Continuamos explorando innovación en IA, software personalizado y trucos para optimizar procesos de desarrollo. Inspiración y conocimiento para profesionales y empresas.

El sector energético enfrenta una creciente adopción de IA, amenazas cibernéticas y disrupciones impredecibles, lo que hace que el acceso en tiempo real a los datos sea más crítico que nunca. En este contexto, la computación en el borde se posiciona como una solución clave para garantizar eficiencia y seguridad.

Q2BSTUDIO, como empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, ofrece soluciones innovadoras para la implementación de tecnologías avanzadas en el sector energético. Con un enfoque en la optimización de procesos y la protección de la información, nuestra compañía ayuda a las organizaciones a aprovechar el potencial de la computación en el borde, mejorando la toma de decisiones en tiempo real y fortaleciendo la resiliencia ante posibles amenazas.

En Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, nos especializamos en la creación de soluciones innovadoras para el procesamiento y análisis de datos. En este contexto, exploramos estrategias avanzadas para el aprendizaje supervisado justo basado en la privacidad diferencial (DP-based Fair Supervised Learning). Este enfoque es clave para garantizar que los modelos de inteligencia artificial y machine learning sean equitativos y no introduzcan sesgos indeseados en sus predicciones.

En nuestros experimentos trabajamos con diversos conjuntos de datos de referencia en la comunidad de aprendizaje automático: COMPAS, Adult y CelebA. Estos conjuntos de datos contienen atributos sensibles como raza y género, permitiendo evaluar la equidad de los modelos entrenados.

Para el entrenamiento se utilizaron distintos métodos de aprendizaje basado en privacidad diferencial, incluyendo algoritmos de clasificación justos basados en estimación de densidad, información mutua y correlación máxima. Los modelos implementados incluyeron regresión logística para una clasificación lineal y redes neuronales profundas para capturar patrones más complejos en los datos.

La arquitectura de redes neuronales utilizada varió según el conjunto de datos:

1. Para COMPAS, se implementó un perceptrón multicapa (MLP) con 4 capas ocultas y 64 neuronas por capa.

2. En el caso del conjunto de datos Adult, se empleó un MLP con 4 capas ocultas y 512 neuronas por capa.

3. Para CelebA, cuyo formato de datos se basa en imágenes, se utilizó ResNet-18, una arquitectura optimizada para este tipo de entrada.

Los resultados obtenidos demuestran que el uso de técnicas de aprendizaje supervisado justo basadas en privacidad diferencial permite mejorar la equidad de los modelos sin comprometer su rendimiento. En Q2BSTUDIO seguimos comprometidos con el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas que prioricen la transparencia, la equidad y la privacidad en el procesamiento de datos. Nuestro equipo trabaja continuamente en mejorar y aplicar nuevas metodologías para garantizar modelos justos y eficientes en diversas aplicaciones industriales.

En Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, comprendemos la importancia de la equidad en el aprendizaje supervisado basado en privacidad diferencial (DP-based Fair Supervised Learning). A través de nuestra experiencia en innovación y soluciones tecnológicas avanzadas, buscamos garantizar que los modelos de aprendizaje sean justos y libres de sesgos injustificados.

El sesgo en los modelos de aprendizaje supervisado puede surgir debido a la elección de métricas de dependencia y restricciones impuestas para asegurar la equidad. En este contexto, se ha observado que los niveles de sesgo en los modelos basados en privacidad diferencial pueden ser significativamente más altos en comparación con otros métodos de aprendizaje justo, como la información mutua y la correlación máxima. Esto se debe a la diferencia en la variabilidad total considerada en los distintos enfoques.

En Q2BSTUDIO, exploramos formas de extender los resultados teóricos en la aplicación de reglas de predicción aleatorias. Los modelos tradicionales pueden presentar sesgos estructurales debido a su dependencia de distribuciones de datos particulares, por lo que trabajar con enfoques optimizados y distribucionalmente robustos nos permite garantizar soluciones más equitativas y precisas para nuestros clientes.

