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Mejore sus habilidades tecnológicas y comerciales durante la Semana de la Educación IEEE

Mejore sus habilidades tecnológicas y comerciales durante la Semana de la Educación IEEE


No importa en qué etapa de su carrera tecnológica se encuentren los profesionales (si recién comienzan o ya están establecidos), nunca es un mal momento para reevaluar sus habilidades para asegurarse de que estén alineadas con las necesidades del mercado. Como hogar profesional para ingenieros y profesionales técnicos, IEEE ofrece una gran cantidad de recursos para el desarrollo profesional. Para mostrarlos, del 14 al 20 de abril la organización celebra su Semana de la Educación anual. El evento destaca la variedad de oportunidades educativas, seminarios web, cursos en línea, actividades y becas proporcionadas por las unidades organizativas, sociedades y consejos del IEEE en todo el mundo. Las personas pueden participar en la Semana de la Educación IEEE explorando docenas de eventos virtuales y en vivo. Éstos son algunos aspectos destacados: IEEE: Educar para el futuro. Tom Coughlin, presidente y director ejecutivo de IEEE, inicia la semana el 15 de abril con una presentación magistral al mediodía EDT. Las prioridades de Coughlin incluyen retener a los miembros más jóvenes, involucrar a la industria, desarrollar programas para la fuerza laboral y centrarse en el futuro de la educación. Invertir en su futuro: la importancia de la educación continua para los ingenieros. A las 11 am del 18 de abril, conozca el IEEE Professional Development Suite de programas especializados de capacitación en liderazgo y negocios. Habilidades comerciales esenciales para ingenieros: uniendo la brecha entre negocios e ingeniería. Únase al IEEE y a los representantes de Rutgers Business School para aprender cómo los ingenieros y profesionales técnicos pueden hacer crecer sus carreras a través de la capacitación en gestión. Este evento, que se celebrará a las 10 a. m. del 16 de abril, hora estándar de Singapur, y a las 10 p. m. EDT del 17 de abril, está dirigido principalmente a profesionales de la ingeniería de la región de Asia Pacífico. Los asistentes conocerán el IEEE | Programa Mini-MBA en línea de Rutgers para ingenieros. Agregue valor y asistentes a sus eventos con credenciales IEEE. Conozca los beneficios de las insignias y certificados digitales IEEE al mediodía EDT del 17 de abril. La sesión cubre cómo encontrar eventos que ofrezcan horas de desarrollo profesional y unidades de educación continua. IEEE – Eta Kappa Nu 2024 TechX. El evento virtual de tres días de la sociedad de honor, del 17 al 19 de abril, aborda las oportunidades y desafíos que presentan las nuevas tecnologías, junto con Sesiones de preguntas y respuestas con expertos. TechX incluye una feria de empleo virtual y eventos de networking. Lo que debe saber sobre IEEE Learning Network. Al mediodía (EDT) del 16 de abril, aprenda cómo la plataforma puede ayudarlo a avanzar en su carrera con cursos de aprendizaje electrónico que cubren tecnologías emergentes. Mejores prácticas para el aprendizaje mediante servicio de EPICS anteriores en líderes de proyectos IEEE. Leah Jamieson, presidenta del IEEE 2007, dirigirá un panel de discusión sobre el programa de Proyectos de Ingeniería en Servicio Comunitario del IEEE a las 9:30 am del 16 de abril. Jamieson, quien ayudó a fundar EPICS en la Universidad Purdue, y otros líderes del proyecto compartirán sus experiencias. TryEngineering y Keysight: inspirando a los ingenieros del mañana. IEEE y Keysight Technologies, un fabricante de equipos y software de prueba y medición de electrónica, se asociaron recientemente para desarrollar planes de lecciones sobre electrónica y el poder de las simulaciones. Obtenga más información sobre el programa a las 10:30 a. m. el 17 de abril. Semiconductores globales: recursos y comunidades del IEEE para quienes trabajan en la industria de los semiconductores. Esta sesión, a la 1 p. m. del 18 de abril, puede explicar qué grupos del IEEE ofrecen materiales educativos para ingenieros de semiconductores. .Ofertas y descuentosEl sitio web de Education Week enumera ofertas y descuentos especiales. La IEEE Learning Network, por ejemplo, ofrece algunos de sus cursos más populares por 10 dólares cada uno. Cubren estándares de inteligencia artificial, gestión de configuración, Internet de las cosas, ciudades inteligentes y más. Puede usar el código ILNIEW24 hasta el 30 de abril. Asegúrese de completar el cuestionario de la Semana de la Educación IEEE antes del mediodía EDT del 20 de abril para tener la oportunidad de ganar una insignia digital de la Semana de la Educación IEEE 2024, que se puede mostrar en las redes sociales. Para obtener más información sobre Semana de la Educación IEEE, mire este video o siga el evento en Facebook o X.

