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AWS Elemental MediaLive Now Supports SRT Listener Mode

AWS Elemental MediaLive now supports Secure Reliable Transport (SRT) Listener mode for both inputs and outputs. With SRT Listener mode, MediaLive waits for connections rather than initiating them. Upstream sources push live video directly to MediaLive, and downstream systems pull encoded streams on demand. This simplifies network setup by removing the need for complex firewall configurations or static, publicly accessible IP addresses on the source or destination side. SRT Listener mode complements MediaLive’s existing SRT Caller mode, giving you full control over which side of the connection initiates the SRT handshake.

SRT Listener mode enables flexible contribution and distribution workflows. On the input side, you can push streams from on-premises encoders or remote production sites, including MediaLive Anywhere deployments, directly to MediaLive in the cloud without coordinating firewall changes with your network team. On the output side, downstream distribution partners can connect to MediaLive and pull encoded streams when ready, without requiring MediaLive to initiate outbound connections. Both SRT Listener inputs and outputs support configurable latency settings and mandatory AES encryption to help ensure content security.

SRT Listener mode is available in all AWS Regions where AWS Elemental MediaLive is offered. To get started, see Setting up an SRT Listener input and Creating SRT outputs in listener mode in the AWS Elemental MediaLive User Guide.

 

​AWS Elemental MediaLive now supports Secure Reliable Transport (SRT) Listener mode for both inputs and outputs. With SRT Listener mode, MediaLive waits for connections rather than initiating them. Upstream sources push live video directly to MediaLive, and downstream systems pull encoded streams on demand. This simplifies network setup by removing the need for complex firewall configurations or static, publicly accessible IP addresses on the source or destination side. SRT Listener mode complements MediaLive’s existing SRT Caller mode, giving you full control over which side of the connection initiates the SRT handshake.
SRT Listener mode enables flexible contribution and distribution workflows. On the input side, you can push streams from on-premises encoders or remote production sites, including MediaLive Anywhere deployments, directly to MediaLive in the cloud without coordinating firewall changes with your network team. On the output side, downstream distribution partners can connect to MediaLive and pull encoded streams when ready, without requiring MediaLive to initiate outbound connections. Both SRT Listener inputs and outputs support configurable latency settings and mandatory AES encryption to help ensure content security.
SRT Listener mode is available in all AWS Regions where AWS Elemental MediaLive is offered. To get started, see Setting up an SRT Listener input and Creating SRT outputs in listener mode in the AWS Elemental MediaLive User Guide.  

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Los agentes que usan computadoras ahora ofrecen una automatización más segura de la interfaz de usuario a gran escala

Los agentes que usan computadoras ahora ofrecen una automatización más segura de la interfaz de usuario a gran escala

Dos creadores mirando una pantalla de computadora y colaborando en un entorno de oficina.

Por: Mustapha Lazrek, director principal de gestión de producto.

Cuando introdujimos por primera  vez agentes que usan computadoras (CUAs, por sus siglas en inglés) el pasado abril, mostramos lo que era posible: IA capaz de ver, entender y actuar a través de aplicaciones web y de escritorio, igual que lo haría una persona. De manera rápida, los primeros adoptantes pusieron a las CUA a trabajar para automatizar procesos frágiles, navegar por sistemas heredados y unir flujos de trabajo donde no existen APIs.

Luego, clientes como ustedes nos llevaron más allá.

Nos dijeron dónde los agentes no escalaban, dónde la autenticación ralentizaba las ejecuciones y donde era difícil entender por qué algo fallaba —o demostrar que se comportaba de manera correcta. También nos indicaron dónde su organización necesitaba más control, visibilidad y flexibilidad antes de desplegar las CUA de manera generalizada.

Las actualizaciones que presentamos en este blog son una respuesta directa a esos comentarios.

Los agentes de uso computacional en Microsoft Copilot Studio ahora ofrecen más variedad de modelos, mayor seguridad y gobernanza, y una escala más sencilla, para que puedan automatizar más su trabajo en aplicaciones web y de escritorio con confianza.

Esto es lo nuevo y por qué es importante.

Elijan el modelo adecuado para navegar por interfaces dinámicas

Los agentes que usan ordenadores ahora soportan múltiples modelos de fundación, incluido Claude Sonnet 4.5 de Anthropic junto con el Agente-Usuario de Computadoras de OpenAI. Esto les da la flexibilidad de elegir el mejor ajuste para cada agente, según la interfaz y la tarea.