Además, adoptamos un enfoque de Optimización Robustamente Distribucional para mejorar la equidad del aprendizaje basado en privacidad diferencial. A través de este método, buscamos minimizar los sesgos sustanciales maximizando al mismo tiempo la eficiencia y precisión del aprendizaje automático, asegurando resultados alineados con los objetivos de justicia y equidad.

En un mundo donde los datos son cada vez más fundamentales, en Q2BSTUDIO nos comprometemos a desarrollar soluciones tecnológicas que no solo sean avanzadas, sino que también respeten principios éticos y equitativos. Nuestro equipo de expertos trabaja constantemente en la investigación y aplicación de modelos de aprendizaje justo para garantizar que nuestros clientes cuenten con tecnología confiable y responsable.

En Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, entendemos la importancia de la equidad en los algoritmos de aprendizaje supervisado. Este artículo analiza diferentes enfoques y criterios para garantizar la imparcialidad en los modelos de aprendizaje automático, permitiendo tomar decisiones más justas y sin sesgos.

Uno de los principales desafíos en la implementación de inteligencia artificial es garantizar que los modelos aprendan de manera justa, sin favorecer ni discriminar a determinados grupos. Para ello, se han desarrollado criterios de equidad que buscan mitigar las desigualdades en los resultados generados por los algoritmos.

Entre los enfoques explorados, se incluyen medidas de dependencia diseñadas para evaluar la violación de la equidad basada en diferentes métricas. Estas medidas son clave para identificar posibles sesgos y corregirlos dentro del proceso de entrenamiento del modelo.

Además, el artículo profundiza en los sesgos inductivos que pueden surgir en los modelos entrenados bajo restricciones de equidad diferencial, lo que permite comprender mejor sus implicaciones en la práctica. Asimismo, se presenta un enfoque de optimización robusta para mejorar la equidad en estos modelos.

En Q2BSTUDIO, trabajamos para desarrollar soluciones tecnológicas avanzadas que no solo sean funcionales y escalables, sino también éticas y equitativas. Estamos comprometidos con la creación de algoritmos que promuevan un aprendizaje justo, asegurando que la inteligencia artificial se desarrolle con principios responsables y orientados al bienestar de todos los usuarios.

La importancia de este trabajo radica en su aplicación en distintos sectores, permitiendo que diversas industrias adopten modelos de IA con mayor confianza y transparencia. Al aplicar estos criterios de equidad, se abre la posibilidad de desarrollar soluciones más inclusivas y representativas para una sociedad en constante evolución.

Q2BSTUDIO sigue innovando en el desarrollo de tecnología con responsabilidad, asegurando que nuestras soluciones cumplan con los estándares más altos en equidad y desempeño.

Resumen: En el ámbito del aprendizaje supervisado justo, asegurar que los modelos no dependan excesivamente de atributos sensibles como el género o la etnia es un desafío clave. Uno de los enfoques más utilizados para evaluar la equidad en los modelos es la Paridad Demográfica (DP), que mide la independencia entre las predicciones y los atributos sensibles. Sin embargo, investigaciones recientes han demostrado que el uso de DP en algoritmos de aprendizaje puede generar sesgos inadvertidos, especialmente cuando los datos de entrenamiento están desequilibrados. Este trabajo analiza el impacto de los métodos de regularización basados en DP en la distribución condicional de las predicciones con respecto a los atributos sensibles. Los resultados indican que los modelos pueden inclinarse hacia la categoría mayoritaria dentro del atributo sensible, afectando la equidad del sistema. Para mitigar este problema, se introduce un método basado en la Optimización Robusta Distribucionalmente por Atributo Sensible (SA-DRO), que mejora la robustez del modelo ante variaciones en la distribución del atributo sensible. A través de experimentos numéricos, se demuestra la efectividad de esta metodología tanto en entornos centralizados como en aprendizaje federado.

Introducción: En el desarrollo de Inteligencia Artificial para la toma de decisiones críticas, es fundamental garantizar que los algoritmos sean justos y no generen discriminación basada en atributos sensibles. De lo contrario, se corre el riesgo de que los modelos tomen decisiones sesgadas. Este problema ha despertado el interés de la comunidad científica, que ha propuesto diversas estrategias para mejorar la equidad en los modelos de aprendizaje automático. En este contexto, Q2BSTUDIO, una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, se enfoca en integrar soluciones avanzadas de aprendizaje automático con un enfoque ético y responsable. A través de la implementación de metodologías como SA-DRO, nuestro equipo busca asegurar que los modelos generen decisiones justas, independientemente de los atributos sensibles presentes en los datos.