Cómo los ingenieros de Digital Equipment Corp. salvaron Ethernet

Cómo los ingenieros de Digital Equipment Corp. salvaron Ethernet


He disfrutado leyendo artículos de revistas sobre el 50 aniversario de Ethernet, incluido uno en The Institute. Inventada por los científicos informáticos Robert Metcalfe y David Boggs, Ethernet ha tenido un impacto extraordinario. Metcalfe, miembro del IEEE, recibió la Medalla de Honor del IEEE de 1996 y el Premio Turing 2022 de la Association for Computing Machinery por su trabajo. Pero hay más en esta historia que no es ampliamente conocido. Durante los años 1980 y principios de los 1990, dirigí el grupo de desarrollo avanzado de redes de Digital Equipment Corp. en Massachusetts. Fui testigo de primera mano de lo que fue un período de grandes oportunidades para las tecnologías LAN y de intensa competencia entre los esfuerzos de estandarización. DEC, Intel y Xerox se prepararon para sacar provecho del lanzamiento de Ethernet en la década de 1970. Pero durante la década de 1980 surgieron otras tecnologías LAN como competidoras. Los principales contendientes incluyeron el token ring, promovido por IBM, y el token bus. (Hoy en día, Ethernet y ambas tecnologías basadas en tokens son parte de la familia de estándares IEEE 802). Todas esas LAN tienen algunas partes básicas en común. Una es la dirección de control de acceso a medios (MAC) de 48 bits, un número único asignado durante el proceso de fabricación del puerto de red de una computadora. Las direcciones MAC se utilizan únicamente dentro de la LAN, pero son fundamentales para su funcionamiento. Y normalmente, junto con las computadoras de uso general en la red, tienen al menos una computadora de propósito especial: un enrutador, cuya tarea principal es enviar datos a Internet (y recibirlos de) en nombre de todas las demás computadoras. en la LAN. En un modelo conceptual de redes de décadas de antigüedad, la propia LAN (los cables y el hardware de bajo nivel) se conoce como Capa 2, o capa de enlace de datos. La mayoría de los enrutadores manejan otro tipo de dirección: una dirección de red que se utiliza tanto dentro como fuera de la LAN. Es probable que muchos lectores hayan escuchado los términos Protocolo de Internet y dirección IP. Con algunas excepciones, la dirección IP (una dirección de red) en un paquete de datos es suficiente para garantizar que el paquete pueda entregarse en cualquier lugar de Internet mediante una secuencia de otros enrutadores operados por proveedores de servicios y operadores. Los enrutadores y las operaciones que realizan se conocen como Capa 3, o capa de red. En una LAN token ring, cables de cobre de par trenzado blindados conectan cada computadora con sus vecinos ascendentes y descendentes en una estructura de anillo sin fin. Cada computadora reenvía datos desde su vecino ascendente a su vecino descendente, pero puede enviar sus propios datos a la red sólo después de recibir un paquete de datos corto (un token) del vecino ascendente. Si no tiene datos para transmitir, simplemente pasa el token a su vecino descendente, y así sucesivamente. En una LAN de bus de token, un cable coaxial conecta todas las computadoras de la red, pero el cableado no controla el orden en que las computadoras pasar la ficha. Las computadoras acuerdan la secuencia en la que pasan el token, formando un anillo virtual interminable alrededor del cual circulan datos y tokens. Mientras tanto, Ethernet se había convertido en sinónimo de conexiones de cable coaxial que utilizaban un método llamado acceso múltiple de detección de portadoras con detección de colisiones para gestionar transmisiones. En el método CSMA/CD, las computadoras que desean transmitir un paquete de datos primero escuchan para ver si otra computadora está transmitiendo. De lo contrario, la computadora envía su paquete mientras escucha para determinar si ese paquete choca con uno de otra computadora. Pueden ocurrir colisiones porque la propagación de señales entre computadoras no es instantánea. En el caso de una colisión, la computadora emisora ​​reenvía su paquete con un retraso que tiene un componente aleatorio y un componente exponencialmente creciente que depende del número de colisiones. La necesidad de detectar colisiones implica compensaciones entre velocidad de datos, longitud física y tamaño mínimo de paquete. Aumentar la velocidad de datos en un orden de magnitud significa reducir la longitud física o aumentar el tamaño mínimo del paquete aproximadamente en el mismo factor. Los diseñadores de Ethernet habían elegido sabiamente un punto óptimo entre las compensaciones: 10 megabits por segundo y una longitud de 1.500 metros. Una amenaza de la fibra Mientras tanto, una coalición de empresas (entre ellas mi empleador, DEC) estaba desarrollando un nuevo estándar ANSI LAN: la interfaz de datos distribuidos por fibra. El enfoque FDDI utilizó una variación del protocolo token bus para transmitir datos a través de fibra óptica, prometiendo velocidades de 100 Mb/s, mucho más rápidas que los 10 Mb/s de Ethernet. Una avalancha de publicaciones técnicas publicó análisis de los rendimientos y latencias de tecnologías LAN competidoras bajo diversas cargas de trabajo. Dados los resultados y las demandas de rendimiento de red mucho mayores que se esperaban de procesadores más rápidos, RAM y almacenamiento no volátil, el rendimiento limitado de Ethernet era un problema grave. FDDI parecía una mejor apuesta para crear LAN de mayor velocidad que Ethernet, aunque FDDI utilizaba componentes costosos y tecnología compleja. , especialmente para la recuperación de fallas. Pero todos los protocolos de acceso a medios compartidos tenían una o más características poco atractivas o limitaciones de rendimiento, gracias a la complejidad que implica compartir un cable o fibra óptica. Surge una solución. Pensé que un mejor enfoque que FDDI o una versión más rápida de Ethernet sería desarrollar una tecnología LAN que realizaba conmutación de almacenamiento y reenvío. Una tarde de 1983, justo antes de salir del trabajo para ir a casa, visité la oficina de Mark Kempf, ingeniero principal y miembro de mi equipo. Mark, uno de los mejores ingenieros con los que he trabajado, había diseñado el popular y rentable servidor terminal DECServer 100, que utilizaba el protocolo de transporte de área local (LAT) creado por Bruce Mann del grupo de arquitectura corporativa de DEC. Los servidores de terminales conectan grupos de terminales tontos, con sólo puertos serie RS-232, a sistemas informáticos con puertos Ethernet. Le conté a Mark mi idea de usar conmutación de almacenamiento y reenvío para aumentar el rendimiento de la LAN. A la mañana siguiente vino con un idea para un puente de aprendizaje (también conocido como conmutador de Capa 2 o simplemente conmutador). El puente se conectaría a dos LAN Ethernet. Al escuchar todo el tráfico en cada LAN, el dispositivo aprendería las direcciones MAC de las computadoras en ambas Ethernet (recordando qué computadora estaba en cada Ethernet) y luego reenviaría selectivamente los paquetes apropiados entre las LAN según la dirección MAC de destino. Las computadoras en las dos redes no necesitaban saber qué ruta tomarían sus datos en la LAN extendida; para ellos, el puente era invisible. El puente necesitaría recibir y procesar unos 30.000 paquetes por segundo (15.000 pp/s por Ethernet) y decidir si reenviar cada uno de ellos. Aunque el requisito de 30.000 pp/s estaba cerca del límite de lo que se podía hacer usando la mejor tecnología de microprocesador de la época, el Motorola 68000, Mark confiaba en que podría construir un puente de dos Ethernet utilizando sólo componentes disponibles en el mercado, incluido un Motor de hardware especializado que diseñaría utilizando dispositivos de lógica de matriz programable (PAL) y RAM estática dedicada para buscar direcciones MAC de 48 bits. Las contribuciones de Mark no han sido ampliamente reconocidas. Una excepción es el libro de texto Network Algorithmics de George Varghese. En una red mal configurada (una con puentes que conectan Ethernet en un bucle), los paquetes podrían circular para siempre. Estábamos seguros de que podríamos encontrar una manera de evitarlo. En caso de necesidad, un producto podría enviarse sin la característica de seguridad. Y claramente un dispositivo de dos puertos era sólo el punto de partida. Podrían seguir dispositivos de múltiples puertos, aunque requerirían componentes personalizados. Llevé nuestra idea a tres niveles de gestión, buscando aprobación para construir un prototipo del puente de aprendizaje que Mark imaginó. Antes del final del día, teníamos luz verde con el entendimiento de que un producto seguiría si el prototipo tenía éxito. Desarrollo del puente Mi gerente inmediato en DEC, Tony Lauck, desafió a varios ingenieros y arquitectos a resolver el problema del bucle de paquetes en Redes mal configuradas. En unos pocos días, teníamos varias soluciones potenciales. Radia Perlman, una arquitecta del grupo de Tony, proporcionó el claro ganador: el protocolo del árbol de expansión. En el enfoque de Perlman, los puentes se detectan entre sí, seleccionan un puente raíz de acuerdo con criterios específicos y luego calculan un árbol de expansión mínimo. Un MST es una estructura matemática que, en este caso, describe cómo conectar LAN y puentes de manera eficiente y sin bucles. Luego, el MST se usó para colocar cualquier puente cuya presencia crearía un bucle en modo de respaldo. Como beneficio adicional, proporcionó recuperación automatizada en caso de falla del puente. Un LANBridge 100 desensamblado, que fue lanzado por Digital Equipment Corp. en 1986. Alan KirbyMark diseñó el hardware y el código de bajo nivel sensible al tiempo, mientras que el ingeniero de software Bob Shelly escribió los programas restantes. Y en 1986, DEC introdujo la tecnología como LANBridge 100, código de producto DEBET-AA. Poco después, DEC desarrolló DEBET-RC, una versión que admitía un tramo de fibra óptica de 3 kilómetros entre puentes. Los manuales de algunos de los DEBET-RC se pueden encontrar en el sitio web de Bitsavers. La idea de Mark no reemplazó a Ethernet, y esa fue su brillantez. Al permitir la conmutación de almacenamiento y reenvío entre Ethernetes coaxiales CSMA/CD existentes, los puentes permitieron actualizaciones sencillas de las LAN existentes. Dado que cualquier colisión no se propagaría más allá del puente, conectar dos Ethernet con un puente duplicaría inmediatamente el límite de longitud de un solo cable Ethernet. Más importante aún, colocar computadoras que se comunicaban intensamente entre sí en el mismo cable Ethernet aislaría ese tráfico hacia ese cable, mientras que el puente aún permitiría la comunicación con computadoras en otros cables Ethernet. Eso redujo el tráfico en ambos cables, aumentando la capacidad y al mismo tiempo reduciendo la frecuencia de las colisiones. Llevado al límite, eventualmente significó darle a cada computadora su propio cable Ethernet, con un puente multipuerto que los conectara a todos. Eso es lo que llevó a una migración gradual desde CSMA/CD a través de coaxial a los ahora omnipresentes enlaces de cobre y fibra entre computadoras individuales. y un puerto de conmutador dedicado. La velocidad de los enlaces ya no está limitada por las limitaciones de la detección de colisiones. Con el tiempo, el cambio transformó por completo la forma en que la gente piensa sobre Ethernet. Un puente podría incluso tener puertos para diferentes tipos de LAN si los encabezados de los paquetes asociados fueran lo suficientemente similares. Nuestro equipo desarrolló más tarde GIGAswitch, un dispositivo multipuerto que admite tanto Ethernet como FDDI. Los puentes con un rendimiento cada vez mayor dejaron sin aliento a quienes desarrollaban nuevos protocolos de acceso LAN a medios compartidos. Posteriormente, FDDI desapareció del mercado frente a versiones más rápidas de Ethernet. La tecnología de puentes no estuvo exenta de controversia, por supuesto. Algunos ingenieros siguen creyendo que la conmutación de Capa 2 es una mala idea y que todo lo que se necesita son enrutadores de Capa 3 más rápidos para transferir paquetes entre LAN. En ese momento, sin embargo, IP no había ganado a nivel de red, y DECNet, SNA de IBM y otros protocolos de red luchaban por el dominio. La conmutación en la Capa 2 funcionaría con cualquier protocolo de red. Mark recibió una patente estadounidense para el dispositivo en 1986. DEC ofreció licenciarlo sin costo, permitiendo que cualquier empresa usara la tecnología. Eso llevó a un esfuerzo de estandarización del IEEE. Las empresas de redes establecidas y las nuevas empresas adoptaron y comenzaron a trabajar para mejorar la tecnología de conmutación. Otras mejoras, incluidos los ASIC específicos para conmutadores, las LAN virtuales y el desarrollo de medios físicos y electrónicos asociados más rápidos y menos costosos, contribuyeron constantemente a la longevidad y popularidad de Ethernet. El valor duradero de Ethernet no reside en CSMA/CD ni en sus medios coaxiales originales. sino en el servicio funcional y de fácil comprensión que proporcionó a los diseñadores de protocolos. Los conmutadores de muchas redes domésticas actuales descienden directamente de esta innovación. Y los centros de datos modernos tienen numerosos conmutadores con puertos individuales que funcionan entre 40 y 800 gigabits por segundo. El mercado de conmutadores de centros de datos por sí solo representa más de 10 mil millones de dólares en ingresos anuales. Lauck, mi gerente de DEC, dijo una vez que el valor de una arquitectura se puede medir por el número de generaciones de tecnología durante las cuales es útil. En ese sentido, Ethernet ha tenido un enorme éxito. Lo mismo puede decirse de la conmutación de Capa 2. Nadie sabe qué habría pasado con Ethernet si Mark no hubiera inventado el puente de aprendizaje. Quizás a alguien más se le hubiera ocurrido la idea. Pero también es posible que Ethernet se hubiera ido extinguiendo lentamente. Para mí, Mark salvó Ethernet.

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Un novedoso taller del IEEE muestra la comunidad de ingenieros de Jamaica