  • Utilicen OpenAI Computer-Using Agent para orquestar flujos web y de escritorio en varios pasos.
  • Opten por Anthropic Claude Sonnet 4.5 cuando necesiten razonamiento de alto rendimiento en interfaces de usuario dinámicas (UIs, por sus siglas en inglés) e interpretación de paneles densos y cambiantes.
Pestaña ‘Details’ en un agente que usa computadora, con la sección Model destacada. El modelo resaltado es Claude Sonnet 4.5.

Descubran cómo estamos comprometidos con la elección de modelos

Autenticación segura con credenciales integradas y Azure Key Vault

La autenticación no debería ser la razón por la que las automatizaciones se estanquen. El uso de ordenadores ahora ofrece credenciales integradas para que los agentes puedan:

  • Realizar de manera segura los inicios de sesión en sitios web y aplicaciones de escritorio
  • Reutilizarlos entre múltiples agentes y automatizaciones
  • Eliminar los prompts de inicio de sesión manuales durante las ejecuciones, para permitir la ejecución sin supervisión

Por ejemplo, si un agente necesita iniciar sesión en un portal de proveedores y actualizar un ERP de escritorio cada noche, las credenciales integradas ahora permiten al agente autenticarse de manera automática tanto en el portal web como en la aplicación de escritorio. Esto elimina interrupciones manuales y hace que el procesamiento nocturno sea fiable, para mantener los controles de gobernanza. No hace falta ser niñera de las carreras «sin supervisión».

Pestaña ‘Credentials’ en un agente que usa computadora, mostrando una ventana emergente para agregar una nueva credencial. Incluye un menú desplegable de Storage con dos opciones: Internal storage y Azure Key Vault.

Pueden elegir entre dos opciones de almacenamiento alineadas con sus necesidades de gobernanza: almacenamiento interno (cifrado en Microsoft Power Platform) para una configuración de baja fricción, o Azure Key Vault para gestión de secretos de nivel empresarial.

Las credenciales están cifradas y nunca están expuestas al modelo de IA, por lo que solo los agentes autorizados pueden acceder a ellas. De este modo, su equipo de seguridad y cumplimiento puede sentirse seguro al escalar las CUA a más escenarios.

Consulten cada acción del agente que usa la computadora con los registros de reproducción de sesión y auditoría

A medida que los agentes acceden a sistemas más críticos para el negocio, los equipos necesitan saber qué ocurrió, por qué ocurrió y dónde.

El uso de ordenadores ahora cuenta con una monitorización avanzada y una observabilidad más rica, por lo que los equipos de operaciones, seguridad y cumplimiento pueden inspeccionar el comportamiento paso a paso. Esto incluye:

  • Repetición de la sesión con capturas de pantalla
  • Registros de acciones paso a paso (con tipos de acción, coordenadas, marcas de tiempo y contexto)
  • Resúmenes de las ejecuciones (texto de instrucciones, duración, recuento de acciones, tiempo medio por acción y conteo de escalada humana)
  • Seguimiento de recursos (incluidos sitios web, aplicaciones de escritorio, credenciales utilizadas)
  • Opciones de exportación para revisión offline
Monitoreo paso a paso con marcas de tiempo del flujo de trabajo de un agente que usa computadora. Las marcas indican la sesión iniciándose, preparando una actualización de proyecto y haciendo clic en el ícono de Microsoft Edge para abrirlo.

Pero, ¿cómo se ve esto en la práctica? Imaginen que una partida de agente produce una actualización inesperada y su equipo no puede saber si el agente ha leído mal la interfaz, ha pulsado el control equivocado o ha encontrado una ventana emergente oculta.

La reproducción, los registros de acción y replay de sesión ahora muestran justo qué vio e hizo el agente, señalan el paso en el que cambió la interfaz y producen un registro exportable para revisión de auditoría. De ese modo, podrás solucionar los problemas más rápido y mantener un rastro de cumplimiento defendible.

