Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Studenții de la AC Iași testează un câine-robot numit GrivAI, potrivit Euronews, care ar urma să fie făcut treptat mai independent cu ajutorul algoritmilor de inteligență artificială. Deocamdată, robotul este controlat prin comenzi și se plimbă în laboratoarele Facultății de Automatică și Calculatoare din Iași.
GrivAI este folosit ca platformă practică pentru dezvoltarea și testarea algoritmilor, după o perioadă în care lucrul s-a făcut mai ales în simulatoare. Asistentul Alexandru Brașoveanu spune: „Scopul lui este să ne ajute sa dezvoltăm și să testam algortimul de inteligență artificială.”
Prof. Robert Gabriel, prodecanul Facultății de Automatică și Calculatoare, UTI Iași: „Este foarte important deoarece, până acum, s-a lucrat la nivel de simulator. Acum, folosind acest câine GrivAI, cum a fost el numit, avem posibilitatea de a permite testarea acestor algoritmi de AI în vederea deplasării autonome a unui dispozitiv din punctul A în punctul B."
Din punct de vedere tehnic, GrivAI are opt camere și o rețea de senzori, este rezistent la șocuri și poate ridica aproximativ 20 de kilograme. Potrivit inventatorilor, are și funcții de localizare în spațiu care nu necesită control uman, inclusiv capacitatea de a se amplasa singur.
Studenții și profesorii văd proiectul ca pe un instrument de învățare și un pas spre aplicații în teren. Un student, Robert, consideră că robotul ar putea fi folosit „în misiuni de salvare în zone cu risc seismic”, iar conducerea facultății ia în calcul și implicarea persoanelor nevăzătoare, pentru a testa dacă „cățelul electronic” le poate ajuta să se deplaseze în siguranță. Robotul a costat peste 100.000 de euro și a fost achiziționat într-un proiect de cercetare, prin Hubul Român de Inteligență Artificială.
Recomandate

Comisia Europeană a deschis licitația pentru până la șapte „gigafabrici” de inteligență artificială, dar finanțarea publică este încă în mare parte neasigurată , ceea ce pune sub semnul întrebării calendarul și capacitatea UE de a recupera rapid decalajul față de SUA și China, potrivit The Next Web . Inițiativa este prezentată ca un efort de circa 30 miliarde euro, construit pe un parteneriat public-privat: aproximativ 10 miliarde euro ar urma să vină de la Bruxelles și statele membre, iar restul de 20 miliarde euro de la investitori privați, pe ideea că banii publici pot „atrage” capitalul necesar proiectelor. Ce se cumpără, concret: putere de calcul la scară mare Fiecare „gigafabrică” ar urma să găzduiască cel puțin 100.000 de cipuri avansate pentru AI, ceea ce ar face-o de circa patru ori mai puternică decât cele mai mari centre de date care operează în prezent în UE. Împreună, cele până la șapte unități ar urma să dubleze (și chiar să depășească) capacitatea de calcul pentru AI a blocului comunitar. Comisia diferențiază aceste proiecte de rețeaua existentă de 19 „fabrici AI” mai mici, atașate supercomputerelor europene: noile amplasamente sunt gândite „cu un ordin de mărime” mai mari, pentru antrenarea modelelor de vârf (frontier models) pe care, în prezent, doar câteva laboratoare din SUA și China și le permit. Miza economică: UE încearcă să reducă dependența de „compute” închiriat Rațiunea proiectului este una competitivă: companiile europene ajung să închirieze putere de calcul (compute) de la furnizori americani de cloud, în timp ce SUA și China investesc masiv în infrastructură. Henna Virkkunen, responsabilă în Comisie pentru „suveranitatea tehnologică”, numește această scară de calcul „o necesitate strategică”. Interesul de piață există: o rundă anterioară de exprimare a interesului a strâns 76 de răspunsuri din partea unor consorții din Europa, iar zece țări – inclusiv Germania, Franța, Italia, Spania și Polonia – s-au poziționat ca potențiale gazde. Franța a semnalat deja că ar putea merge pe cont propriu. Problema-cheie: banii publici sunt, deocamdată, mai mult „intenție” Deși proiectul este prezentat ca având o componentă publică de circa 10 miliarde euro, doar aproximativ 1 miliard euro din partea Bruxelles-ului este efectiv angajat, restul depinzând