Un novedoso taller del IEEE muestra la comunidad de ingenieros de Jamaica


La Sección IEEE Jamaica está actuando como catalizador para involucrar e inspirar a la próxima generación de profesionales de ingeniería y tecnología de la nación insular. La sección celebró un taller, el primero de su tipo, en enero en la Universidad de Tecnología de Kingston. El evento atrajo a más de 200 participantes. Los estudiantes y miembros se reunieron con líderes del IEEE, funcionarios gubernamentales, profesores universitarios y ejecutivos de la industria. A través del poder de la narración y la fuerza de la misión del IEEE, el evento One IEEE conectó a los participantes entre sí y con el IEEE al mostrar la vibrante comunidad de ingenieros de Jamaica. Los participantes exploraron carreras de ingeniería y tecnología, caminos académicos y cómo el IEEE puede apoyarlos en diferentes etapas de su viaje. Participaron en el evento estudiantes de varias escuelas y universidades locales. El presidente de la sección Bonanza Producciones, Christopher Udeagha, y el director de la Región 3 del IEEE, Eric Grigorian, iniciaron el evento. , organizado por el presidente de la universidad, Kevin Brown, miembro del IEEE. El miembro senior de IEEE, Fawzi Behmann, y el personal de IEEE Communications Society promovieron el taller entre los miembros de la sección y del capítulo de la sociedad. Marie Hunter, directora general de IEEE y líder de diseño de eventos, y David Stankiewicz, gerente de diseño y producción de eventos para Conferencias, Eventos y Eventos de IEEE. Experiences, se asoció con la sección y la región para diseñar el taller. Preparando a los estudiantes para el futuro Sophia Muirhead, directora ejecutiva y directora de operaciones del IEEE, inauguró el evento. Durante su discurso de apertura, destacó que el camino para lograr el éxito profesional está pavimentado con el aprendizaje continuo, la colaboración y la búsqueda de la innovación. Sophia Muirhead, directora ejecutiva y directora de operaciones del IEEE. Bonanza Producciones Tener suficientes ingenieros y retener a los graduados es fundamental para el éxito continuo de Jamaica. desarrollo tecnológico, dijo Brown. Habló de la importancia de lograr que los jóvenes se interesen en la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas y prepararlos para ingresar a programas de grado en los cuatro campos. Brown también discutió la necesidad de “apoyar y desarrollar las instituciones de educación superior STEM de Jamaica”. Ministro de Educación y Juventud de Jamaica, Fayval Williams. Bonanza Producciones Los estudiantes requieren conocimientos y habilidades para competir en una fuerza laboral global en rápida evolución. Fayval Williams, miembro del IEEE y ministro de Educación y Juventud de Jamaica, analizó la necesidad de comenzar a preparar a los estudiantes para futuros empleos que les exigirán colaborar con otros, ser innovadores y ofrecer soluciones. Dijo que el país planea lanzar escuelas STEM que integren materias de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas porque «ahí es donde ocurre la magia». Una forma en que el IEEE puede ayudar es a través de su programa TryEngineering, que ofrece recursos para estudiantes y profesores. Involucrar a los estudiantes de ingeniería: Desde la agricultura hasta la seguridad, hay muchas carreras profesionales disponibles para los graduados en robótica, dijo Lindon Falconer, miembro senior del IEEE. Falconer, vicedecano de la Universidad de las Indias Occidentales en Mona, Jamaica, compartió información sobre los conocimientos teóricos y prácticos, los cursos y las actividades extracurriculares que pueden preparar a los estudiantes para carreras en robótica. Lindon Falconer (cuarto desde la derecha), miembro senior del IEEE (cuarto desde la derecha) con algunos de los estudiantes de la rama estudiantil IEEE de la Universidad de las Indias Occidentales que ganaron trofeos en las competencias de robótica celebradas en IEEE SoutheastCon. Los concursos de Bonanza Producciones son una manera de lograr que los estudiantes se interesen en el campo, afirmó. A lo largo de los años, la rama estudiantil IEEE de la universidad participó con éxito en competencias IEEE SoutheastCon para adquirir experiencia técnica práctica. A los estudiantes les ha ido bien, quedando terceros en el concurso de hardware en 2016 y 2018, ganando el concurso de trabajos estudiantiles de 2017 y obteniendo el tercer lugar en el concurso de hardware abierto de 2019.“El camino para lograr el éxito profesional está pavimentado con aprendizaje continuo, colaboración, y la búsqueda de la innovación”.—Sophia Muirhead, directora ejecutiva y directora de operaciones de IEEE. Team Robotics Jamaica habló sobre su camino hacia el éxito al obtener el oro en la categoría de Documentación de Ingeniería en el FIRST Global Challenge del año pasado, celebrado en octubre en Singapur. El equipo le dio crédito al miembro del IEEE, Donovan Wilson, presidente de la Unión de Asociaciones de Antiguos Alumnos de Jamaica (EE. UU.), por ayudar con la victoria. Para brindarles a los estudiantes una idea de las aplicaciones de robótica del mundo real, los organizadores trajeron a la miembro del IEEE Michelle Jillian Johnson, profesora asociada. de medicina física y rehabilitación de la Universidad de Pennsylvania. Johnson, que es de Jamaica, habló de cómo decidió desarrollar terapias y robótica de asistencia para personas con discapacidades después de que su abuela sufriera un derrame cerebral. Muchas carreras están llenas de giros y vueltas. Terence Martinez, director ejecutivo de IEEE Robotics and Automation Society, compartió cómo su sinuosa trayectoria profesional lo llevó desde sus aspiraciones infantiles de convertirse en médico hasta trabajar en la industria y luego a su puesto actual en IEEE.Preparar a los estudiantes para el lugar de trabajoSi los estudiantes nunca se han conocido Para un ingeniero, imaginarse a sí mismo en el camino de la ingeniería puede ser un desafío. A menudo no saben qué tipo de trabajos son posibles con un título en ingeniería o qué implica una carrera en un campo como las telecomunicaciones. Oradores de Digicel, Flow Jamaica, Azure para operadores de Microsoft y Symptai Consulting respondieron las preguntas de los estudiantes. Juleen Gentles, miembro del IEEE. Bonanza Producciones ¿Cómo pueden los estudiantes canalizar sus talentos e intereses personales hacia carreras satisfactorias e impactantes? Al abordar estas preguntas, Juleen Gentles, miembro del IEEE, compartió cómo el legado agrícola de su familia, su pasión por la salud y el bienestar y su experiencia en ingeniería la llevaron a una carrera en el desarrollo de tecnologías para los campos agrícola y médico. El liderazgo y el pensamiento crítico son habilidades construidas para perdurar una carrera. El director de la Región 1 del IEEE, Bala Prasanna, enfatizó que perfeccionar las habilidades de creación de redes, comunicaciones y resolución de conflictos puede ayudar a los estudiantes a mantenerse resilientes. Nancy Ostin, directora de la sociedad de honor IEEE-Eta Kappa Nu, habló sobre cómo convertirse en miembro de HKN puede ayudar a un estudiante a adquirir liderazgo. habilidades. Los cambios tecnológicos, las industrias en evolución y los trabajos cambiantes pueden alterar las trayectorias profesionales. Sin embargo, dijo Grigorian, los estudiantes, los ingenieros en activo e incluso los jubilados pueden confiar en el IEEE como su “hogar profesional”. Habló de cómo unirse a la organización ofrece oportunidades educativas y de tutoría invaluables en todos los niveles. La importancia del voluntariadoMuchos miembros están interesados ​​en contribuir a su comunidad. IEEE puede ayudarlos a encontrar oportunidades de voluntariado adaptadas a sus intereses y horarios. Uno de esos recursos es EPICS en IEEE. La directora del programa de aprendizaje-servicio, Ashley Moran, explicó cómo los Proyectos de Ingeniería en Servicio Comunitario permiten a los voluntarios de todo el mundo utilizar sus habilidades técnicas para mejorar su comunidad. De izquierda a derecha: Director de la Región 3 del IEEE, Eric Grigorian, Director de la Región 1 del IEEE, Bala Prasanna, EPICS en el IEEE La directora del programa Ashley Moran y la directora de IEEE-Eta Kappa Nu, Nancy Ostin, analizan sus programas. Bonanza Producciones Prasanna analizó cómo los voluntarios pueden participar en la iniciativa IEEE MOVE, que proporciona soluciones de comunicaciones y energía a los socorristas y a las víctimas de desastres naturales. Las conferencias del IEEE son Excelentes lugares para intercambiar ideas y aprender sobre las últimas innovaciones, y los voluntarios que ayudan a administrarlos pueden adquirir valiosas habilidades de liderazgo. Fred Schindler, vicepresidente de Actividades Técnicas del IEEE, compartió su viaje personal para encontrar su “hogar en el IEEE”. Dijo que ser voluntario en el Simposio Internacional de Microondas IEEE MTT-S lo ayudó a construir su red profesional, perfeccionar sus habilidades financieras y de gestión y aprender a ser más adaptable. Para cerrar el taller, Todd Johnson, miembro de IEEE y director principal de energía. del Ministerio de Ciencia, Energía, Telecomunicaciones y Transporte de Jamaica, describió un panorama inspirador de la visión del país de lograr la neutralidad de carbono para 2050. “Alcanzar esta visión”, dijo Johnson, “va a requerir que todos trabajemos juntos para aprovechar la inmenso potencial y espíritu innovador de nuestra gente, que vemos hoy en esta sala”. Instó a los participantes a utilizar el taller como un “trampolín para dar rienda suelta a su creatividad, su ingenio y su pasión por construir un mañana mejor”.

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Stuart Parkin revolucionó el almacenamiento en disco