Más allá del panel de monitorización, el cumplimiento se refuerza aún más a través de:

  • Integración con Microsoft Purview, envío de registros de auditoría a Purview
  • Registro de Dataverse con verbosidad configurable: elijan Todos los datos, Datos sin capturas de pantalla, o Mínimo
  • Opciones de retención desde 7 días hasta indefinida, para ajustarse a los requisitos regulatorios y de gobernanza

Cómo configurar la monitorización avanzada

Simplifiquen la infraestructura con PCs en la nube gestionados para agentes que usan computadoras

La automatización escalable de interfaces no debería requerir gestionar flotas de escritorios o máquinas virtuales frágiles. El nuevo pool de Cloud PC, impulsado por Windows 365 para Agentes, ofrece máquinas gestionadas por completo en la nube, unidas a Microsoft Entra y registradas en Intune, diseñadas para uso en ordenadores, ejecutadas y diseñadas para escalar según la demanda.

En otras palabras, estos pools de Cloud PC proporcionan capacidad gestionada para ejecuciones de alto volumen cuando la demanda se dispara, sin la carga de mantener el hardware dedicado parcheado, disponible e inactivo el resto del tiempo. De este modo, su equipo puede manejar picos sin sobreaprovisionar el hardware.

Pestaña ‘Machines’ en un agente que usa computadora, mostrando opciones desplegables para hosted browser, Cloud PC pool o bring‑your‑own machine. La opción Cloud PC pool está resaltada.

Nota: Para evaluación, pueden crear hasta dos pools de Cloud PC por inquilino con 50 horas de uso gratuito para agentes autónomos publicados, lo que facilita pilotar CUAs a gran escala antes de un despliegue más amplio.

Extiendan—no sustituyan—su automatización

Si han creado automatizaciones con Microsoft Power Automate y RPA, el uso del ordenador amplía lo que pueden automatizar, en especial cuando:

  • Las interfaces cambian con frecuencia
  • No hay APIs disponibles
  • La lógica de decisión se vuelve más compleja

Por suerte, pueden mantener el RPA clásico para escenarios deterministas con interfaces estables. Las CUA añaden flexibilidad y razonamiento adaptativo donde la RPA falla (como aplicaciones web dinámicas, cambios de diseño o decisiones complejas). Al fin y al cabo, el objetivo no es empezar de cero, sino modernizar y ampliar lo que ya tienen.

Por ejemplo, imaginen que tienen un bot RPA que depende de selectores fijos. A nivel histórico, se rompía cada vez que cambiaba un formulario web, lo que forzaba actualizaciones constantes de scripts.

Ahora, la RPA se mantiene igual, mientras que una CUA se encarga de las partes variables de la interfaz: navegar por cambios de diseño, interpretar diálogos y escalar casos límite. ¿El resultado? Mantenimiento reducido y mayor fiabilidad.

Empiecen y ayuden a definir lo que viene después

¿Listos para probar a usar agentes por computadora en un entorno de Copilot Studio con sede en EE. UU.?

  1. Creen o abren un agente en Microsoft Copilot Studio.
  2. Vayan a Herramientas → Añadir herramienta → Nueva herramienta y selecciona uso del ordenador.
  3. Describan la tarea que quieren que realice el agente en lenguaje natural.
  4. (Opcional) Elijan un modelo, configuren las credenciales integradas y configuren un pool de Cloud PC para ejecuciones seguras y escalables.

Para una orientación más detallada, detalles de configuración y mejores prácticas, consulten la documentación de uso de computadoras.

Construyan agentes más potentes

Antes de que se vayan: Realizamos inversiones de manera activa en gobernanza, operaciones y escala avanzadas para las CUAs, y la retroalimentación de los clientes informa de manera directa la hoja de ruta. Cuéntenos qué les parecen las últimas actualizaciones de la CUA hoy:

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AWS Batch now supports configurable scale down delay

AWS Batch now allows you to configure a scale down delay for managed compute environments, helping reduce job processing delays for intermittent and periodic workloads. With the new minScaleDownDelayMinutes parameter, you can specify how long AWS Batch keeps instances running after their jobs complete (from 20 minutes to 1 week), preventing unnecessary instance terminations and relaunches that can delay subsequent job processing.

You can configure the scale down delay when creating or updating a compute environment via the AWS Batch API (CreateComputeEnvironment or UpdateComputeEnvironment) or the AWS Batch Management Console. The delay is applied at the instance level, based on when each instance last completed a job.

Scale down delay is supported today in all AWS Regions where AWS Batch is available. For more information, see the AWS Batch API Guide.

