Hay millones de coches eléctricos en las carreteras de todo el mundo, por lo que están surgiendo algunos datos sobre la prevalencia de los incendios, aunque de forma fragmentada. Esa evidencia sugiere que no hay razón para pensar que los vehículos eléctricos tengan más probabilidades de arder en llamas, han dicho varios expertos. De hecho, parece ser todo lo contrario.

Un equipo de ingenieros del MIT ha creado solenoides impresos completamente en 3D. Aunque pueda parecer algo desconocido, estos componentes son clave para la gran mayoría de dispositivos electrónicos. Esta nueva forma de crearlos es una revolución para la industria, ya que permite fabricarlos de forma barata y eficiente. Podría tener aplicaciones en nuestro planeta, democratizando y abaratando la tecnología, a la vez que también en el espacio. Sería la clave para que personas en lugares remotos (como la luna) pudieran fabricar su propio hardwar

El robot es capaz de adaptar el vestido al cuerpo del comprador, gasta menos tejido que la industria "ordinaria", y puede readaptar el diseño cuantas veces se quiera para convertirlo en una pieza atemporal. ¿Qué hace exactamente? En esencia, el robot es capaz de crear para cada usuario la “talla perfecta” de un diseño cuantas veces quiera. Si, por ej., el usuario comienza a cansarse de la prenda en su forma actual, podría llevarla de regreso a la tienda para que el robot armado le agregue nuevas características y se adapte a otro estilo.

Hoy pueden ser 40, pero a la rapidez que avanza todo, de aquí a verano pueden existir más de 100 herramientas basadas en IA accesibles para todo el mundo y enfocadas a un público cada vez más específico. Por eso, la web que acaban de presentar un grupo de investigadores del MIT puede resultar de gran ayuda. Bajo el nombre de Ares Almanac tenemos toda una base de datos de los programas con IA abiertos al público, junto a información pormenorizada sobre el mismo.

“El aprendizaje por imitación es un enfoque generalizado que permite la creación de robots domésticos. Pero supongamos que un robot imita ciegamente las trayectorias de movimiento de un ser humano. En ese caso, se pueden acumular pequeños errores y eventualmente descarrilar el resto de la ejecución”, afirma Yanwei Wang, estudiante de posgrado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT. "Con nuestro método, un robot puede autocorregir errores de ejecución y mejorar el éxito general de la tarea".