Stuart Parkin revolucionó el almacenamiento en disco


El nuestro es un mundo centrado en los datos. Muchos inventos y ocupaciones modernos se basan en datos. La inteligencia artificial se da un festín con ello. El aprendizaje automático identifica patrones dentro de él. Los dispositivos de Internet de las cosas lo generan y lo transmiten. La genómica, la bioinformática, la ciencia climática, las telecomunicaciones, las finanzas, la atención sanitaria y muchos otros campos dependen de ello. Para que conjuntos de datos masivos sean útiles, deben almacenarse de alguna manera. Más del 70 por ciento de los datos del mundo se guardan en conjuntos de unidades de disco magnético, todas las cuales utilizan las llamadas tecnologías espintrónicas desarrolladas por Stuart Parkin. Stuart Parkin Empleador Instituto Max Planck de Física de Microestructuras en Halle, Alemania Director titular Miembro de grado Alma Mater Trinity College Cambridge, en Inglaterra Director del Instituto Max Planck de Física de Microestructuras, en Halle, Alemania, Parkin es el ganador más reciente del Premio Draper de Ingeniería , que se considera el premio más alto de Estados Unidos para la disciplina. La espintrónica, abreviatura de electrónica de transporte de espín, aprovecha tanto la propiedad magnética intrínseca del electrón (su espín) como su carga eléctrica para mejorar los dispositivos electrónicos. La espintrónica puede hacerlos más eficientes energéticamente, más rápidos para acceder a los datos o capaces de almacenar enormes cantidades de información. Tradicionalmente, el campo de la electrónica se ha basado simplemente en la manipulación de la carga del electrón. La espintrónica, sin embargo, también aprovecha el momento magnético «natural» de los electrones. A través del Premio Draper, la Academia Nacional de Ingeniería de EE. UU. honra a un ingeniero cuyos logros han «impactado significativamente a la sociedad al mejorar la calidad de vida, brindando la capacidad de vivir libre y cómodamente». «Siempre es un gran honor y una sorpresa recibir un premio, ya que hay muchos científicos fantásticos a quienes se les podría haber otorgado el premio», dice Parkin, miembro del IEEE y miembro de la NAE. “Este es particularmente especial, ya que hay una increíble serie de ganadores anteriores cuyas importantes contribuciones a las tecnologías han hecho del mundo un lugar mejor. Estar incluido entre esos maravillosos científicos es increíble”. Superconductores y unidades de disco magnético Parkin tiene una cátedra Humboldt en la Universidad Martin Luther, también en Halle. Inventó las tecnologías espintrónicas en IBM, donde trabajó durante 32 años. La mayor parte de ese tiempo lo pasó en el famoso laboratorio de investigación de la compañía, Almaden, en San José, California. IBM construyó el laboratorio tres años después de contratar a Parkin. Cuando comenzó en 1982, dice, IBM empleaba a unas 10.000 personas que trabajaban en unidades de disco magnético. para almacenamiento. Su tarea era el trabajo de sus sueños, dice: realizar investigaciones exploratorias que podrían ayudar a mejorar la tecnología de almacenamiento de la empresa. Estaba en el lugar correcto en el momento correcto, dice: “Justo el año anterior se habían descubierto algunos nuevos metales orgánicos que , bajo presión, se volvió superconductor a temperaturas relativamente bajas. “Fue muy divertido y el comienzo de algo bastante nuevo”. Colaboró ​​con físicos y químicos de IBM, quienes finalmente descubrieron una familia de superconductores orgánicos en 1983. El trabajo avanzó durante los siguientes años. Algunos años, pero después de eso, dice Parkin, IBM decidió que ya no necesitaba mantener a unas pocas docenas de personas trabajando sólo con metales orgánicos. Sus supervisores lo asignaron para liderar un grupo que investigaba el magnetismo para un almacenamiento de datos más eficiente. Ya estaba familiarizado con el magnetismo, el tema central de su doctorado en física. tesis. Parkin se sumergió en todo lo relacionado con la magnetoelectrónica, consultó con expertos de todo el mundo y asistió a conferencias. Le fascinaba el trabajo en multicapas magnéticas, que son materiales hechos de películas delgadas con capas alternas magnéticas y no magnéticas. La investigación de la época demostró que los materiales tenían «propiedades interesantes que podrían hacer posible almacenar muchos más datos, de manera mucho más eficiente». Parkin dice. Una espera de dos años para una máquina de epitaxia de haz molecularParkin decidió que el equipo de IBM necesitaba técnicas de deposición de películas más avanzadas para construir estructuras magnéticas multicapa. Pidió a la dirección que comprara una máquina de epitaxia por haz molecular (MBE) por valor de 1,25 millones de dólares, que podría fabricar con precisión películas delgadas. Los directivos aprobaron su solicitud, pero la máquina tardó dos años en entregarse. Estaba previsto que se alojara en un laboratorio de ensueño que Parkin había diseñado dentro de un nuevo centro de investigación situado en lo alto de una colina a pocos kilómetros de la ubicación de Almadén. “La máquina estaba lista y el laboratorio estaba a punto de abrir, cuando de repente un El gerente se volvió hacia mí y me dijo: ‘Oh, no, no sabes nada sobre películas delgadas’. Vamos a contratar a un experto. Entró alguien de Westinghouse y de repente era su laboratorio; No la mía”, recuerda Parkin. Parkin dice que no se dejó intimidar, pero que tampoco tenía la costosa máquina MBE. Así que allanó una sala de almacenamiento de equipos llena de maquinaria que IBM ya no usaba. Utilizando una cámara de vacío ultraalto, una bomba de iones y una brida especial (junto con pulverización catódica con magnetrón, un método anticuado de deposición al vacío), logró construir su propio sistema de deposición de películas. Podía extraer 20 estructuras multicapa diferentes cada día para realizar experimentos con películas y materiales delgados. “Podría hacer muchas películas diferentes por mi cuenta, probar hipótesis inmediatamente y hacer muchos descubrimientos”, dice. “En retrospectiva, perder el laboratorio fue algo bueno. El uso del sistema MBE requería mucho tiempo y mi anticuado sistema de pulverización catódica era más rápido y eficaz”. Al final, desarrolló tres tecnologías espintrónicas distintas. Uno de ellos, un método para lograr niveles muy altos del fenómeno de magnetorresistencia de túnel en materiales a temperatura ambiente, desencadenó un aumento masivo en las capacidades de almacenamiento de datos digitales. “Cuando descubres algo nuevo, obtienes conocimientos novedosos sobre cómo funciona el mundo”. Cuando IBM pasó del hardware al software, Parkin se convirtió en profesor consultor en Stanford, donde conoció a su esposa, Claudia Felser, una química e ingeniera de materiales alemana. Felser pronto se unió a Planck como científico residente y, poco después, Parkin se enteró de que el Instituto Max Planck estaba buscando un director para reorganizar y revitalizar su grupo de física de microestructuras, creado hace 30 años. gobiernos estatales, se dedica a promover la investigación en ciencias naturales, ciencias de la vida y humanidades. Mantiene 84 institutos individuales y otras instalaciones en todo el mundo. Parkin aceptó el puesto y se mudó a Halle. El instituto “es como lo era IBM en los viejos tiempos, en el sentido de que la filosofía es brindar a los investigadores fondos suficientes para que puedan concentrarse en hacer avanzar la ciencia. » él dice. «Queremos hacer ciencia fundamental, con miras a impactar al mundo, tecnológicamente, en los próximos 5, 10 y 20 años». Parkin dice que aplica la misma filosofía cuando asesora a Ph.D. estudiantes de la Universidad Martin Luther. “El trabajo es animarlos a hacer lo imposible. Qué cosa más bonita”, afirma. “Es fantástico ver a tantos de ellos ser creativos e ir más allá de lo que creían posible. “Cuando descubres algo nuevo, obtienes conocimientos novedosos sobre cómo funciona el mundo. Eso es lo que espero que los estudiantes lleguen a apreciar”. La espintrónica aumenta el acceso al conocimiento. Al crecer en Manchester, Inglaterra y luego en Edimburgo, Parkin era tímido, dice, y pasaba gran parte de su tiempo leyendo. “Me gusta pensar que hoy en día los libros en papel no son No es tan necesario porque todo es digital”, afirma. “Es sorprendente pensar que desempeñé algún papel para permitirlo, porque hace que todo este conocimiento sea más accesible para todos nosotros. Eso me parece asombroso”. Sin embargo, los libros no fueron los únicos compañeros de Parkin cuando era joven. Le atraían las plantas y acumuló una colección de cactus en particular. Se maravilló de cómo sólo necesitaban sol y un poco de agua para prosperar. Esto lo llevó a preguntarse acerca de la biología subyacente. “Encuentro la naturaleza tan hermosa e increíble”, dice. “Quería entender cómo podía ser que formas tan diversas, colores y multitud de formas pudieran proliferar. La naturaleza es tan simple y, sin embargo, tan compleja”. Su fascinación por el mundo natural lo llevó a ampliar las fronteras de la tecnología y la ingeniería, esencialmente para comprender mejor el mundo, dice: “Eso es lo que es la ciencia para mí”. Parkin recibió un Becado para el Trinity College de Cambridge, en Inglaterra, donde estudió física y física teórica. Obtuvo una licenciatura y una maestría en física simultáneamente en 1977 y luego obtuvo un doctorado. en 1980. Se mudó a París para completar su investigación postdoctoral en superconductividad orgánica a instancias de su mentor Richard Friend. Dos años más tarde, Parkin fue contratado por IBM. IEEE es una voz para la ciencia y la ingeniería. Como científico, Parkin es muy consciente de que “la mayoría de las personas no aprecian las tecnologías que sustentan sus vidas: desde sistemas de alcantarillado, electricidad confiable y agua limpia”. a inventos como el iPhone. Nos hacen la vida más fácil, pero todas dependen de innumerables tecnologías que requirieron años de investigación”. Apoyar dicha investigación y a los ingenieros y científicos detrás de ella es la razón por la que continúa siendo parte del IEEE, dice, ya que la organización es una voz para la ciencia. “Necesitamos una mayor representación de lo importantes que son la ciencia y la ingeniería para resolver los desafíos del mundo”, dice Parkin. «Son una clave importante para hacer del mundo un lugar mejor».

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Cinco formas de fortalecer el proceso de adquisición de IA