 

​AWS Batch now allows you to configure a scale down delay for managed compute environments, helping reduce job processing delays for intermittent and periodic workloads. With the new minScaleDownDelayMinutes parameter, you can specify how long AWS Batch keeps instances running after their jobs complete (from 20 minutes to 1 week), preventing unnecessary instance terminations and relaunches that can delay subsequent job processing. You can configure the scale down delay when creating or updating a compute environment via the AWS Batch API (CreateComputeEnvironment or UpdateComputeEnvironment) or the AWS Batch Management Console. The delay is applied at the instance level, based on when each instance last completed a job. Scale down delay is supported today in all AWS Regions where AWS Batch is available. For more information, see the AWS Batch API Guide.  

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AWS Config now supports 30 new resource types

AWS Config now supports 30 additional AWS resource types across key services including Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Cognito. This expansion provides greater coverage over your AWS environment, enabling you to more effectively discover, assess, audit, and remediate an even broader range of resources.

With this launch, if you have enabled recording for all resource types, then AWS Config will automatically track these new additions. The newly supported resource types are also available in Config rules and Config aggregators.

You can now use AWS Config to monitor the following newly supported resource types in all AWS Regions where the supported resources are available:

Resource Types:

AWS::AppSync::DataSource AWS::Deadline::LicenseEndpoint
AWS::Batch::ConsumableResource AWS::Deadline::QueueEnvironment
AWS::Bedrock::DataSource AWS::Detective::OrganizationAdmin
AWS::BedrockAgentCore::Gateway AWS::GameLift::ContainerFleet
AWS::BedrockAgentCore::Memory AWS::GameLift::ContainerGroupDefinition
AWS::Cognito::IdentityPoolRoleAttachment AWS::GameLift::GameServerGroup
AWS::Cognito::LogDeliveryConfiguration AWS::GameLift::Location
AWS::Cognito::UserPoolUICustomizationAttachment AWS::IoT::TopicRule
AWS::Connect::RoutingProfile AWS::Omics::ReferenceStore
AWS::DataBrew::Dataset AWS::PCAConnectorAD::Template
AWS::DataBrew::Job AWS::PCAConnectorSCEP::Challenge
AWS::DataBrew::Project AWS::ResourceExplorer2::View
AWS::DataBrew::Recipe AWS::ResourceGroups::Group
AWS::DataBrew::Ruleset AWS::Scheduler::ScheduleGroup
AWS::DataBrew::Schedule AWS::VerifiedPermissions::IdentitySource

 

​AWS Config now supports 30 additional AWS resource types across key services including Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Cognito. This expansion provides greater coverage over your AWS environment, enabling you to more effectively discover, assess, audit, and remediate an even broader range of resources. With this launch, if you have enabled recording for all resource types, then AWS Config will automatically track these new additions. The newly supported resource types are also available in Config rules and Config aggregators. You can now use AWS Config to monitor the following newly supported resource types in all AWS Regions where the supported resources are available: Resource Types:

AWS::AppSync::DataSource
AWS::Deadline::LicenseEndpoint

AWS::Batch::ConsumableResource
AWS::Deadline::QueueEnvironment

AWS::Bedrock::DataSource
AWS::Detective::OrganizationAdmin

AWS::BedrockAgentCore::Gateway
AWS::GameLift::ContainerFleet

AWS::BedrockAgentCore::Memory
AWS::GameLift::ContainerGroupDefinition

AWS::Cognito::IdentityPoolRoleAttachment
AWS::GameLift::GameServerGroup

AWS::Cognito::LogDeliveryConfiguration
AWS::GameLift::Location

AWS::Cognito::UserPoolUICustomizationAttachment
AWS::IoT::TopicRule

AWS::Connect::RoutingProfile
AWS::Omics::ReferenceStore

AWS::DataBrew::Dataset
AWS::PCAConnectorAD::Template

AWS::DataBrew::Job
AWS::PCAConnectorSCEP::Challenge

AWS::DataBrew::Project
AWS::ResourceExplorer2::View

AWS::DataBrew::Recipe
AWS::ResourceGroups::Group

AWS::DataBrew::Ruleset
AWS::Scheduler::ScheduleGroup

AWS::DataBrew::Schedule
AWS::VerifiedPermissions::IdentitySource  

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Declaración conjunta de Microsoft y OpenAI sobre colaboración continua

Declaración conjunta de Microsoft y OpenAI sobre colaboración continua

Logos de OpenAI y Microsoft

Desde 2019, Microsoft y OpenAI han trabajado juntos para avanzar en la inteligencia artificial de forma responsable y hacer que sus beneficios sean accesibles de manera amplia. Lo que comenzó como una colaboración de investigación se ha convertido en una de las colaboraciones más importantes en tecnología — basada en la confianza mutua, una profunda integración técnica y un compromiso a largo plazo con la innovación.