de următorul buget multianual al UE (Multiannual Financial Framework), care nu este încă agreat. Un oficial de rang înalt a spus explicit că suma este o „cea mai bună estimare” a ceea ce ar putea fi disponibil, nu bani deja alocați: „Nu putem anticipa deciziile privind următorul MFF.” Această incertitudine intră în conflict cu un calendar ambițios: construcția ar trebui să înceapă la începutul lui 2027, iar primele „gigafabrici” să devină operaționale la mijlocul lui 2028. Riscuri operaționale: întârzieri, energie scumpă și dependență de cipuri americane Planul a fost lansat inițial la începutul lui 2025 și „a alunecat” de mai multe ori, ceea ce sugerează prudență în privința termenelor. În plus, există două constrângeri structurale: Lanțul de aprovizionare cu cipuri : cipurile ar urma să vină în principal de la Nvidia, AMD și Qualcomm – companii americane – ceea ce complică mesajul de „independență”. Costul energiei : electricitatea în Europa este de două până la trei ori mai scumpă decât în SUA sau China, iar alimentarea centrelor de date este deja un factor limitativ. Criticii citați de publicație pun sub semnul întrebării modelul, argumentând că închirierea unei capacități „suverane” construită pe hardware străin poate crea doar o aparență de independență și că decalajul real al Europei este la nivel de cipuri și modele, nu de clădiri. Comisia susține, însă, că infrastructura este un început: finanțatorii publici ar urma să primească o cotă proporțională din puterea de calcul pentru cercetare și proiecte publice, iar pariul este că infrastructura va atrage ulterior talent, startup-uri și, în timp, investiții în producția de cipuri. În acest moment, licitația este deschisă, dar „pachetul” de 30 miliarde euro rămâne în bună măsură o ambiție: UE a anunțat ținta, însă a securizat până acum doar o fracțiune din finanțarea publică necesară. [...]

Google semnează codul UE de transparență pentru conținut generat de IA , un pas care poate influența direct modul în care companiile vor trebui să eticheteze și să dovedească originea materialelor online în Europa, dar care vine și cu un avertisment privind riscul de „supra-reglementare”, potrivit Google . Aderarea vizează EU AI Act Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content (cod de practică asociat Actului european privind inteligența artificială), disponibil la nivelul Comisiei Europene aici . Google spune că demersul se bazează pe semnarea, în 2025, a GPAI Code of Practice (un set de angajamente voluntare pentru IA), menționat într-un material separat al companiei aici . Ce înseamnă operațional: etichetare și „amprentare” digitală a conținutului În centrul abordării Google este accelerarea adoptării standardului industrial C2PA (un standard pentru proveniența conținutului digital) și dezvoltarea de instrumente de transparență, inclusiv SynthID . Compania descrie SynthID drept o tehnologie de „watermarking” (marcare digitală) care ajută utilizatorii să înțeleagă cum a fost creat și editat conținutul. Referințe: C2PA și SynthID . Google afirmă că lucrează și cu laboratoare terțe de IA pentru a susține adoptarea pe scară largă a unor instrumente interoperabile de marcare bazate pe SynthID, enumerând Apple, Eleven Labs, Kakao, NVIDIA și OpenAI. Miza de reglementare: transparență, dar fără „straturi” care se bat cap în cap Deși susține obiectivul de transparență, Google avertizează că adăugarea de complexitate de reglementare , într-un moment în care soluțiile tehnice „încă evoluează”, ar putea intra în contradicție cu obiectivele Europei legate de competitivitate și simplificare și ar putea crea confuzie pentru utilizatori. Compania susține că, dacă mediul online ajunge „inundat” de etichete suprapuse și divulgări legale, oamenilor le va fi mai greu să obțină contextul de care au nevoie pentru a înțelege ce văd. Ce urmează Pe măsură ce codul este implementat, Google spune că va lucra cu autoritățile de reglementare și cu parteneri pentru a construi soluții „practice” care să ofere transparență „reală” și să ajute utilizatorii să ia decizii informate despre conținutul pe care îl consumă online. [...]