En nuestro último artículo, Una guía práctica para la adquisición de sistemas de IA, explicamos por qué se necesita el estándar IEEE P3119 para la adquisición de inteligencia artificial (IA) y sistemas de decisión automatizados (ADS). En este artículo, brindamos más detalles sobre el borrador del estándar y el uso de “sandboxes” regulatorios para probar el estándar en desarrollo frente a casos de uso de adquisiciones de IA en el mundo real. Fortalecimiento de las prácticas de adquisición de IAEl borrador del estándar IEEE P3119 está diseñado para ayudar a fortalecer los enfoques de adquisición de IA, utilizando la diligencia debida para garantizar que las agencias evalúen críticamente los servicios y herramientas de IA que adquieren. El estándar puede brindar a las agencias gubernamentales un método para garantizar la transparencia de los proveedores de IA sobre los riesgos asociados. El estándar no pretende reemplazar los procesos de adquisición tradicionales, sino más bien optimizar las prácticas establecidas. El enfoque basado en riesgos de IEEE P3119 para la adquisición de IA sigue los principios generales del tratado de Diseño Éticamente Alineado de IEEE, que prioriza el bienestar humano. El borrador de la guía está escrito en un lenguaje accesible e incluye herramientas prácticas y rúbricas. Por ejemplo, incluye una guía de puntuación para ayudar a analizar las afirmaciones que hacen los proveedores sobre sus soluciones de inteligencia artificial. El estándar IEEE P3119 se compone de cinco procesos que ayudarán a los usuarios a identificar, mitigar y monitorear los daños comúnmente asociados con los sistemas de IA de alto riesgo, como los sistemas de decisión automatizados que se encuentran en la educación, la salud, el empleo y muchas áreas del sector público. A continuación se muestra una descripción general de los cinco procesos del estándar. Gisele WatersPasos para definir problemas y necesidades comercialesLos cinco procesos son 1) definir el problema y los requisitos de la solución, 2) evaluar proveedores, 3) evaluar soluciones, 4) negociar contratos y 5) monitorear contratos. Estos ocurren en cuatro etapas: preadquisición, adquisición, contratación y posadquisición. Los procesos se integrarán a lo que ya sucede en los ciclos de adquisiciones globales convencionales. Mientras el grupo de trabajo desarrollaba el estándar, descubrió que los enfoques de adquisiciones tradicionales a menudo se saltan una etapa previa a la adquisición para definir el problema o la necesidad comercial. Hoy en día, los proveedores de IA ofrecen soluciones en busca de problemas en lugar de abordar problemas que necesitan soluciones. Es por eso que el grupo de trabajo creó herramientas para ayudar a las agencias a definir un problema y evaluar el apetito de riesgo de la organización. Estas herramientas ayudan a las agencias a planificar adquisiciones de manera proactiva y delinear los requisitos de solución adecuados. Durante la etapa en la que se solicitan ofertas a los proveedores (a menudo denominada etapa de “solicitud de propuestas” o “invitación a licitar”), los procesos de evaluación de proveedores y de evaluación de soluciones funcionan en conjunto para proporcionar un análisis más profundo. Se evalúan y califican las prácticas y políticas organizativas de gobierno de la IA del proveedor, al igual que sus soluciones. Con el estándar, los compradores deberán obtener información sólida sobre los sistemas de inteligencia artificial de destino para comprender mejor lo que se vende. Estos requisitos de transparencia de la IA faltan en las prácticas de adquisición existentes. La etapa de contratación aborda las lagunas en las plantillas de contratos de software y tecnología de la información existentes, que no evalúan adecuadamente los matices y riesgos de los sistemas de IA. El estándar ofrece un lenguaje contractual de referencia inspirado en los términos contractuales para algoritmos de Ámsterdam, las cláusulas contractuales modelo europeas y las cláusulas emitidas por Society for Computers and Law AI Group. “El grupo de trabajo creó herramientas para ayudar a las agencias a definir un problema y evaluar el apetito de riesgo de la organización. Estas herramientas ayudan a las agencias a planificar adquisiciones de manera proactiva y delinear los requisitos de solución adecuados”. Los proveedores podrán ayudar a controlar los riesgos que identificaron en los procesos anteriores alineándolos con cláusulas seleccionadas en sus contratos. Este lenguaje contractual de referencia puede ser indispensable para las agencias que negocian con proveedores de IA. Cuando el conocimiento técnico del producto que se está adquiriendo es extremadamente limitado, contar con cláusulas seleccionadas puede ayudar a las agencias a negociar con los proveedores de IA y defender la protección del interés público. La etapa posterior a la adquisición implica el seguimiento de los riesgos identificados, así como de los términos y condiciones incluidos en el contrato. Los indicadores y métricas clave de desempeño también se evalúan continuamente. Los cinco procesos ofrecen un enfoque basado en riesgos que la mayoría de las agencias pueden aplicar en una variedad de casos de uso de adquisiciones de IA. Los sandboxes exploran la innovación y los procesos existentes Antes de la implementación en el mercado de los sistemas de IA, los sandboxes son oportunidades para explorar y evaluar los procesos existentes para la adquisición de soluciones de IA. Los sandboxes a veces se utilizan en el desarrollo de software. Son entornos aislados donde se pueden probar nuevos conceptos y simulaciones. El AI Sandbox de Harvard, por ejemplo, permite a los investigadores universitarios estudiar los riesgos de seguridad y privacidad en la IA generativa. Los sandbox regulatorios son entornos de prueba de la vida real para tecnologías y procedimientos que aún no cumplen plenamente con las leyes y regulaciones existentes. Por lo general, se habilitan durante un período de tiempo limitado en un “espacio seguro” donde las restricciones legales a menudo se “reducen” y puede ocurrir una exploración ágil de la innovación. Los entornos de pruebas regulatorios pueden contribuir a la elaboración de leyes basadas en evidencia y pueden proporcionar retroalimentación que permita a las agencias identificar posibles desafíos a las nuevas leyes, estándares y tecnologías. Buscamos un entorno de pruebas regulatorio para probar nuestras suposiciones y los componentes del estándar en desarrollo, con el objetivo de explorar cómo funcionaría el estándar en casos de uso de IA en el mundo real. En busca de socios sandbox el año pasado, colaboramos con 12 agencias gubernamentales que representan jurisdicciones locales, regionales y transnacionales. Todas las agencias expresaron interés en la adquisición responsable de IA. Juntos, abogamos por una colaboración de “prueba de concepto” en la que la Asociación de Estándares IEEE, los miembros del grupo de trabajo IEEE P3119 y nuestros socios pudieran probar la guía y las herramientas del estándar en comparación con un caso de uso de adquisición de IA retrospectivo o futuro. Durante varios meses de reuniones hemos aprendido qué agencias tienen personal con la autoridad y el ancho de banda necesarios para asociarse con nosotros. Dos entidades en particular se han mostrado prometedoras como socios potenciales del sandbox: una agencia que representa a la Unión Europea y un consorcio de consejos de gobiernos locales en el Reino Unido. Nuestra aspiración es utilizar un entorno de pruebas para evaluar las diferencias entre los procedimientos actuales de adquisición de IA y lo que podría ser si el borrador del estándar adapta el status quo. Para beneficio mutuo, el entorno de pruebas probaría las fortalezas y debilidades tanto de las prácticas de adquisición existentes como de nuestros componentes redactados IEEE P3119. Después de conversaciones con agencias gubernamentales, nos enfrentamos a la realidad de que una colaboración sandbox requiere autorizaciones y consideraciones prolongadas por parte del IEEE y la entidad gubernamental. La agencia europea, por ejemplo, vela por el cumplimiento de la Ley de IA de la UE, el Reglamento general de protección de datos y sus propios regímenes de adquisición mientras gestiona los procesos de adquisición. Del mismo modo, los consejos del Reino Unido incorporan requisitos de su entorno regulatorio de múltiples niveles. Esos requisitos, si bien no son sorprendentes, deben reconocerse como desafíos técnicos y políticos sustanciales para lograr la aprobación de los entornos sandbox. El papel de los entornos de pruebas regulatorios, especialmente para los servicios públicos habilitados por IA en dominios de alto riesgo, es fundamental para informar la innovación en las prácticas de contratación. Un entorno de pruebas regulatorio puede ayudarnos a saber si un estándar voluntario basado en el consenso puede marcar la diferencia en la adquisición de soluciones de IA. Probar el estándar en colaboración con socios de sandbox le daría más posibilidades de una adopción exitosa. Esperamos continuar nuestras discusiones y compromisos con nuestros socios potenciales. Se espera que el estándar IEEE 3119 aprobado se publique a principios del próximo año y posiblemente antes de finales de este año. Artículos de su sitioArtículos relacionados en la Web

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Uso del manga para despertar el interés en STEM


El manga ha ganado popularidad en los últimos años entre los adultos jóvenes. Los cómics y las novelas gráficas japonesas dominaron las listas de ventas de novelas gráficas Circana BookScan del año pasado. El grupo IEEE Women in Engineering decidió utilizar la popularidad del manga entre los jóvenes como una forma de alentar a las niñas a considerar una carrera en los campos STEM. WIE celebró su primera competencia el año pasado. año para encontrar el manga mejor escrito que se centrara en un personaje creado por WIE: Riko-chan, una estudiante preuniversitaria que utiliza herramientas STEM para resolver problemas cotidianos. La competencia, que contó con el apoyo del Consejo de Japón del IEEE y el Comité de Nuevas Iniciativas del IEEE, estuvo abierta a todos los miembros y estudiantes del IEEE. Podrían enviar varias historias originales individualmente, en equipos o en nombre de un estudiante preuniversitario. De 43 presentaciones de todo el mundo, se eligieron seis ganadores. Las historias manga ganadoras están disponibles para leer en línea. Explicar cómo funcionan blockchain y la aerodinámicaUno de La ganadora fue Carolyn Sher-DeCusatis, miembro del IEEE y profesora de ingeniería de software en la Western Governors University, en Salt Lake City. Sus áreas de interés incluyen física, semiconductores y programación informática. WIE ha publicado sus dos cómics ganadores en su sitio web. Sher-DeCusatis dice que participó en el concurso porque le gusta alentar a los jóvenes, especialmente a las niñas y las mujeres jóvenes, a seguir una carrera STEM y mostrarles lo grandioso que es el campo. Tiene mucha experiencia escribiendo ficción porque es su hobby. Esta es la primera vez que se publica su trabajo.“Cuando vi [IEEE WIE] Estaba buscando historias sobre una mujer joven que estaba resolviendo problemas de ingeniería, pensé que era lo mío y que sería divertido”, dice. Con la esperanza de conectarse con lectores jóvenes a través de un juego de cartas inspirado en Pokémon, Sher -El primer cómic de DeCusatis, Riko-chan: Cybersecurity Engineer, se centra en dos de los compañeros de clase del personaje principal que están preocupados por si una rara tarjeta coleccionable utilizada en su juego favorito es auténtica. Riko-chan utiliza la tecnología blockchain para ayudar a verificar la autenticidad de la tarjeta. La gente usa blockchains para mantener registros de transacciones e intercambios de datos sin depender de una autoridad central. El sistema está diseñado para utilizar criptografía para proteger la información contra modificaciones o robos. La idea del segundo cómic de Sher-DeCusatis, dice, surgió de una experiencia personal que tuvo mientras trabajaba como voluntaria en IEEE. “A través de la organización, he ayudado [preuniversity] Los profesores realizan actividades prácticas en las escuelas locales”, afirma. “Una de las aulas a las que asistí no tenía materiales para enseñar a los estudiantes sobre temas STEM, por lo que el maestro dio una lección sobre aerodinámica usando aviones de papel”. Al final de la lección, los estudiantes tuvieron que construir un avión de papel y lanzarlo. en un objetivo. La experiencia inspiró a Riko-chan: ingeniera aeronáutica. Mientras caminaba por un bosque, un avión de papel aterriza repentinamente frente a Riko-chan, casi golpeándola. Su amiga, que también estaba en el bosque, había construido el avión y le explicó a Riko-chan que no tenía intención de golpearla; Se suponía que el avión aterrizaría más lejos. Riko-chan usa su conocimiento de aerodinámica para mostrarle a su amiga cómo mejorar el diseño del avión. Sher-DeCusatis dice que espera que los lectores puedan identificarse con Riko-chan. “Creo que tener una representación diversa en los medios, como libros, cómics y novelas gráficas , ayudará a atraer a más niños a STEM”, afirma. “La ficción llega a nuestros corazones, y cuando los jóvenes leen historias sobre alguien que se parece a ellos, pueden decir: ‘Ese podría ser yo’. «Es realmente importante entusiasmar a los estudiantes de diversos orígenes con la ingeniería», añade, » porque es vital para el futuro de STEM tener muchas voces diferentes que contribuyan. “Gran parte de nuestro mundo se basa en la tecnología, por lo que necesitamos tener muchas voces para dar forma a su futuro”. También creo que es divertido y emocionante. ,» ella agrega. «Por eso sigo haciéndolo después de todos estos años». Enfrentando el cambio climático y las amenazas a la ciberseguridad. Los otros cuatro cómics ganadores cubren la inteligencia artificial, el cambio climático y la ciberseguridad. Riko-chan y el circuito perfecto, escrito por Lais Lara Baptista, miembro del IEEE , sigue al personaje mientras ella y una amiga intentan reparar las viejas luces de la casa de su abuela. Los dos piden instrucciones en línea a un programa de diseño de circuitos de IA sobre cómo reparar los circuitos obsoletos de las luces. “Veo a Riko-chan como un poderoso motivador”, dice Baptista, un desarrollador completo con sede en Brasil. “Espero que mi cómic inspire a las niñas a verse a sí mismas como solucionadoras de problemas, capaces de dominar el mundo de STEM”. La estudiante de secundaria Julia Griffin quería que su cómic animara a los jóvenes a proteger el medio ambiente. Su madre, Denise Griffin, miembro del IEEE, presentó su historia, Motion Detected, en su nombre. En la historia, Riko-chan y un amigo logran escapar de ser atropellados por un automóvil mientras cruzan una calle muy transitada. Se dan cuenta de que la señal de paso de peatones estaba obstruida por una rama de un árbol de 100 años. Para mejorar las medidas de seguridad vial sin dañar el árbol, las niñas instalan un detector de movimiento que activa una luz intermitente para notificar a los conductores cuando hay personas cruzando la calle. “El amor por el mundo que nos rodea puede motivar a las mentes jóvenes a dedicarse a STEM y resolver algunos de los mayores desafíos del mundo: las cuestiones ambientales”, dice Griffin. Maira Ratnarajah, autora de Life of Our Beautiful Earth, destacó el papel de STEM para enfrentar la crisis climática en su cómic. Ratnarajah es un estudiante de secundaria en el Reino Unido. Kit August, miembro del IEEE, envió la historia en su nombre. En el cómic de Ratnarajah, Riko-chan ve una nube venenosa en el cielo y trabaja para reducir la huella de carbono que los humanos dejan en la Tierra. “Las habilidades y el conocimiento STEM pueden ayudar a los ingenieros a diseñar sistemas de energía renovable y Estudiar cómo el cambio climático afecta a nuestros ecosistemas”, dice Ratnarajah. «El manga, como el que escribí, puede motivar a las niñas a dedicarse a STEM para desarrollar tecnologías verdes». La entrada final del manga, Riko-chan: The Science Solver, fue escrita por Devidas Kulkarni, un estudiante graduado del IEEE. Se centra en la importancia de la ciberseguridad. En él, Reizei, el amigo de Riko-chan, descubre que su teléfono celular ha sido pirateado. Riko-chan puede rastrear quién lo hizo. Ya se están aceptando inscripciones para el concurso de historias de manga de este año. Consulte las reglas y los plazos. Si su organización desea apoyar el concurso, comuníquese con el personal de WIE.

