Skip to main content
  1. Home
  2. Tendencias
  3. Noticias
  4. News

Google Maps añade un nuevo modo de navegación para ciclistas

Add as a preferred source on Google

Desde hace tiempo, Google Maps incorpora indicaciones para quienes se transportan en bicicleta. Sin embargo, hasta el momento no existe un modo orientado especialmente para los ciclistas.

Esto debería cambiar próximamente con el lanzamiento de Lite Navigation. Para este modo, la compañía abandona el sistema de navegación “paso a paso”, porque entiende que es muy poco común que un ciclista lleve su teléfono sobre un soporte y lo pueda consultar a cada instante.

Recommended Videos

El nuevo sistema de navegación mostrará la ruta entera, además de información útil sobre el camino como el tiempo estimado de llegada y la distancia que el usuario lleva en tiempo real o la elevación.

Google Maps. / Digital Trends Español

Estos datos también estarán disponibles con la pantalla bloqueada, lo que permite controlar el estado de la ruta mientras se mira el dispositivo sin la necesidad de encenderlo o manipularlo.

Este modo Lite Navigation debería llegar a Google Maps en los próximos meses y estará disponible para Android e iOS  por medio de una actualización automática.

El parche también incorporará la posibilidad de elegir una ruta para vehículos que permita el mínimo consumo de combustible.

Además, se ampliará la base de datos sobre los lugares donde se puede compartir bicicleta o scooter. La información que se ofrecerá estará disponible para más de 300 ciudades de todo el mundo.

Felipe Sasso
Former Digital Trends Contributor
Felipe Sasso es periodista y escritor. Desde temprana edad manifestó una importante inquietud hacia la escritura y las…
Enamorarse de un chatbot ahora está prohibido para los niños en China
Electronics, Phone, Mobile Phone

Desde que los chatbots de IA aparecieron, ha habido un aspecto que ha preocupado mucho a legisladores y expertos: los humanos formando conexiones emocionales con los chatbots. Ha habido muchos casos en los que la dependencia excesiva de estos compañeros o compañeros de IA ha provocado emergencias médicas, pérdida de vidas y ha provocado múltiples demandas contra empresas como OpenAI y Meta.

China reprime las aplicaciones complementarias de IA

Read more
La IA de Huawei está permitiendo conservar a los jaguares mexicanos
Animal, Mammal, Panther

La combinación de Inteligencia Artificial (IA), monitoreo ambiental y participación comunitaria para proteger una de las especies más emblemáticas de América Latina acaba de recibir un importante reconocimiento internacional. El proyecto Tech4Nature México, impulsado por Huawei junto con la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN) y diversas organizaciones locales, obtuvo el premio Global Mobile LATAM Award 2026, otorgado por GSMA en la categoría Impacto Social en América Latina, gracias a los resultados alcanzados en la conservación del jaguar en la Reserva Estatal Dzilam de Bravo, en Yucatán.

Desde el inicio de la iniciativa -en 2022- el proyecto ha permitido identificar individualmente a 16 jaguares y registrar más de 147 especies de fauna silvestre, de las cuales 40 se encuentran en alguna categoría de amenaza. Estos resultados han sido posibles gracias a un sistema de monitoreo compuesto por 26 cámaras trampa y 60 dispositivos acústicos, cuya información tomada es procesada mediante tecnologías de Inteligencia Artificial, que incluyen algoritmos y análisis de datos en la Nube.

Read more
¿Qué ocurre cuando fallan los detectores de IA?
Mark Zuckerberg

La inteligencia artificial se ha vuelto notablemente buena creando rostros humanos falsos. Tan buenos, de hecho, que los viejos trucos en los que la gente confiaba —contar dedos, detectar pendientes deformados o buscar fondos distorsionados— están quedando rápidamente obsoletos. Según un nuevo estudio destacado por la BBC, la próxima línea de defensa puede que no sea en absoluto un mejor detector de IA. Podría ser simplemente un humano mejor entrenado.

Investigadores de la Universidad de Aberdeen, trabajando junto a la Universidad Nacional de Australia, descubrieron que las personas pueden mejorar drásticamente su capacidad para distinguir rostros generados por IA de rostros reales tras un periodo relativamente corto de formación estructurada. En lugar de buscar fallos visuales evidentes, se enseñó a los participantes a reconocer patrones sutiles que los generadores de imágenes modernos aún tienen dificultades para replicar de forma consistente.

Read more