Jensen Huang susține că panica privind dispariția masivă a locurilor de muncă din cauza AI este „o prostie totală” și avertizează că riscul real pentru angajați vine din competiția cu cei care folosesc deja aceste instrumente, potrivit The Next Web . Într-un interviu amplu acordat Axios, șeful Nvidia a respins două idei pe care le vede drept exagerări: că inteligența artificială „va pune capăt omenirii” și că va elimina jumătate dintre joburile din SUA. Huang spune că „toate dovezile” indică „exact opusul”, însă argumentul lui nu este că munca nu se schimbă, ci că oamenii confundă „o sarcină” cu „un job”. „Sarcina” se automatizează, „jobul” se redefinește Huang folosește exemplul radiologilor: citirea scanărilor este o sarcină pe care AI o poate face în mare parte, dar jobul ar rămâne legat de reducerea suferinței și ghidarea pacienților. În aceeași logică, el admite că munca din call-center este „foarte probabil” să fie puternic automatizată, însă consideră că judecata și decizia rămân umane. Pentru a-și susține poziția, Huang invocă și câteva cifre (prezentate ca afirmații ale sale în interviu): numărul radiologilor ar fi în creștere cu aproximativ 20%, deoarece AI le permite să vadă mai mulți pacienți; numărul paralegalilor ar fi în creștere cu circa 10%; joburile din manufactură ar fi crescut cu aproximativ 50% în ultimii ani, pe fondul cursei pentru construirea de centre de date. Mesajul său, formulat direct, mută discuția de la „AI îți ia jobul” la competiția între oameni: „AI nu o să ne distrugă toate joburile. Cineva care folosește AI o să-ți ia jobul.” Miza pentru companii: productivitate și presiune pe recalificare Din perspectiva impactului economic și operațional, poziția lui Huang sugerează că firmele care integrează rapid AI pot obține un avantaj de productivitate, iar cele care întârzie riscă să piardă competitivitate. În același timp, angajații sunt împinși spre adaptare: dacă automatizarea „taie” sarcini, valoarea se mută către activități care cer decizie, relaționare și responsabilitate profesională. Țintă către „doomeri” și un avertisment pentru Washington Huang a criticat și narativele apocaliptice promovate, în opinia lui, de lideri din industrie care „petrec prea mult timp teoretizând” scenarii de tip science-fiction, pentru că „îi face să pară inteligenți”. El spune că discuțiile despre singularitate, simulare sau conștiință a mașinilor sunt „inventate” și că, deși e legitim „să avertizezi oamenii”, este „absolut nepotrivit să inventezi lucruri”. În relația cu factorii de decizie, Huang avertizează că politicienii pot „supra-corecta” dacă „cad în plasa acestor narațiuni”. În același registru, el le-ar fi recomandat administrației Trump să discute cu mulți oameni de știință, nu cu „unul sau doi”, și a respins ideea ca guvernul să ia o participație în Nvidia, pe care o consideră „inutilă”. Context: optimismul lui Huang și interesul Nvidia Huang își proiectează o viziune puternic optimistă: se așteaptă la „un trilion” de agenți AI care rulează simultan și spune că „momentul ChatGPT” pentru roboți a sosit deja, cu mașini utile posibil la 3–4 ani distanță. Acceptă că o bulă AI „va veni într-o zi”, dar „nu azi” și probabil nu în următorii cinci ani. The Next Web notează însă și interesul evident al Nvidia: mai mult AI înseamnă cerere mai mare pentru cipurile companiei. În plus, rivali precum Dario Amodei (Anthropic) ar prognoza contrariul în privința efectelor asupra joburilor. În acest cadru, distincția lui Huang între „sarcină” și „job” rămâne, totuși, nucleul argumentului: automatizarea schimbă munca, dar nu o anulează — iar riscul imediat este competiția cu cei care folosesc AI mai bine și mai repede. [...]