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Cuenta atrás para las elecciones anuales del IEEE de 2024


El 1 de mayo, la Junta Directiva del IEEE tiene previsto anunciar los candidatos que se incluirán en la boleta electoral de este año para la elección anual de funcionarios, que comienza el 15 de agosto. La boleta incluye candidatos a presidente electo del IEEE y otros puestos directivos candidatos a elección. La Junta Directiva ha nominado a los becarios del IEEE SK Ramesh, Mary Ellen Randall y John P. Verboncoeur como candidatos para presidente electo del IEEE en 2025. Visite la página de elecciones del IEEE para conocer más sobre los candidatos. La boleta incluye nominados para las vacantes de delegado electo/director electo presentados por los comités de nominaciones de división y región, vicepresidente electo de Actividades Técnicas de IEEE, presidente electo de IEEE-USA y miembros generales de la junta de gobernadores de la Asociación de Estándares IEEE. Los miembros del IEEE que quieran postularse para un cargo pero que no hayan sido nominados deben presentar su intención de petición a la Junta Directiva del IEEE antes del 15 de abril. Las peticiones deben enviarse al personal de Gobierno Corporativo del IEEE: elecciones@ieee.org. Los elegidos asumirán sus cargos el 1 de enero de 2025. Para garantizar la elegibilidad para votar, se anima a los miembros a revisar y actualizar su información de contacto y preferencias de comunicación antes del 30 de junio. de las iniciativas de sostenibilidad global del IEEE, se fomenta el voto electrónico. Para obtener más información sobre los cargos candidatos a elección, el proceso de inscripción en la boleta y las fechas límite, visite la página de elecciones del IEEE o escriba a elecciones@ieee.org.

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Lo que piensan los miembros de EE. UU. sobre la regulación de la IA


Con la rápida proliferación de los sistemas de IA, los responsables de las políticas públicas y los líderes de la industria exigen una orientación más clara sobre la gestión de la tecnología. La mayoría de los miembros del IEEE de EE. UU. expresan que el enfoque regulatorio actual para la gestión de sistemas de inteligencia artificial (IA) es inadecuado. También dicen que priorizar la gobernanza de la IA debería ser una cuestión de política pública, al igual que cuestiones como la atención sanitaria, la educación, la inmigración y el medio ambiente. Esto es de acuerdo con los resultados de una encuesta realizada por IEEE para el Comité de Políticas de IA de IEEE-USA. Somos presidentes del Comité de Políticas de IA y sabemos que los miembros de IEEE son un recurso crucial e invaluable para obtener conocimientos informados sobre la tecnología. Para guiar nuestro trabajo de promoción de políticas públicas en Washington, DC y comprender mejor las opiniones sobre la gobernanza de los sistemas de IA en los EE. UU., IEEE encuestó una muestra aleatoria de 9.000 miembros activos de IEEE-USA más 888 miembros activos que trabajan en IA y redes neuronales. La encuesta no definió intencionalmente el término IA. En cambio, pidió a los encuestados que utilizaran su propia interpretación de la tecnología al responder. Los resultados demostraron que, incluso entre los miembros del IEEE, no existe un consenso claro sobre una definición de IA. Existen variaciones significativas en la forma en que los miembros piensan sobre los sistemas de IA, y esta falta de convergencia tiene repercusiones en las políticas públicas. En general, se preguntó a los miembros su opinión sobre cómo regir el uso de algoritmos en la toma de decisiones consiguiente y sobre la privacidad de los datos, y si los EE.UU. El gobierno debería aumentar la capacidad de su fuerza laboral y su experiencia en IA. El estado de la gobernanza de la IA Durante años, IEEE-USA ha estado abogando por una gobernanza sólida para controlar el impacto de la IA en la sociedad. Es evidente que los responsables de las políticas públicas estadounidenses luchan con la regulación de los datos que impulsan los sistemas de IA. Las leyes federales existentes protegen ciertos tipos de datos financieros y de salud, pero el Congreso aún tiene que aprobar una legislación que implementaría un estándar nacional de privacidad de datos, a pesar de numerosos intentos de hacerlo. La protección de datos para los estadounidenses es fragmentaria y el cumplimiento de las complejas leyes federales y estatales de privacidad de datos puede resultar costoso para la industria. Numerosos formuladores de políticas estadounidenses han defendido que la gobernanza de la IA no puede ocurrir sin una ley nacional de privacidad de datos que proporcione estándares y barreras técnicas en torno a la recopilación y el uso de datos, particularmente en el mercado de la información disponible comercialmente. Los datos son un recurso crítico para modelos de lenguaje grande de terceros, que los utilizan para entrenar herramientas de inteligencia artificial y generar contenido. Como ha reconocido el gobierno de Estados Unidos, el mercado de información disponible comercialmente permite a cualquier comprador obtener hordas de datos sobre individuos y grupos, incluidos detalles que de otro modo estarían protegidos por la ley. La cuestión plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad y las libertades civiles. Resulta que la regulación de la privacidad de los datos es un área en la que los miembros del IEEE tienen puntos de vista de consenso fuertes y claros. Conclusiones de la encuesta La mayoría de los encuestados (alrededor del 70 por ciento) dijo que el enfoque regulatorio actual es inadecuado. Las respuestas individuales nos dicen más. Para brindar contexto, hemos dividido los resultados en cuatro áreas de discusión: gobernanza de las políticas públicas relacionadas con la IA; riesgo y responsabilidad; confianza; y perspectivas comparadas. Gobernanza de la IA como política pública Aunque existen opiniones divergentes en torno a aspectos de la gobernanza de la IA, lo que destaca es el consenso en torno a la regulación de la IA en casos específicos. Más del 93 por ciento de los encuestados apoyan la protección de la privacidad de los datos individuales y están a favor de la regulación para abordar la información errónea generada por la IA. Alrededor del 84 por ciento apoya que se requieran evaluaciones de riesgos para productos de IA de riesgo medio y alto. El ochenta por ciento pidió imponer requisitos de transparencia o explicabilidad a los sistemas de inteligencia artificial, y el 78 por ciento pidió restricciones a los sistemas de armas autónomos. Más del 72 por ciento de los miembros apoyan políticas que restringen o gobiernan el uso del reconocimiento facial en ciertos contextos, y casi el 68 por ciento apoyan políticas que regulan el uso de algoritmos en decisiones importantes. Hubo un fuerte acuerdo entre los encuestados en cuanto a priorizar la gobernanza de la IA como una cuestión de política pública. Dos tercios dijeron que a la tecnología se le debería dar al menos la misma prioridad que a otras áreas dentro del ámbito del gobierno, como la atención médica, la educación, la inmigración y el medio ambiente. El ochenta por ciento apoya el desarrollo y uso de la IA, y más del 85 por ciento dice que debe gestionarse con cuidado, pero los encuestados no estuvieron de acuerdo sobre cómo y quién debería llevar a cabo dicha gestión. Si bien solo un poco más de la mitad de los encuestados dijeron que el gobierno debería regular la IA, este dato debe yuxtaponerse con el claro apoyo de la mayoría a la regulación gubernamental en áreas específicas o escenarios de casos de uso. Solo un porcentaje muy pequeño de computadoras no centradas en la IA Los científicos e ingenieros de software pensaron que las empresas privadas deberían autorregular la IA con una mínima supervisión gubernamental. Por el contrario, casi la mitad de los profesionales de la IA prefieren la supervisión gubernamental. Más de tres cuartas partes de los miembros del IEEE apoyan la idea de que los órganos rectores de todo tipo deberían hacer más para controlar los impactos de la IA. Riesgo y responsabilidad Varias de las preguntas de la encuesta se referían a la percepción del riesgo de la IA. Casi el 83 por ciento de los miembros dijeron que el público no está suficientemente informado sobre la IA. Más de la mitad está de acuerdo en que los beneficios de la IA superan sus riesgos. En términos de responsabilidad de los sistemas de IA, poco más de la mitad dijo que los desarrolladores deberían asumir la responsabilidad principal de garantizar que los sistemas sean seguros y eficaces. Aproximadamente un tercio dijo que el gobierno debería asumir la responsabilidad. Organizaciones confiables Los encuestados clasificaron a las instituciones académicas, las organizaciones sin fines de lucro y las pequeñas y medianas empresas de tecnología como las entidades más confiables para el diseño, desarrollo e implementación responsables. Las tres facciones menos confiables son las grandes empresas de tecnología, las organizaciones internacionales y los gobiernos. Las entidades en las que se confía más para gestionar o gobernar la IA de manera responsable son las instituciones académicas y las instituciones de terceros independientes. Las menos confiables son las grandes empresas de tecnología y las organizaciones internacionales. Perspectivas comparativas Los miembros demostraron una fuerte preferencia por regular la IA para mitigar los riesgos sociales y éticos, y el 80 por ciento de los profesionales de ciencia e ingeniería que no pertenecen a la IA y el 72 por ciento de los trabajadores de IA respaldan esta opinión. El 30 por ciento de los profesionales que trabajan en IA expresan que la regulación podría sofocar la innovación, en comparación con aproximadamente el 19 por ciento de sus homólogos que no se dedican a la IA. Una mayoría de todos los grupos está de acuerdo en que es crucial comenzar a regular la IA, en lugar de esperar, y el 70 por ciento de los profesionales no especializados en IA y el 62 por ciento de los trabajadores de IA apoyan una regulación inmediata. Una mayoría significativa de los encuestados reconoció los riesgos sociales y éticos de la IA. , enfatizando la necesidad de una innovación responsable. Más de la mitad de los profesionales de la IA se inclinan por herramientas regulatorias no vinculantes, como los estándares. Aproximadamente la mitad de los profesionales que no son de IA están a favor de reglas gubernamentales específicas. Un enfoque de gobernanza mixto La encuesta establece que la mayoría de los miembros del IEEE con sede en EE. UU. apoyan el desarrollo de la IA y abogan firmemente por su gestión cuidadosa. Los resultados guiarán al IEEE-USA en su trabajo con el Congreso y la Casa Blanca. Los encuestados reconocen los beneficios de la IA, pero expresaron preocupación por sus impactos sociales, como la desigualdad y la desinformación. La confianza en las entidades responsables de la creación y gestión de la IA varía mucho; Las instituciones académicas se consideran las entidades más confiables. Una minoría notable se opone a la participación del gobierno y prefiere pautas y estándares no regulatorios, pero las cifras no deben verse de forma aislada. Aunque conceptualmente existen actitudes mixtas hacia la regulación gubernamental, existe un consenso abrumador a favor de una regulación rápida en escenarios específicos como la privacidad de los datos, el uso de algoritmos en la toma de decisiones consecuentes, el reconocimiento facial y los sistemas de armas autónomos. para un enfoque de gobernanza mixto, utilizando leyes, regulaciones y estándares técnicos e industriales.