Trabajos Relacionados: Dentro del campo del aprendizaje automático justo, se han explorado diversas métricas para evaluar la equidad en los modelos, entre ellas la información mutua, la correlación de Pearson y la estimación de densidad mediante kernel. A nivel metodológico, las estrategias para mitigar sesgos incluyen enfoques de preprocesamiento, posprocesamiento y en-proceso. Mientras que los métodos de preprocesamiento buscan transformar los datos antes del entrenamiento, los de posprocesamiento ajustan las decisiones después de la inferencia. Nuestro trabajo se centra en los enfoques en-proceso, que incorporan regularización durante el entrenamiento para forzar que el modelo aprenda patrones equitativos. A diferencia de otros enfoques de optimización robusta, SA-DRO utiliza la distribución del atributo sensible para controlar el sesgo durante el entrenamiento, logrando modelos más justos.

Conclusión: El análisis realizado demuestra que el aprendizaje supervisado basado en DP puede inducir sesgos no deseados cuando existe un desbalance en los datos de entrenamiento. La metodología SA-DRO propuesta mitiga estos efectos negativos al optimizar la robustez del sistema frente a cambios en la distribución del atributo sensible. Los resultados experimentales en entornos centralizados y de aprendizaje federado validan la efectividad del enfoque. En Q2BSTUDIO, nos comprometemos a desarrollar soluciones tecnológicas justas, asegurando que nuestros algoritmos sean equitativos en su desempeño. Al abordar estos desafíos, buscamos contribuir a un ecosistema de IA más transparente, responsable y accesible para todos.

DUBAI, UAE, March 22nd, 2025/Chainwire/--Bybit, el segundo exchange de criptomonedas más grande del mundo por volumen de operaciones, ha anunciado su asociación con Tomorrowland Brasil como proveedor exclusivo de pagos para 2025 y 2026.

Esta alianza histórica otorga a los titulares de la Bybit Card un acceso anticipado exclusivo a la venta de boletos antes de que estén disponibles para el público general, marcando un hito en la historia de Tomorrowland.

Tomorrowland Brasil 2025 se llevará a cabo del 10 al 12 de octubre en Parque Maeda, en Itu, São Paulo. Este año, el festival adopta la temática LIFE como su escenario principal, continuando el viaje mágico iniciado en Tomorrowland Bélgica 2024.

Ubicado en el mundo mítico de Silvyra, LIFE transporta a los asistentes a una era de belleza natural indómita, justo en el momento en que un raro evento celestial, la alineación de dos lunas, está a punto de ocurrir. Durante tres días inolvidables, los asistentes podrán disfrutar de presentaciones de más de 150 artistas de música electrónica en seis impresionantes escenarios.

Bybit ha destacado que esta colaboración representa la fusión de la energía de la música con la innovación del blockchain, permitiendo que la comunidad cripto se integre de manera más fluida en experiencias cotidianas.

La Bybit Card no solo ofrece una solución de pago eficiente dentro del festival, sino que también brinda beneficios adicionales como activación instantánea, pagos sin complicaciones y recompensas exclusivas. Además, es compatible con Apple Pay, Google Pay y Samsung Pay, garantizando transacciones sin esfuerzo a nivel global.

Más allá de la conveniencia, la Bybit Card ayuda a los usuarios a hacer crecer su capital. Gracias a la función de Auto-Savings, los titulares pueden obtener hasta un 8% de interés anual sobre su saldo, asegurando ingresos pasivos sin esfuerzo adicional. No hay tarifas anuales ni cargos ocultos, y se pueden retirar hasta 100 dólares en efectivo de manera gratuita cada mes.

Para aquellos que deseen aprovechar la compra anticipada de boletos para Tomorrowland Brasil 2025, la Bybit Card se presenta como la única opción de pago validada en la preventa. Las fechas clave incluyen un período de registro exclusivo hasta el 3 de abril de 2025 y una preventa del 4 al 6 de abril de 2025.