Amazon își monetizează cipurile AI la un ritm anual de circa 25 mld. dolari (aprox. 114 mld. lei), crescând presiunea pe dominația Nvidia în infrastructura pentru inteligență artificială , potrivit Mediafax . Indicatorul a fost comunicat odată cu prezentarea rezultatelor financiare și sugerează accelerarea cererii pentru capacități de calcul dedicate AI. Miza economică este dublă: pe de o parte, Amazon își transformă investițiile în proiectarea de procesoare într-o linie de venituri semnificativă în interiorul AWS; pe de altă parte, apariția unui furnizor alternativ la scară mare poate schimba raportul de forțe într-o piață în care Nvidia a devenit, în ultimii ani, principalul furnizor de cipuri de înaltă performanță pentru AI. De ce contează pentru AWS și pentru costurile clienților Amazon a ales să își proiecteze propriile cipuri pentru a reduce costurile și pentru a depinde mai puțin de furnizori externi, în contextul în care dezvoltarea și utilizarea modelelor de inteligență artificială implică investiții mari în infrastructură. Prin AWS, companiile închiriază putere de calcul, spațiu de stocare și infrastructură pentru aplicații, fără să își construiască propriile centre de date. Compania susține că procesoarele sale oferă costuri mai mici și eficiență mai bună pentru multe aplicații de cloud și AI, ceea ce devine relevant pe fondul creșterii „explozive” a cererii pentru procesoare performante. Ce cipuri dezvoltă Amazon și la ce sunt folosite Amazon are mai multe familii de cipuri, cu roluri distincte: Graviton : pentru sarcini obișnuite în centrele de date, înlocuind în multe cazuri procesoare de la Intel și AMD. Trainium : pentru antrenarea modelelor AI (etapa în care sistemele „învață” din volume mari de date). Inferentia : pentru rularea modelelor după antrenare (de exemplu, răspunsurile unui chatbot sau generarea de imagini). Presiune crescândă pe Nvidia: „giganții cloud” își fac propriul hardware Creșterea diviziei de cipuri a Amazon este prezentată ca un semnal că infrastructura AI intră într-o etapă în care marii furnizori de cloud concurează nu doar prin servicii software, ci și prin tehnologia hardware proiectată pentru propriile centre de date. În același context, Microsoft investește în cipurile Maia și Cobalt, iar Google dezvoltă de mai mulți ani procesoarele TPU . Chiar dacă Nvidia rămâne liderul pieței de acceleratoare AI, direcția indicată de Amazon sugerează o încercare a marilor platforme de a reduce dependența de un singur furnizor și de a oferi alternative clienților care construiesc aplicații bazate pe inteligență artificială. [...]

Apple își păstrează cheltuielile de capital pentru centre de date la un nivel neobișnuit de redus, dar criza DRAM și constrângerile de aprovizionare riscă să-i erodeze cererea, ceea ce împinge compania spre o nouă „foaie de parcurs” AI axată pe servicii recurente , potrivit unei analize publicate de Wccftech . În timp ce „hiperscalerii” (giganții cloud care operează infrastructuri proprii la scară foarte mare) investesc masiv în extinderea și modernizarea centrelor de date pentru a ține pasul cu cererea de inteligență artificială, Apple ar beneficia de un model hibrid: folosește atât servere proprii, cât și parteneri externi de cloud, inclusiv Google . Această abordare ar reduce presiunea investițiilor obligatorii în infrastructură. Un indicator invocat în material: cheltuielile de capital ale Apple pe ultimele nouă luni ar fi scăzut cu 28%, la 6,8 miliarde de dolari (aprox. 