Radar Atlas 17/02: código abierto para cargar el coche eléctrico, observabilidad del dato y colapso en el Atlántico

Linux Foundation (LF) Energy se ha asociado con la Oficina Conjunta de Energía y Transporte de EEUU para diseñar un modelo de implementación de referencia de código abierto para la infraestructura de carga de vehículos eléctricos (EV). El proyecto EVerest de LF Energy desarrollará y mantendrá una pila de software de código abierto para las comunicaciones de energía a través de estaciones de carga, vehículos, recursos de generación, baterías, cargadores adyacentes, redes eléctricas, sistemas de pago backend, interfaces de usuario y dispositivos móviles. Esto reducirá los casos de incompatibilidad que resultan de los sistemas propietarios y hará que la carga sea más confiable para los conductores de vehículos eléctricos.

Repensar la observabilidad como estrategia en sistemas altamente distribuidos

Las organizaciones con sistemas altamente distribuidos necesitan una forma de comprender lo que sucede en su interior. Hoy en día, la observabilidad es el enfoque elegido por los especialistas y eso ha provocado que los proyectos de observabilidad estén en todas partes. Chenxi Wang es la fundadora y socia general de Rain Capital, un fondo de capital riesgo con sede en Silicon Valley que invierte en soluciones tecnológicas emergentes en cibernética, infraestructura e inteligencia artificial. En este artículo afirma que la observabilidad no ha cumplido su promesa, en muchos casos, ha dado como resultado una cantidad considerable de datos y una sobrecarga cognitiva, sin aportar cambios visibles en la confiabilidad del sistema.

Ataques enemigos contra el machine learning, una taxonomía

Este informe sobre inteligencia artificial (IA) confiable y responsable del NIST (National Institute of Standards and Technology) pretende ser un paso hacia el desarrollo de una taxonomía y terminología de aprendizaje automático adversario (AML), que a su vez puede ayudar a proteger las aplicaciones de IA para hacer frente a las manipulaciones enemigas de sistemas de IA. El espectro de ataques efectivos contra el machine learning (ML) es amplio, evoluciona rápidamente y cubre todas las fases de su ciclo de vida: desde el diseño y la implementación hasta la capacitación, las pruebas y, finalmente, hasta la implementación en el mundo real, advierten los responsables del NIST.

El paper que alerta del colapso de la circulación meridional de retorno del Atlántico

Uno de los elementos de inflexión climática más prominentes es la circulación meridional de retorno del Atlántico (AMOC), que puede colapsar debido a la entrada de una corriente de agua dulce por el deshielo del Ártico. Los colapsos de la AMOC por este motivo ya habían sido inducidos en modelos climáticos globales complejos, pero los procesos de un evento de inflexión no habían sido investigados. Este modelo los analiza, incluidos los grandes impactos climáticos del colapso. A partir de estos resultados, propone una señal de alerta temprana observable y basada en la física del vuelco de la AMOC: el mínimo del transporte de agua dulce inducido por la AMOC en el límite sur del Atlántico. Los resultados del reanálisis indican que la AMOC actual está en camino a la inflexión.