AlterIA, conectando las emociones con la alimentaciónUna solución basada en Design Sprint para controlar el Hambre Emocional integrando la IA7 min read·Just now--Descubriendo la situaciónVivimos en una sociedad donde la alimentación y el bienestar emocional se encuentran en un punto de confrontación debido al alto ritmo de vida al que estamos sometidos/as.En este sentido, la alimentación puede actuar como un mecanismo de alivio emocional ante situaciones estresantes o desagradables.Cuando este recurso se convierte en un patrón repetitivo y se utiliza de forma sistemática para gestionar el malestar emocional, estamos ante un caso de hambre emocional , en otras palabras, concebir el hecho de comer como una actividad capaz de llenar un vacío.Ante el desafío que teníamos por delante en el equipo, decidimos apostar por una metodología ágil y estructurada que facilitara avanzar con rapidez y claridad: el Design Sprint.Durante cinco días de trabajo intensivo, logramos alinear al equipo, fomentar la generación de ideas, construir un prototipo funcional y validarlo con usuarios reales. A continuación, comparto cómo llevamos a cabo cada una de las dinámicas del proceso.Entendiendo el problemaA nivel nacional español, el 45% de los adultos reconoce que sus hábitos alimenticios están condicionados por la situación emocional que experimenta en el momento de comer.Psychological Inflexibility in Spanish Adults: Characteristics of Emotional Eating and the Healthy Eating Index (Nutrients, 2023)Esta tendencia se vuelve algo más llamativa cuando observamos los datos a nivel mundial. Hasta el 70% de la población a nivel mundial reconocen que de forma recurrente suelen aliviar sus emociones inestables a través de la comida.Psychological Inflexibility in Spanish Adults: Characteristics of Emotional Eating and the Healthy Eating Index (Nutrients, 2023)Arrancando el proyectoIniciamos el proyecto con una reunión de kick-off para reconocer aquellas claves que nos permitirían definir el reto al que nos enfrentamos: cómo ayudar a la población a hacerle frente al hambre emocional a través de la tecnología.En base a esta cuestión y teniendo en mente que la solución debía estar basada en la tecnología cercana y confiable, tuvimos claro que ésta además debía integrarse fácilmente en los usuarios para una mejor experiencia en los usuarios, acompañándolos y asesorándolos en sus conductas emocionales y nutricionales.Es en este punto cuando comenzamos por plantear las Sprint Questions, necesarias para saber si la solución que iríamos a plantear tiene potencial de éxito.En paralelo, creamos los mapas de usuarios, tratando de ponernos en la piel de dos personas que supusimos para poner el foco en la realidad de los usuarios:Tras transformarlas aplicando la técnica How Might We…? y tras organizarlas en un mapa de afinidad, seleccionamos las que más convencían mediante votación silenciosa. Marcamos en rojo la formulaciones más votadas que darían forma al reto y posteriormente al desarrollo de la solución:¿Cómo podríamos ayudar al usuario a mantener un control a largo plazo de sus emociones y la alimentación?Habemus reto: rienda suelta a la generación de ideasUna vez el reto estuvo definido, comenzamos el proceso de generación de ideas mediante el uso de diferentes técnicas de research (Lightning Demos) así como de ideación (Museo del Arte, Boceto de 4 Pasos, Crazy 8 y Storyboard).El objetivo estaba claro: abrir la mente, inspirarse y evitar empezar de cero. Rompiendo bloqueos creativos y retroalimentarnos unos a otros.Muestra del Crazy 8 que aporté al equipoLlegando a la idea: AlterIA, la app para controlar el hambre emocional¿Por qué no planteamos un asistente que sea como ‘’tu propio yo’’ al que debes atender y cuidar? A simple vista puede parecer poco original ya que en su momento se inventó el tamagotchi o incluso en el boom de las app de juegos en smartphones llegó a ser bastante popular Pou.Quisimos llevarlo a otro nivel: el de la autoconsciencia del usuario a través de la empatía de una mascota virtual que sería ‘’su propio yo’’, en otras palabras: su alter ego.Es por eso que se nos ocurrió AlterIA, un asistente de voz integrado por Inteligencia Artificial cuya misión es conciliar el estado emocional del usuario con su bienestar nutricional. En tiempo real. En cualquier momento.Tres funcionalidades principalesAlterIA está planteada como una solución cercana e íntima para