31 mld. lei), conform analistului Seung-hyuk Kim de la KIWOOM Securities. În paralel, publicația notează că Apple a reușit să genereze „peste 100 de miliarde de dolari într-un trimestru”, pe fondul penuriei din lanțul de aprovizionare. Presiunea vine din memorie și din disponibilitatea cipurilor Analistul citat avertizează însă că limitările de ofertă și costurile memoriei încep să se acumuleze. Ca exemplu, Wccftech menționează că MacBook Neo ar fi înregistrat în 2026 o scădere a volumelor cu 40%, pe fondul lipsei de cipuri A18 Pro. Aceeași problemă ar urma să se extindă și la viitoarele iPhone 18 Pro și iPhone 18 Pro Max, în contextul în care „lichiditatea” nu rezolvă automat blocajele de producție și aprovizionare. În acest cadru, creșterea costurilor DRAM (memorie RAM de tip „dynamic random-access memory”, folosită pe scară largă în dispozitive) ar putea reduce cererea, ceea ce transformă problema într-una comercială, nu doar tehnică. „Foaia de parcurs” AI: abonamente și cicluri de înlocuire mai rapide Soluția propusă în analiză este accelerarea unei strategii AI care să susțină simultan: abonamente recurente (servicii plătite periodic); înnoirea hardware-ului (cicluri de înlocuire stimulate prin funcții AI). În acest sens, integrarea AI în Siri este descrisă ca „prioritară”, inclusiv prin posibile pachete cu iCloud+ și niveluri de preț diferențiate în funcție de puterea de calcul necesară utilizatorilor. Materialul notează și o încetinire în Servicii: divizia ar fi generat 30,74 miliarde de dolari (aprox. 141 mld. lei), sub așteptările analiștilor și ușor sub cele 31 miliarde de dolari din T2 2026, ceea ce ar fi pus capăt unei serii de 14 trimestre de creștere. Ajustări comerciale pe fondul unei crize DRAM prelungite Wccftech mai arată că „criza DRAM” este așteptată să continue până în 2028, iar Apple ar fi început să se adapteze prin instrumente comerciale precum un program de leasing: utilizatorii ar putea economisi 547 dolari (aprox. 2.500 lei) din 1.099 dolari (aprox. 5.000 lei) la upgrade-ul la un iPhone 17 Pro pentru 12 luni, urmând ca apoi să returneze telefonul și să înceapă un nou leasing pentru iPhone 18 Pro. În esență, analiza sugerează că avantajul Apple de a evita cheltuieli masive cu centrele de date nu elimină riscul principal pe termen mediu: dacă memoria și componentele rămân scumpe sau insuficiente, compania are nevoie de o strategie AI care să monetizeze mai bine serviciile și să mențină ritmul de înlocuire a dispozitivelor. [...]

Gemini Spark primește integrare directă cu Chrome , ceea ce îi permite să folosească (cu acordul utilizatorului) conturile autentificate și parolele salvate pentru a automatiza sarcini pe web , potrivit Google Blog . Funcția vizează „comisioane” online mai complexe — de la programarea unor vizionări pentru apartamente salvate până la căutarea opțiunilor de zbor și inițierea procesului de rezervare — dar păstrează utilizatorul în control pentru acțiuni sensibile, precum plățile. Integrarea cu Chrome extinde capabilitățile de navigare ale Spark prin acces la sesiunea de autentificare din browser, ceea ce poate reduce pașii manuali în fluxuri care, în mod normal, cer completări repetate și logări. Google precizează că aceste acțiuni se fac „cu permisiunea” utilizatorului și că, pentru operațiuni sensibile, sarcina este returnată utilizatorului pentru confirmare și finalizare. Securitate și limitări de lansare Google menționează că noua funcționalitate este construită cu protecții împotriva unor amenințări precum „prompt injection” (o tehnică prin care un atacator încearcă să manipuleze instrucțiunile unui model de inteligență artificială pentru a-l determina să execute acțiuni nedorite). În același timp, compania subliniază că utilizatorul rămâne „în buclă” pentru decizii critice, în special cele legate de plăți. Capabilitățile de „auto browse” prin Chrome sunt, în primă fază, în curs de lansare în SUA, cu planuri de extindere în alte regiuni ulterior. Google nu oferă un calendar pentru extinderea internațională. Extinderea accesului: peste 160 de țări, pentru abonații Google AI Pro Separat de integrarea cu Chrome, Google anunță extinderea accesului la Spark pentru abonații Google AI Pro în „peste 160 de țări” suplimentare, începând de astăzi. Miza operațională este creșterea bazei de utilizatori care pot folosi Spark pentru automatizarea sarcinilor zilnice, însă articolul nu detaliază ce piețe sunt incluse sau dacă există diferențe de funcționalitate între regiuni. Pentru lista țărilor, Google indică o pagină de suport. [...]