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Google ahora puede medir velocidades de internet

A medida que los usuarios de internet se van dando cuenta de la importancia de tener velocidades rápidas para acceder a ciertos servicios, es más frecuente que busquen herramientas mediante búsquedas en google para medir sus velocidades.

Por eso, Google está probando su propio servicio para medir las velocidades de las conexiones de internet y todo indica que estará incrustado como uno de los primeros resultados al hace este tipo de búsquedas

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Por ahora, los usuarios son usualmente redireccionados a sitios como Ookla que te permiten conducir pruebas de rendimiento para cargas y descargas.

La prueba de Google fue vista por Pete Meyers, quien rápidamente hizo una captura de pantalla y también descubrió una página de soporte que indica cómo funcionará el servicio.

La nueva herramienta de Google  para medir velocidades de internet, aparece como primer resultado y tiene un mensaje que dice: “Prueba la velocidad de tu internet en menos de 30 segundos a través de una prueba hecha con Measurement Lab”.

Lo único que debes hace es pulsar el enlace “run speed test” (hacer una prueba de velocidad) para enterarte qué tal  es el servicio de tu proveedor.

Sin título
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Ante esto, imaginamos que debes estar preguntándote por qué en lugar de hacer el test de velocidad de una buena vez, así como lo hace con búsquedas relacionadas con el tiempo o preguntas simples, te redirecciona a tra página.

En este caso, la búsqueda requiere de transmisión de datos, y por lo tanto, la empresa basada en Mountain View, está pensando en los usuarios de telefonía móvil.

La compañía indica claramente que “normalmente se transfieren menos de 40 MB de datos móviles, pero es posible que se transfiera más con conexiones más rápidas”.

Añade que los resultados no dependen solamente de la velocidad del servicio, sino también del lugar del mundo donde te encuentres. En la página de soporte, indican que en los Estados Unidos los usuarios gastarían unos 9.4 MB.

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Google no ha hecho ningún anuncio oficial acerca del servicio. No nos sorprendería si se extiende, ya que de esa forma conservarían los usuarios en lugar de perderlos enviándolos a páginas de terceros.

Teniendo en cuenta la importancia de las velocidades para los servicios de streaming, Netflix  introdujo la posibilidad de medir las velocidades que inicia de forma inmediata al acceder a esta página.

Juliana Jara
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juliana Jara es politóloga egresada de la Universidad ICESI de Cali, Colombia y decidió poco después estudiar una…
La herramienta de detección de IA de Google disponible para todos
Celular con IA. Imagen generada por IA.

Google anunció a través de una publicación en X (anteriormente Twitter) el miércoles que SynthID ya está disponible para cualquiera que quiera probarlo. El sistema de autenticación para el contenido generado por IA incrusta marcas de agua imperceptibles en imágenes, videos y texto generados, lo que permite a los usuarios verificar si un contenido fue creado por humanos o máquinas.

"Estamos abriendo el código de nuestra herramienta de marca de agua SynthID Text", escribió la compañía. "Disponible de forma gratuita para desarrolladores y empresas, les ayudará a identificar su contenido generado por IA".

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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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