el usuario. En todo momento debe sentirse a gusto con la interfaz y ser capaz de reconocerse a sí mismo a través de la mascota.Es por eso que las tres funcionalidades planteadas para testear la idea fueron:Vayamos una por una:1️⃣ Detección de emociones: basado en la integración de la IA en un sistema de interfaz de usuario por voz (VUI), la mascota es capaz de identificar patrones e inputs emocionales mediante la voz para establecer un diagnóstico de la situación y un debido asesoramiento al usuario con recomendaciones ajustadas a la emoción determinada que está experimentando en el momento.2️⃣ Escáner de comidas: empleando la cámara del smartphone, la IA integrada en el sistema está capacitada para escanear los platos del usuario, evaluar si está indicado o contraindicado según el estado emocional que está sintiendo en el momento, analizando sus valores nutricionales y llevando a cabo un registro histórico de cada escáner para un control a futuro.3️⃣ Mascota personalizable: la principal funcionalidad puesto que es la que otorga mayor confiabilidad en el usuario. Debe representar a quién la personalice y ser capaz de convertirse en su propio ‘’alter ego’’.🤔¿Cómo íbamos a integrar las tres funcionalidades?🤔 A partir de los siguientes elementos claves:Botones claros y accesibles que refuercen el affordance de cada funcionalidad en la interfaz.UX Copywriting: hablar en el idioma del usuario, empatizando con el mismo de forma natural. La positividad se antoja como clave.Accesibilidad: el principal punto a tener en cuenta. Tanto la interfaz como el flujo o journey del usuario debe ser amable y adaptado para aquellas personas con diferentes capacidades auditivas, visuales, cognitivas,…Tras plantear los wireframes organizando las tres funcionalidades en un flujo intuitivo y fluido para el usuario, decidimos llevar a cabo el prototipo en alta fidelidad para poder testear la idea con usuarios reales:¿Es la solución al problema? Testeamos la idea con usuarios.Para validar el prototipo, seleccionamos una muestra de 5 usuarios, de diferentes perfiles y estilos de vida.Los resultados fueron positivos:FUTURIBLES: aspectos donde comenzar a iterar…Aunque los resultados del test a usuarios fueron generalmente positivos, analizamos las respuestas de cada uno de los usuarios que participaron en el testing con el objetivo de extraer información de valor que nos permitiese tener en cuenta mejoras o futuras implementaciones:📌 En el onboarding, debería incluirse algún campo a rellenar para personas con TCA (trastorno de conducta alimentaria) o similar.📌 Implementar alguna funcionalidad relacionada con el periodo menstrual.📌 La mascota debe tener un estilo más humano e interactuar con voz en todo momento — no sólo por escrito-.📌 Aunque el 100% consideró que es una app intuitiva, la Home tendría que contener un dashboard.📌 Afinar la tecnología IA que detecta los patrones y escaneado de alimentos para mayor fiabilidad.📌 Como modelo de negocio, añadir funcionalidades freemium que permitiesen monetizar la app.ConclusionesEl objetivo que nos propusieron fue idear, crear y validar una solución en un tiempo reducido, con el ánimo de ahorrar y optimizar recursos.La metodología Design Sprint nos ha ayudado a la hora de crear un prototipo con el que realizar un test con usuarios reales, el cual ha confirmado que el prototipo planteado durante el proceso responde de forma eficaz a las necesidades detectadas inicialmente.Los participantes no solo comprendieron el flujo de la solución sin necesidad de explicaciones adicionales, sino que también valoraron de forma muy positiva la utilidad, usabilidad y enfoque de la propuesta.Este resultado reafirma la potencia del enfoque iterativo y de trabajo colaborativo del Design Sprint, especialmente gracias al uso de técnicas como el Mapa de Usuario, que nos permitió enfocar correctamente el problema desde el inicio, y los Bocetos de 4 pasos, que facilitaron la generación de ideas y soluciones variadas, bien fundamentadas y con potencial.💬 Y ahora te pregunto, ¿crees que un alter ego digital te ayudaría a conciliar tus emociones y la forma en la que te alimentas? ¿Confiarías en la Inteligencia Artificial para aprender a mejorar tu bienestar, tanto físico como mental? Escríbeme en comentarios: ¡todo feedback es bienvenido!☺️