A medida que crecen las conversaciones sobre inversiones y alianzas en IA y OAI anuncia nuevas financiaciones y nuevos socios, como ha hecho hoy, queremos asegurarnos de que estos anuncios se comprendan dentro del marco existente de nuestra colaboración. Nada en los anuncios de hoy cambia en absoluto los términos de la relación entre Microsoft y OpenAI que ya se habían compartido en nuestro blog conjunto de octubre de 2025.

La colaboración sigue fuerte y central. Microsoft y OpenAI continúan su trabajo de manera cercana en investigación, ingeniería y desarrollo de productos, basándose en años de colaboración profunda y éxito compartido.

Nuestra relación con propiedad intelectual sigue sin cambios. Microsoft mantiene su licencia exclusiva y acceso a la propiedad intelectual en todos los modelos y productos de OpenAI. Colaboraciones como la colaboración entre OpenAI y Amazon siempre se contemplaron bajo nuestros acuerdos y Microsoft está entusiasmada por ver qué construyen juntos. 

Nuestra relación comercial y de reparto de ingresos sigue sin cambios. El acuerdo continuo de reparto de ingresos permanece sin cambios y siempre ha incluido el reparto de ingresos de colaboraciones entre OpenAI y otros proveedores de nube.

Azure sigue como el proveedor exclusivo en la nube de APIs OpenAI sin estado. Microsoft es el proveedor exclusivo de la nube para APIs sin estado que proporcionan acceso a los modelos y la IP de OpenAI. Estas APIs pueden adquirirse a Microsoft o directo a OpenAI. Clientes y desarrolladores se benefician a gran escala de la infraestructura global, la seguridad y las capacidades empresariales de Azure. Cualquier llamada a API sin estado a modelos OpenAI que resulte de una colaboración entre OpenAI y cualquier tercero —incluida Amazon— estaría alojada en Azure. 

Los productos de OpenAI, incluido Frontier, seguirán alojados en Azure.

La definición y los procesos de la AGI no han cambiado. La definición contractual de AGI y el proceso para determinar si se ha logrado son los mismos.

La colaboración apoya el crecimiento de OpenAI. A medida que OpenAI crece, sigue con la flexibilidad para comprometerse a realizar cálculos adicionales en otros ámbitos, incluidas iniciativas de infraestructura a gran escala como el proyecto Stargate.  

La colaboración fue diseñada para dar a Microsoft y OpenAI espacio para explorar nuevas oportunidades de manera independiente, mientras continúan con la colaboración, como cada empresa lo hace, juntas e independientes.

Seguimos comprometidos con nuestra colaboración y con la misión compartida que nos unió. Seguimos con el trabajo codo con codo para ofrecer potentes herramientas de IA, promover el desarrollo responsable y asegurar que la IA beneficie a personas y organizaciones en todo el mundo.

Publicado en: Official Microsoft Blog.

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Nuevas y potentes herramientas para desarrolladores aumentan la versatilidad de la plataforma Microsoft Quantum

Nuevas y potentes herramientas para desarrolladores aumentan la versatilidad de la plataforma Microsoft Quantum

Diagrama ramificado que muestra los componentes principales del Microsoft Quantum Development Kit. Tres cuadros grandes están etiquetados como application libraries, developer tools y core framework. El cuadro de application libraries se divide en dos cuadros etiquetados chemistry y error correction. El cuadro de core framework conduce a un cuadro etiquetado quantum resource estimation.

Por Matthias Troyer, investigador técnico y vicepresidente corporativo de Quantum en Microsoft.

El campo de la computación cuántica ha avanzado más allá del nivel de qubits físicos propensos a errores hacia una era de computación cuántica fiable con qubits lógicos. Para seguir con el avance hacia máquinas cuánticas tolerantes a fallos, se requieren avances tanto en hardware como en software cuántico. Microsoft está comprometida a proporcionar las herramientas que desarrolladores y científicos necesitan para habilitar aplicaciones en las máquinas cuánticas que existen hoy, así como en las máquinas tolerantes a fallos del futuro.