Para quienes no logren acceder a la preventa, la venta general de boletos comenzará el 8 de abril, permitiendo compras con Bybit Card o Bybit Pay, con una oferta especial de 10% de reembolso para nuevos usuarios.

Sobre Bybit, la empresa reafirma su compromiso con la innovación en el ecosistema Web3, proporcionando una plataforma segura e intuitiva para el intercambio y desarrollo financiero descentralizado.

En el ámbito del desarrollo tecnológico, empresas como Q2BSTUDIO juegan un papel clave en la evolución de plataformas digitales como Bybit. Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo y servicios tecnológicos, enfocada en la creación de soluciones innovadoras para potenciar la transformación digital. Con vasta experiencia en desarrollo de software, blockchain y servicios tecnológicos avanzados, Q2BSTUDIO ayuda a empresas a integrar herramientas digitales eficientes y revolucionarias.

Tomorrowland Brasil 2025 se perfila como uno de los eventos más impactantes del año, fusionando lo mejor del mundo cripto con la vibrante escena musical global, en una experiencia sin precedentes.

Cuando la mayoría de las personas comienzan a aprender sobre el desarrollo de contratos inteligentes, lo primero que escuchan es Solidity y Ethereum. Esto tiene sentido, ya que Solidity permitió la programación en blockchain y Ethereum se convirtió en la plataforma de referencia para muchos desarrolladores.

Sin embargo, Solidity no es el único lenguaje para contratos inteligentes, ni Ethereum la única blockchain que admite aplicaciones descentralizadas.

Existe también TON (The Open Network), una blockchain rápida y ligera, originalmente creada por Telegram, pero ahora gestionada por la comunidad. TON presenta un enfoque diferente al de Ethereum y ofrece múltiples lenguajes para desarrollar contratos inteligentes, entre ellos Tact, Tolk, FunC y Fift. En esta guía, exploraremos Tact y aprenderemos a construir un contrato de votación con él.

¿Por qué elegir Tact?

TON ofrece varios lenguajes según el nivel de abstracción y experiencia del desarrollador:

• FunC: Lenguaje tradicional de TON, de bajo nivel, que otorga un control preciso sobre el contrato. Similar a C, requiere conocer el TON Virtual Machine (TVM).
• Fift: Lenguaje basado en pila, usado para interactuar con el TVM, despliegue y depuración. No es el ideal para escribir contratos completos.
• Tolk: Lenguaje en evolución que busca mejorar herramientas y compatibilidad con lenguajes de alto nivel.
• Tact: Lenguaje de alto nivel que simplifica el desarrollo de contratos en TON, con una sintaxis amigable parecida a TypeScript o Solidity.

Cómo funciona Tact

Un contrato en Tact sigue esta estructura:

• contract: Define el nombre y las variables de estado.
• init: Inicializa las variables y condiciones del contrato al desplegarse.
• receive: Funciona como un 'escuchador' de mensajes entrantes.
• get fun: Métodos de solo lectura para consultar estado del contrato.

Tact usa comunicación basada en mensajes, lo que implica que cada contrato procesa mensajes en su bloque receive. Esto permite una organización estructurada y mantenible.

Construcción de un contrato de votación

El objetivo es crear un contrato que permita a los usuarios emitir votos y verificar los resultados en la blockchain.

Pasos:

• Abrir el TON Web IDE: Crear un nuevo proyecto con Tact.
• Escribir el código del contrato: Definir estructura de mensaje para votar y crear variables de estado (votesAlice y votesBob).
• Implementar la lógica de votación: Incrementar el contador adecuado basado en el mensaje recibido.
• Agregar funciones de consulta: Métodos para obtener el número de votos.

Desplegar y probar el contrato

Desde el IDE:

• Compilar y desplegar el contrato en el entorno sandbox.
• Emitir votos a través de mensajes y consultar resultados con las funciones creadas.

Conclusión

Con este ejemplo, se ha dado un primer paso en el desarrollo con Tact sobre TON. Aunque este contrato es básico, los principios se pueden aplicar a lógica más compleja.