As geopolitical events shape the world, it’s no surprise that they affect technology too – specifically, in the ways that the current AI market is changing, alongside its accepted methodology, how it’s developed, and the ways it’s put to use in the enterprise. The expectations of results from AI are balanced at present with real-world realities. And there remains a good deal of suspicion about the technology, again in balance with those who are embracing it even in its current nascent stages. The closed-loop nature of the well-known LLMs is being challenged by instances like Llama, DeepSeek, and Baidu’s recently-released Ernie X1. In contrast, open source development provides transparency and the ability to contribute back, which is more in tune with the desire for “responsible AI”: a phrase that encompasses the environmental impact of large models, how AIs are used, what comprises their learning corpora, and issues around data sovereignty, language, and politics.  As the company that’s demonstrated the viability of an economically-sustainable open source development model for its business, Red Hat wants to extend its open, collaborative, and community-driven approach to AI. We spoke recently to Julio Guijarro, the CTO for EMEA at Red Hat, about the organisation’s efforts to unlock the undoubted power of generative AI models in ways that bring value to the enterprise, in a manner that’s responsible, sustainable, and as transparent as possible.  Julio underlined how much education is still needed in order for us to more fully understand AI, stating, “Given the significant unknowns about AI’s inner workings, which are rooted in complex science and mathematics, it remains a ‘black box’ for many. This lack of transparency is compounded where it has been developed in largely inaccessible, closed environments.” There are also issues with language (European and Middle-Eastern languages are very much under-served), data sovereignty, and fundamentally, trust. “Data is an organisation’s most valuable asset, and businesses need to make sure they are aware of the risks of exposing sensitive data to public platforms with varying privacy policies.”  The Red Hat response  Red Hat’s response to global demand for AI has been to pursue what it feels will bring most benefit to end-users, and remove many of the doubts and caveats that are quickly becoming apparent when the de facto AI services are deployed.  One answer, Julio said, is small language models, running locally or in hybrid clouds, on non-specialist hardware, and accessing local business information. SLMs are compact, efficient alternatives to LLMs, designed to deliver strong performance for specific tasks while requiring significantly fewer computational resources. There are smaller cloud providers that can be utilised to offload some compute, but the key is having the flexibility and freedom to choose to keep business-critical information in-house, close to the model, if desired. That’s important, because information in an organisation changes rapidly. “One challenge with large language models is they can get obsolete quickly because the data generation is not happening in the big clouds. The data is happening next to you and your business processes,” he said.  There’s also the cost. “Your customer service querying an LLM can present a significant hidden cost – before AI, you knew that when you made a data query, it had a limited and predictable scope. Therefore, you could calculate how much that transaction could cost you. In the case of LLMs, they work on an iterative model. So the more you use it, the better its answer can get, and the more you like it, the more questions you may ask. And every interaction is costing you money. So the same query that before was a single transaction can now become a hundred, depending on who and how is using the model. When you are running a model on-premise, you can have greater control, because the scope is limited by the cost of your own infrastructure, not by the cost of each query.” Organisations needn’t brace themselves for a procurement round that involves writing a huge cheque for GPUs, however. Part of Red Hat’s current work is optimising models (in the open, of course) to run on more standard hardware. It’s possible because the specialist models that many businesses will use don’t need the huge, general-purpose data corpus that has to be processed at high cost with every query.  “A lot of the work that is happening right now is people looking into large models and removing everything that is not needed for a particular use case. If we want to make AI ubiquitous, it has to be through smaller language models. We are also focused on supporting and improving vLLM (the inference engine project) to make sure people can interact with all these models in an efficient and standardised way wherever they want: locally, at the edge or in the cloud,” Julio said.  Keeping it small  Using and referencing local data pertinent to the user means that the outcomes can be crafted according to need. Julio cited projects in the Arab- and Portuguese-speaking worlds that wouldn’t be viable using the English-centric household name LLMs.  There are a couple of other issues, too, that early adopter organisations have found in practical, day-to-day use LLMs. The first is latency – which can be problematic in time-sensitive or customer-facing contexts. Having the focused resources and relevantly-tailored results just a network hop or two away makes sense.  Secondly, there is the trust issue: an integral part of responsible AI. Red Hat advocates for open platforms, tools, and models so we can move towards greater transparency, understanding, and the ability for as many people as possible to contribute. “It is going to be critical for everybody,” Julio said. “We are building capabilities to democratise AI, and that’s not only publishing a model, it’s giving users the tools to be able to replicate them, tune them, and serve them.”  Red Hat recently acquired Neural Magic to help enterprises more easily scale AI, to improve performance of inference, and to provide even greater choice and accessibility of how enterprises build and deploy AI workloads with the vLLM project for open model serving. Red Hat, together with IBM Research, also released InstructLab to open the door to would-be AI builders who aren’t data scientists but who have the right business knowledge.  There’s a great deal of speculation around if, or when, the AI bubble might burst, but such conversations tend to gravitate to the economic reality that the big LLM providers will soon have to face. Red Hat believes that AI has a future in a use case-specific and inherently open source form, a technology that will make business sense and that will be available to all. To quote Julio’s boss, Matt Hicks (CEO of Red Hat), “The future of AI is open.”  Supporting Assets:  Tech Journey: Adopt and scale AI

After a frantic few weeks of rumors, the announcement day for The Elder Scrolls IV: Oblivion Remaster has arrived. Bethesda has confirmed that a dedicated stream will air today on Twitch and YouTube starting at 11 AM Eastern Time/8 AM Pacific Time/4 PM British Time. According to rumors, the game should be shadowdropped, meaning that it should also be released right after the stream. Meanwhile, we have uncovered some details about the developer's design philosophy for this project. Bethesda picked Singaporean game developer Virtuos to aid them in this remaster. The studio previously worked on the Nintendo Switch port of NieR Automata: End of Yorha Edition and on The Outer Worlds: Spacer's Choice Edition, while also collaborating on major triple-A projects like Hogwarts Legacy, Dead Island 2, Horizon Forbidden West - Complete Edition, Call of Duty: Modern Warfare III, and Suicide Squad: Kill the Justice League. Last year, game development website 80Lv interviewed Virtuos specifically about their work on remasters and ports. During the interview, Design Director Nicolas Roginski shared a reply that, in hindsight, cannot have been referencing anything other than the Oblivion Remaster: We are working on a very big, unannounced project. Our approach for the design work of this remake is simple but challenging. It’s challenging, mainly because of players’ perception of their old memories. We tend to recollect things much better than they really were. Hence, if we deliver the reality of what gaming was like in the earlier days, there is a good chance that players will be disappointed because it won’t match the “feeling” of their memories. To produce a quality remake, we aim at recreating the “feeling of the memory”, not the actual memory. Our design approach at Virtuos is “Keep, Improve, Create”: Keep what is core to the original vision and core memories players have of the original game. Improve what you need to modernize because standards have evolved. Create in the sense of