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El ingeniero detrás del software de reconocimiento de voz de Samsung

Cada vez que usas tu voz para generar un mensaje en un teléfono móvil Samsung Galaxy o activas un dispositivo Google Home, estás usando herramientas que Chanwoo Kim ayudó a desarrollar. El ex vicepresidente ejecutivo de los Centros Globales de IA de Samsung Research se especializa en reconocimiento de voz de un extremo a otro, herramientas de conversión de texto a voz de un extremo a otro y modelado de lenguaje. «La parte más gratificante de mi carrera es ayudar a desarrollar tecnologías que mis amigos y familiares usan y disfrutan», dice Kim. Recientemente dejó Samsung para continuar su trabajo en el campo en la Universidad de Corea, en Seúl, dirigiendo el laboratorio de procesamiento del habla y el lenguaje de la escuela. Profesor de inteligencia artificial, dice que le apasiona enseñar a la próxima generación de líderes tecnológicos. «Estoy emocionado de tener mi propio laboratorio en la escuela y guiar a los estudiantes en la investigación», dice. Llevar Google Home al mercado Cuando Amazon anunció en 2014 que estaba desarrollando parlantes inteligentes con tecnología de asistencia de inteligencia artificial, un dispositivo ahora conocido como Echo, Google decidió desarrollar su propia versión. Kim vio un papel por su experiencia en el esfuerzo: tiene un doctorado. en lenguaje y tecnología de la información de Carnegie Mellon, y se especializó en reconocimiento de voz robusto. Amigos suyos que trabajaban en proyectos de este tipo en Google en Mountain View, California, lo animaron a postularse para un trabajo de ingeniería de software allí. Dejó Microsoft en Seattle, donde había trabajado durante tres años como ingeniero de desarrollo de software y científico del habla. Después de unirse al equipo de modelado acústico de Google en 2013, trabajó para garantizar que la tecnología de asistencia de inteligencia artificial de la compañía, utilizada en los productos Google Home, pudiera funcionar en presencia de ruido de fondo. Chanwoo Kim Empleador Universidad de Corea en Seúl Título Director del laboratorio de procesamiento del habla y el lenguaje y profesor de inteligencia artificial Miembro de grado Miembro alma maters Universidad Nacional de Seúl; Carnegie Mellon Lideró un esfuerzo para mejorar los algoritmos de reconocimiento de voz de Google Home, incluido el uso de modelado acústico, que permite que un dispositivo interprete la relación entre el habla y los fonemas (unidades fonéticas en los idiomas). «Cuando las personas utilizaban la función de reconocimiento de voz en sus teléfonos móviles, se encontraban como máximo a un metro de distancia del dispositivo», afirma. «Para el orador, mi equipo y yo teníamos que asegurarnos de que entendiera al usuario cuando hablaba a mayor distancia». Kim propuso utilizar un aumento de datos a gran escala que simule datos de voz de campo lejano para mejorar las capacidades de reconocimiento de voz del dispositivo. El aumento de datos analiza los datos de entrenamiento recibidos y genera artificialmente datos de entrenamiento adicionales para mejorar la precisión del reconocimiento. Sus contribuciones permitieron a la empresa lanzar su primer producto Google Home, un altavoz inteligente, en 2016. «Fue una experiencia realmente gratificante», afirma. Ese mismo año, Kim ascendió a ingeniero de software senior y continuó mejorando los algoritmos utilizados por Google Home para el aumento de datos a gran escala. También desarrolló tecnologías para reducir el tiempo y la potencia informática utilizados por la red neuronal y mejorar la formación de haces de múltiples micrófonos para el reconocimiento de voz de campo lejano. Kim, que creció en Corea del Sur, extrañaba a su familia y en 2018 regresó y se unió a Samsung como vicepresidente de su Centro de IA en Seúl. Cuando se unió a Samsung, su objetivo era desarrollar motores de reconocimiento de voz de extremo a extremo y de reconocimiento de texto a voz para los productos de la empresa, centrándose en el procesamiento en el dispositivo. Para ayudarlo a alcanzar sus objetivos, fundó un laboratorio de procesamiento de voz y dirigió un equipo de investigadores que desarrollaron redes neuronales para reemplazar los sistemas convencionales de reconocimiento de voz que entonces usaban los dispositivos de inteligencia artificial de Samsung. «La parte más gratificante de mi trabajo es ayudar a desarrollar tecnologías que mis amigos y familiares usan y disfrutan». Esos sistemas incluían un modelo acústico, un modelo de lenguaje, un modelo de pronunciación, un transductor de estado finito ponderado y un normalizador de texto inverso. El modelo de lenguaje analiza la relación entre las palabras pronunciadas por el usuario, mientras que el modelo de pronunciación actúa como un diccionario. El normalizador de texto inverso, utilizado con mayor frecuencia por las herramientas de conversión de texto a voz en los teléfonos, convierte la voz en expresiones escritas. Debido a que los componentes eran voluminosos, no fue posible desarrollar un sistema preciso de reconocimiento de voz en el dispositivo utilizando tecnología convencional, dice Kim. Una red neuronal de extremo a extremo completaría todas las tareas y “simplificaría enormemente los sistemas de reconocimiento de voz”, afirma. chanwoo kim [top row, seventh from the right] con algunos de los miembros de su laboratorio de procesamiento del habla en Samsung Research. Chanwoo Kim He y su equipo utilizaron un enfoque basado en la atención en streaming para desarrollar su modelo. Una secuencia de entrada (las palabras habladas) se codifica y luego se decodifica en una secuencia objetivo con la ayuda de un vector de contexto, una representación numérica de palabras generada por un modelo de aprendizaje profundo previamente entrenado para traducción automática. El modelo se comercializó en 2019 y ahora forma parte del teléfono Galaxy de Samsung. Ese mismo año se comercializó una versión en la nube del sistema que es utilizada por el asistente virtual del teléfono, Bixby. El equipo de Kim continuó mejorando los sistemas de reconocimiento de voz y texto a voz en otros productos y cada año comercializaban un nuevo motor. Incluyen los coeficientes cepstrales normalizados por potencia, que mejoran la precisión del reconocimiento de voz en entornos con perturbaciones como ruido aditivo, cambios en la señal, múltiples hablantes y reverberación. Suprime los efectos del ruido de fondo mediante el uso de estadísticas para estimar las características. Ahora se utiliza en una variedad de productos Samsung, incluidos aires acondicionados, teléfonos móviles y aspiradoras robóticas. Samsung ascendió a Kim en 2021 a vicepresidente ejecutivo de sus seis Centros Globales de IA, ubicados en Cambridge, Inglaterra; Montréal; Seúl; Silicon Valley; Nueva York; y Toronto. En ese cargo, supervisó la investigación sobre la incorporación de inteligencia artificial y aprendizaje automático en los productos Samsung. Es la persona más joven en ser vicepresidente ejecutivo de la empresa. También dirigió el desarrollo de los modelos generativos de lenguaje grande de Samsung, que evolucionaron en Samsung Gauss. El conjunto de modelos generativos de IA puede generar código, imágenes y texto. En marzo dejó la empresa para incorporarse a la Universidad de Corea como profesor de inteligencia artificial, lo cual es un sueño hecho realidad, afirma. «Cuando comencé mi trabajo de doctorado, mi sueño era seguir una carrera en el mundo académico», dice Kim. «Pero después de obtener mi doctorado, me sentí atraído por el impacto que mi investigación podría tener en productos reales, así que decidí dedicarme a la industria». Dice que estaba entusiasmado de unirse a la Universidad de Corea, ya que “tiene una fuerte presencia en inteligencia artificial” y es una de las mejores universidades del país. Kim dice que su investigación se centrará en los modelos del habla generativa, el procesamiento multimodal y la integración del habla generativa con los modelos del lenguaje. Persiguiendo su sueño en Carnegie Mellon El padre de Kim era ingeniero eléctrico y, desde muy joven, Kim quiso seguir sus pasos, dice. Asistió a una escuela secundaria centrada en las ciencias en Seúl para comenzar a aprender temas de ingeniería y programación. Obtuvo su licenciatura y maestría en ingeniería eléctrica de la Universidad Nacional de Seúl en 1998 y 2001, respectivamente. Durante mucho tiempo, Kim había esperado obtener un doctorado en una universidad estadounidense porque sentía que le brindaría más oportunidades. Y eso es exactamente lo que hizo. Se fue a Pittsburgh en 2005 para realizar un doctorado. en lenguaje y tecnología de la información en Carnegie Mellon. «Decidí especializarme en reconocimiento de voz porque estaba interesado en elevar el estándar de calidad», dice. «También me gustó que el campo es multifacético y podía trabajar en hardware o software y cambiar fácilmente el enfoque del procesamiento de señales en tiempo real al procesamiento de señales de imágenes u otro sector del campo». Kim hizo su trabajo doctoral bajo la dirección de Richard Stern, miembro vitalicio del IEEE, quien probablemente sea mejor conocido por su trabajo teórico sobre cómo el cerebro humano compara el sonido proveniente de cada oído para juzgar de dónde proviene. «En ese momento, quería mejorar la precisión de los sistemas de reconocimiento automático de voz en entornos ruidosos o cuando había varios hablantes», dice. Desarrolló varios algoritmos de procesamiento de señales que utilizaban representaciones matemáticas creadas a partir de información sobre cómo los humanos procesan la información auditiva. Kim obtuvo su doctorado. en 2010 y se unió a Microsoft en Seattle como ingeniero de desarrollo de software y científico del habla. Trabajó en Microsoft durante tres años antes de unirse a Google. Acceso a información confiable Kim se unió al IEEE cuando era estudiante de doctorado para poder presentar sus trabajos de investigación en las conferencias del IEEE. En 2016, se publicó un artículo que escribió con Stern en IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. Les valió el premio al mejor artículo de la IEEE Signal Processing Society de 2019. Kim se sintió honrado, dice, de recibir este “prestigioso premio”. Kim mantiene su membresía en IEEE en parte porque, dice, IEEE es una fuente confiable de información y puede acceder a la información técnica más reciente. Otro beneficio de ser miembro es la red global del IEEE, dice Kim. «Al ser miembro, tengo la oportunidad de conocer a otros ingenieros en mi campo», dice. Asiste habitualmente a la Conferencia anual IEEE sobre acústica, habla y procesamiento de señales. Este año es el vicepresidente del comité del programa técnico para la reunión, que está prevista para el próximo mes en Seúl.

