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El modo de conducción de Google Assistant empieza a desplegarse

Anunciado en su conferencia de desarrollares de 2019, el modo de conducción del Asistente de Google ha comenzado a aparecer en algunos celulares de Android, de acuerdo con un reporte de XDA-Developers. Eso sí, esta versión luce un tanto diferente a la presentada hace un año.

Una vez que el usuario active este modo cuando vaya a conducir —con su voz—, podría acceder rápidamente a ubicaciones, contactos y recomendaciones, todo ello en un mismo tablero, es decir, sin necesidad de abrir otras aplicaciones. Incluso, tendría la opción de contestar o rechazar llamadas entrantes sin necesidad de tocar su smartphone.

Google Assistant's driving mode

No está claro si todas las opciones que describió Google —en su conferencia de desarrolladores del año pasado— llegarán a la versión que ya comenzó a desplegarse.

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En este sentido, tampoco se sabe si esta herramienta para el Asistente es parte de una prueba o finalmente llegará a todos los usuarios finales. El reporte de XDA-Developers refiere que la vio desplegada en celulares como los Pixel 4, Asus ZenFone 7 Pro y LG Velvet.

Lo que sí es que este modo daría a los conductores funciones de información y entretenimiento muy cercanas a las que ofrecen, por ejemplo, los vehículos con pantallas táctiles.

Engadget acota que el posible rediseño de la herramienta obedecería a que la firma californiana no estaba del todo satisfecha con lo mostrado el año pasado.

El modo de conducción vendría a reemplazar la aplicación Android Auto en los smartphones. Así que, por lo pronto, habrá que esperar a que llegue a todos los dispositivos compatibles.

Luis Miguel Paredes
Luis Miguel Paredes tiene interés en temas como computación, Motorola, Netflix, YouTube, Telegram, WhatsApp y Huawei…
Google Messages añade algunas características de seguridad importantes
google messages caracteristicas seguridad

El tema de software de Google para 2024 ha sido la seguridad. Con la llegada de Android 15, la compañía agregó una serie de medidas antirrobo para teléfonos y luego bloqueó el sistema Find My detrás de la verificación biométrica. La siguiente en la fila es la aplicación Mensajes.

En el día de hoy, la compañía anunció una detección mejorada de estafas, poniendo especial énfasis en las estafas de entrega de paquetes y fraudes laborales. Los fraudes de entrega de paquetes han ido en aumento últimamente y se están utilizando para todo, desde estafas de cepillado hasta extorsionadores en nombre de problemas de entrega de paquetes falsos.

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El Google Pixel 9a puede recibir un cambio de cámara inesperado
google pixel 9a cambio camara inesperado

Hay un cambio interesante que Google podría estar haciendo en el Pixel 9a del próximo año. El cambio traerá algo del Pixel 9 Pro Fold, según un nuevo informe de Android Headlines.

Según el informe, el Pixel 9a contará con un sensor de 48 megapíxeles en lugar del sensor principal de 64MP que se encuentra en el Pixel 7a y el Pixel 8a. Es probable que sea el que se encuentra en el Pixel plegable de segunda generación de Google. El informe explica que, aunque el Pixel 9a tendrá un sensor de menor resolución, los megapíxeles más grandes utilizados deberían proporcionar fotos más atractivas.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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