Nuevas herramientas que simplifican el desarrollo cuántico

El Microsoft Quantum Development Kit (QDK) es un kit de herramientas para desarrolladores, de código abierto, para la creación de aplicaciones cuánticas. Proporciona todo lo necesario —desde simuladores hasta una experiencia moderna de programación— para que los desarrolladores puedan crear y ejecutar código cuántico, tanto a nivel local como en hardware cuántico. El QDK está integrado con VS Code y GitHub Copilot para ayudarlos a escribir, probar y ejecutar código cuántico. QDK de Microsoft se instala y ejecuta en portátiles, y GitHub Copilot hace que el inicio sea rápido y sencillo. 

Descubran QDK de Microsoft

Las bibliotecas de dominios y flujos de trabajo disponibles con QDK de Microsoft incluyen los de corrección de errores y química, con otras aplicaciones en el horizonte. Las herramientas incluidas reducen el esfuerzo y la experiencia necesarios para que los investigadores diseñen, prueben e implementen aplicaciones de química cuántica o los códigos de corrección de errores necesarios para crear qubits lógicos. Tanto estas herramientas como el QDK son de código abierto e interoperables con los lenguajes y frameworks de programación cuántica más populares, incluidos Q#, OpenQASM, Qiskit y Cirq. El kit de herramientas de química cuántica tiene soporte para WSL y Docker para la reproducibilidad y portabilidad entre sistemas.

Diagrama del Microsoft Quantum Development Kit que muestra cuatro áreas principales: Core Framework, Productivity and Tools, Chemistry y Error Correction, junto con sus componentes clave.

Programación cuántica habilitada por IA

QDK de Microsoft está integrado por completo con VS Code y GitHub Copilot. Tras instalar la extensión QDK desde el VS Code Marketplace, GitHub Copilot simplifica el uso de funciones QDK en VS Code, incluida la integración con Python y Jupyter, renderizado de circuitos, IntelliSense, depuración de puntos de interrupción, simuladores locales, visualizaciones, histogramas, envío de hardware y estimación de recursos. Con GitHub Copilot y el QDK, tareas de programación como la generación de código, las pruebas unitarias y la presentación de trabajos son más rápidas y fáciles que nunca.

GIF que muestra cómo implementar y probar un algoritmo en Q# mediante una captura de pantalla usando GitHub Copilot en VS Code.

QDK para aplicaciones científicas

Para que los ordenadores cuánticos actuales ayuden a resolver problemas científicos complejos, esos problemas deben primero simplificarse y optimizarse para ajustarse a las limitaciones del hardware. QDK de Microsoft para química proporciona las herramientas avanzadas que los desarrolladores e investigadores cuánticos necesitan para transformar desafíos complejos en problemas que los ordenadores cuánticos actuales pueden abordar de manera eficiente. Este kit de herramientas está diseñado por químicos para hacer que el desarrollo cuántico para aplicaciones químicas sea más accesible.

Estamos muy ilusionados con el lanzamiento de QDK de Microsoft para química. Creemos que el diseño modular de la plataforma supondrá un verdadero cambio radical para la química cuántica, para permitir escalabilidad, flexibilidad y una adopción generalizada en toda la comunidad.

En Algorithmiq, nuestra larga experiencia en la construcción de una plataforma de química computacional nos permite apreciar a plenitud el nivel de sofisticación que aporta QDK de Microsoft para integrar herramientas y flujos de trabajo complejos, como el nuestro.

Nos ha encantado haber participado en la configuración de este lanzamiento y esperamos ver el impacto que tendrá en el campo.

Guillermo García-Pérez, director científico y cofundador, Algorithmiq

Convertir problemas complejos de química cuántica en resultados accionables requiere más que algoritmos cuánticos avanzados. Requiere la integración perfecta de la preparación clásica de datos, la optimización de circuitos y el postprocesamiento de datos cuánticos. QDK de Microsoft para química ofrece una solución integral y completa para la química cuántica, al combinar métodos clásicos de química de primer nivel con algoritmos de última generación diseñados para hardware cuántico a corto plazo. Los métodos clásicos de preprocesamiento eficientes reducen el tamaño del problema para mantener la precisión química esencial, y los algoritmos cuánticos conscientes de la química reducen de manera importante la profundidad del circuito, lo que reduce el número de puertas de miles a un solo dígito para ciertos problemas.