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Nota del presidente del IEEE: seamos prácticos

Si pregunta a los miembros antiguos del IEEE por qué siguen siendo miembros, obtendrá muchas razones diferentes. Para mí, IEEE es una comunidad de profesionales tecnológicos que se ayudan mutuamente a mantenerse actualizados, desarrollar valiosas habilidades profesionales y trabajar juntos para hacer del mundo un lugar mejor hoy y para las generaciones venideras. IEEE ofrece a sus miembros muchos beneficios y recursos. Las ofertas que los miembros obtienen valor pueden variar dependiendo de lo que esté sucediendo en su vida y su carrera. He observado que cuanto más te involucras en IEEE y con la gente de la comunidad, mayor valor recibes por ser parte de IEEE. Mi membresía me ha permitido formar muchas relaciones duraderas. Algunas de estas relaciones me han generado oportunidades laborales. Todos ellos han enriquecido mi vida. Ocupar puestos de liderazgo en el IEEE me ha permitido perfeccionar mis habilidades de comunicación y establecimiento de contactos. Estos roles también me ayudaron a desarrollar habilidades de liderazgo y me brindaron oportunidades de conocer personas influyentes y ampliar mi red de contactos. Aumento de la membresía estudiantil El IEEE tiene muchos estudiantes universitarios miembros pero, al igual que otras organizaciones profesionales, la mayoría de estos estudiantes miembros no continúan como miembros de grado superior. Para que IEEE siga siendo vital y relevante, debemos convertir a más estudiantes miembros en miembros y luego involucrarlos y retenerlos. A medida que se crean muchos nuevos empleos en la industria, una mayoría significativa de estudiantes miembros y jóvenes profesionales del IEEE comienzan sus carreras en la industria. IEEE, como organización profesional, debe estar equipada para apoyar a estudiantes, jóvenes profesionales y personas que trabajan en la industria, incluidos aquellos de grupos subrepresentados, brindándoles capacitación relevante, conexiones y otras herramientas y recursos necesarios para el éxito profesional. Hemos logrado un buen desempeño en el reclutamiento de miembros estudiantes, pero muchos de ellos no llegan a ser miembros de grado superior. Necesitamos convertir a más de estos estudiantes en miembros de grado superior y retener a nuestros jóvenes profesionales por más tiempo. Para hacerlo, debemos involucrar a estos nuevos miembros de una manera que los anime a participar en nuestra organización. Si logramos esto, retendremos a más de estas personas como miembros y revertiremos las tendencias de envejecimiento de la membresía en IEEE. Fortalecer la conexión de IEEE con la industria IEEE fue fundada por personas de la industria que utilizaron la tecnología para crear no sólo riqueza y oportunidades de empleo, sino también una mejor forma de vida para muchas personas. La aplicación práctica de la ciencia es lo que hacen los ingenieros y aplicar métodos científicos para satisfacer las necesidades de la sociedad es lo que hacen las empresas orientadas a la tecnología. En el pasado, muchas de estas industrias apoyaban firmemente a las sociedades de ingeniería. IEEE necesita el apoyo continuo de estas industrias y empresas hoy en día. Desafortunadamente, el número de miembros de la industria ha disminuido constantemente. Esta pérdida refleja cambios en la profesión de ingeniería y las prácticas de las empresas que emplean ingenieros y tecnólogos. Muchos en la industria ven al IEEE principalmente como una organización académica centrada en la publicación de investigaciones, más que en las aplicaciones prácticas de la tecnología. IEEE necesita proporcionar valor a estas empresas y a sus empleados. Si continuamos perdiendo nuestra conexión con la industria, perderemos nuestra relevancia para las personas y organizaciones que generan riqueza a partir de la tecnología. El IEEE tiene una fuerte conexión con sus miembros en el mundo académico. Para que el IEEE proporcione el mayor valor a sus miembros académicos, también necesita mantener fuertes conexiones con la industria. La industria apoya el trabajo que se realiza en las universidades y contrata a sus graduados. Para alcanzar su máximo potencial, IEEE debe proporcionar valor a las personas que ponen la tecnología en práctica, así como a quienes desarrollan nuevas tecnologías. Debe liderar el camino en la promoción de importantes desarrollos tecnológicos, incluidos estándares, hojas de ruta tecnológicas, oportunidades educativas, publicaciones y conferencias, que ayuden a impulsar el futuro de la industria y aumenten nuestra relevancia para quienes participan en las aplicaciones prácticas de la tecnología. Nuevos grupos de trabajo Para ayudarnos a llegar a donde queremos ir, colaboré con colegas en la creación de dos grupos de trabajo y estoy alentando a las unidades organizativas que se centran en estos temas específicos a tomar la iniciativa en el desarrollo de planes de acción. El Grupo de Trabajo para Involucrar a Estudiantes y Jóvenes Profesionales en la Industria, una colaboración entre los miembros del IEEE y Actividades Geográficas, el Comité de Actividades Estudiantiles, los Jóvenes Profesionales del IEEE y el Comité de Participación de la Industria, explorará nuevas oportunidades para satisfacer las necesidades de quienes realizan el trabajo práctico. en todos los aspectos del campo eléctrico, electrónico e informático. Subhoda Charles, que ha sido miembro del IEEE desde que se unió como estudiante en 2011, preside el grupo de trabajo. IEEE Educational Activity, con el apoyo de toda la organización, lidera el grupo de trabajo sobre el futuro de la educación técnica y de ingeniería. Explorará cómo posicionar mejor al IEEE como líder de educación técnica relevante, así como también considerará el potencial para expandir el impacto del IEEE a través de asociaciones con organizaciones externas. La miembro del IEEE Karen Panetta, que está profundamente comprometida con las actividades educativas del IEEE y con la sociedad de honor del IEEE, Eta Kappa Nu, es su presidenta. —Tom Coughlin, presidente y director ejecutivo de IEEE. Este artículo aparece en la edición impresa de marzo de 2024 como «Seamos prácticos».

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