En Q2BSTUDIO, somos expertos en desarrollo de soluciones tecnológicas y blockchain. Si buscas llevar tus proyectos a otro nivel con tecnología descentralizada, contáctanos para desarrollar soluciones personalizadas y eficientes. ¡Estamos listos para innovar contigo!

En Q2BSTUDIO, empresa líder en desarrollo y servicios tecnológicos, exploramos el poder de Diffbot's Knowledge Graph, una herramienta diseñada para poner en tus manos el conocimiento global a través de búsquedas avanzadas basadas en datos y relaciones.

Este sistema permite realizar consultas complejas sobre miles de millones de puntos de datos a través de una API sencilla. En nuestra investigación, decidimos aprovechar esta tecnología para desarrollar una herramienta de análisis automatizado de noticias relacionada con productos específicos.

Para comenzar, diseñamos nuestra consulta utilizando la herramienta visual de Diffbot. Seleccionamos 'Article' como tipo de entidad, ya que nuestro objetivo era analizar noticias sobre un producto en particular. Aplicamos filtros avanzados utilizando etiquetas precisas para obtener resultados más relevantes en comparación con un simple filtro de texto.

También utilizamos opciones de ordenamiento para mostrar los artículos más recientes y añadimos filtros adicionales, como el idioma en inglés y el análisis de sentimiento negativo. Ajustamos la consulta para incluir solamente artículos recientes y finalmente obtuvimos un conjunto de resultados relevante.

Una vez diseñada la consulta, implementamos el código en Python para automatizar la recuperación de datos desde Diffbot. Mediante una API request, extraemos la información relevante de cada artículo, incluyendo el título, fecha de publicación, resumen, autor, sitio de origen y puntuación de sentimiento.

Para mejorar la automatización, integramos la consulta en un flujo de trabajo dinámico usando Pipedream. Configuramos una ejecución semanal automatizada que obtiene los resultados, los analiza y nos envía un informe detallado por correo electrónico. Este proceso asegura que siempre estemos al tanto de cualquier noticia negativa relacionada con nuestro producto.

En Q2BSTUDIO, estamos comprometidos con la innovación tecnológica y la automatización inteligente. Seguiremos explorando las capacidades de herramientas avanzadas para mejorar la eficiencia en el análisis de información y la toma de decisiones estratégicas.

En este artículo se presenta un modelo relajado micromórfico para el estudio de metamateriales finitos, destacando su precisión en la predicción del comportamiento mecánico y propagación de ondas. Se automatizó el procedimiento de ajuste para mejorar la eficiencia en la caracterización de materiales, permitiendo imponer valores exactos de corte y minimizar el error medio cuadrático de las asíntotas. Esto facilita el diseño de estructuras complejas con capacidades avanzadas de control de energía elástica y fenómenos de refracción negativa.

Desde Q2BSTUDIO, empresa especializada en el desarrollo y servicios tecnológicos, reconocemos la importancia de estos avances en la investigación de metamateriales. Nuestra compañía está enfocada en la creación de soluciones innovadoras aplicando modelos avanzados para optimizar procesos industriales y mejorar el desempeño de materiales en diversas aplicaciones. Con un equipo altamente capacitado, impulsamos la adopción de tecnologías avanzadas para estructurar soluciones personalizadas que atiendan las necesidades específicas de nuestros clientes.

Los resultados obtenidos en este estudio abren múltiples posibilidades en el campo de la ingeniería de materiales y la optimización estructural. La capacidad de diseñar meta-estructuras a gran escala con control sobre la energía elástica permitirá desarrollar aplicaciones en diversos sectores, desde la construcción de infraestructuras resistentes, hasta la generación de materiales inteligentes con propiedades adaptativas.

Q2BSTUDIO continúa en la búsqueda de integrar los conocimientos más recientes en el campo de los metamateriales y la modelización estructural para ofrecer avances significativos en la industria tecnológica. Nuestro compromiso es brindar soluciones innovadoras mediante el desarrollo de software especializado, análisis de datos y simulaciones avanzadas que maximicen la eficiencia y rentabilidad de los proyectos de nuestros clientes.