what needs to be removed or added to surprise the player, and set a new standard for the genre, which has evolved over the years. Virtuos is also working alongside Konami on another very big project, Metal Gear Solid Delta: Snake Eater. However, the interview was published in March 2024, while MGS Delta: Snake Eater had been announced in May 2023 and was in fact already referenced in the 80Lv article. As such, it's almost guaranteed that Roginski had to have been referring to the Oblivion Remaster. The idea of recreating the feeling of the memory is definitely the right one, at least on paper. However, executing that concept is undoubtedly harder than simply adopting it. The return of The Elder Scrolls IV is sure to induce a lot of nostalgia in a lot of people, but only a quality product can make it resurface with positive feelings. We likely won't have to wait long to judge it all first-hand. Are you excited? Let us know in the comments. Deal of the Day

منذ إطلاق اندرويد 14، بدأت بعض هواتف اندرويد الذكية في دعم تنسيق الصور الجديد من جوجل المعروف باسم JPEG_R. يتميّز هذا التنسيق بقدرته على حفظ صور بتباين أعلى بكثير، مع الاستفادة من السطوع العالي لشاشات AMOLED المتوافقة، مثل شاشات Google Pixel 9.يؤدي هذا السطوع المعزز إلى جعل الألوان أكثر حيوية ووضوحًا، مما يمنح الصور طابعًا سينمائيًا ملفتًا.في السابق، كان على المستخدمين تفعيل خيار Ultra HDR يدويًا من داخل تطبيق الكاميرا لالتقاط صور بهذا التنسيق. ولكن مؤخرًا، كشفت منصة Android Authority أن بعض المستخدمين أصبح بإمكانهم تحويل صورهم القديمة من SDR إلى Ultra HDR بعد تحديث تطبيق صور Google إلى الإصدار 7.24.0.747539053.أضيفت أداة Ultra HDR إلى قسم التعديل داخل التطبيق، ما يسمح الآن بتعديل شدة تأثير HDR يدويًا من 0 إلى 100. ومع ذلك، ولأن هذه الميزة تتطلب تفعيلًا من جانب جوجل أولًا، فهي غير متاحة تلقائيًا لجميع المستخدمين الذين قاموا بتحديث التطبيق.الميزة الجديدة جاءت لتحل محل “تأثير HDR” الذي كان موجودًا سابقًا في أدوات التعديل. من المرجّح أن تستخدم جوجل الذكاء الاصطناعي لتحليل سطوع الأجزاء المختلفة من الصورة وتحسينها لعرضها بشكل مثالي على شاشات HDR.وتظل الصور الناتجة متوافقة مع شاشات SDR، إذ تُضاف فقط بيانات السطوع إلى الصورة الأصلية دون الحاجة إلى حفظ نسخة HDR كاملة، مما يزيد حجم الملف بنسبة تقارب 25% فقط.المصدر

كيفية إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي على Make.com (شرح كامل) – مساعدي الذكي المؤتمت PART2

Mercedes-Benz AG: Building next generation car experiences

Hi everyone! After nearly a year of solo development, I’m excited (and nervous 😅) to finally share the first public test build of A Kingdom Together — a persistent multiplayer strategy game where every building, unit and economy is shaped by real players. This is a huge milestone for the project, and I’d love to have fellow strategy heads to give it a spin and let me know what you think! Posted by Phenomis on Apr 15th, 2025 First Public Test Build Is Live! Hi everyone! After nearly a year of solo development, I’m excited to finally share the first public test build of A Kingdom Together (name change yes I know, more info on this coming soon) — a persistent multiplayer strategy game where every building, unit, and economy is shaped by real players. This is a huge milestone for the project, and I’d love to have fellow strategy and indie game fans give it a spin and let me know what you think! What Is A Kingdom Together? A Kingdom Together is an MMO-RTS where players are grouped into four kingdoms, collaborating (and competing) to build sprawling cities, craft unique units, and conquer regions of a dynamic map. At its core, the game blends: RTS-style building placement Custom unit design Resource production and crafting Player-owned economy and trading Quests, skills, and persistent world progression Every building you see is placed by a player. Every unit you encounter belongs to a real person. The world grows because of you. What's in the First Test Build? This first build is early, but it includes the key systems for testing: Building & Unit Production Infantry, archers, cavalry & siege units Inventory & item management Basic quest system (7 quests to introduce the mechanics) Live in-game chat system Initial region control and map structure You can place buildings, manage inventories, craft units, and explore how early gameplay feels. Try the Build Thanks to everyone who’s been following the project. If this kind of player-driven RTS world excites you, come take a look. Even 10 minutes of feedback helps massively.