Diagrama de flujo que muestra la solución de extremo a extremo para química cuántica. Describe el proceso desde la definición del problema molecular y la selección del espacio activo hasta el mapeo a qubits, la optimización del circuito, la ejecución del algoritmo cuántico y la medición.

Nuestro objetivo es potenciar el desarrollo cuántico, con las herramientas y entornos que ya utilizan los investigadores —como VS Code y Python— mejorados con capacidades integradas de visualización, introspección de circuitos y codificación asistida por IA.

QDK para química proporciona una interfaz unificada e intuitiva para la modelización molecular y la preparación de estructuras electrónicas, para apoyar una amplia gama de métodos y paquetes de software en química cuántica. Los flujos de trabajo automatizados con pipelines integrados para la generación de hamiltonianos y la selección activa de espacio ayudan a los investigadores a avanzar de manera eficiente desde la definición del problema hasta la ejecución cuántica.

Las extensiones nativas de VS Code permiten la visualización molecular y de circuitos en tiempo real, lo que facilita iterar, depurar y perfeccionar aplicaciones cuánticas. Con soporte para visualizar moléculas y orbitales moleculares, renderizar circuitos cuánticos con compresión profunda y ejecutar cargas de trabajo tanto en simuladores QDK como en hardware cuántico, el QDK para química agiliza todo el flujo de trabajo de desarrollo de química cuántica—desde la preparación clásica hasta la simulación, ejecución y postprocesamiento cuántico.

Imagen representativa del entorno unificado de desarrollo de aplicaciones cuánticas en VS Code. Muestra funciones integradas como visualización, análisis de circuitos y asistencia de IA para programación.

Para asegurar una alineación continua con algoritmos cuánticos en rápida evolución, el QDK de Microsoft para química está diseñado pensando en la adaptabilidad y extensibilidad. Cuenta con integración plug-and-play que soporta simulaciones con cualquier código químico, lenguaje cuántico o paquete algorítmico, lo que minimiza la sobrecarga de configuración. Como resultado, hará que los problemas difíciles sean manejables y acelerará el tiempo para obtener la comprensión mientras escala sin problemas hacia la próxima generación de computación cuántica.

QDK para corrección de errores

Microsoft tiene una larga tradición en la creación de herramientas para avanzar en nuestra propia investigación y desarrollo de corrección cuántica de errores. QDK para la corrección de errores pone estas herramientas a disposición de la comunidad cuántica en general. Las herramientas necesarias para los flujos de trabajo típicos de investigación y desarrollo de corrección cuántica de errores se incluirán ahora en QDK de Microsoft. Estos incluyen módulos de código abierto para caracterizar, validar y depurar programas cuánticos codificados, estrategias personalizables de codificación y decodificación que se alinean con los tiempos de ejecución objetivo, y muestras de notebooks personalizables para casos de uso comunes. Los paquetes de herramientas se lanzarán con el tiempo, con disponibilidad completa prevista para finales de 2026.

El QDK forma parte de nuestra plataforma adaptable

El QDK está incluido como parte de la plataforma Microsoft Quantum, que reúne hardware cuántico, software, IA y computación de alto rendimiento para crear una solución integral impulsada por Azure. Al corregir los errores en qubits físicos de alta calidad, nuestra plataforma permite el cálculo fiable necesario para realizar casos de uso revolucionarios de la computación cuántica. Ahora, con nuevas herramientas proporcionadas a través de QDK de Microsoft y soportada por GitHub Copilot, la plataforma permite el desarrollo cuántico, la química y la corrección de errores, haciéndola aún más versátil.

La plataforma Microsoft Quantum combina nuestro avanzado sistema de virtualización de qubits con unidades de procesamiento cuántico (QPUs, por sus siglas en inglés) de proveedores líderes en la industria para crear qubits lógicos. Incluye un innovador sistema operativo cuántico para ayudar a los clientes a gestionar, controlar y monitorizar el dispositivo cuántico mientras se integra con Azure. La plataforma también incluye un motor cuántico que orquesta hardware cuántico y corrección de errores.

La plataforma Microsoft Quantum se diseña para tener una alta versatilidad y para ser integrable con múltiples tipos de hardware cuántico. Al aplicar nuestra plataforma a los qubits de átomos neutros de Atom Computing, diseñamos Magne en conjunto, el ordenador cuántico más potente del mundo. QuNorth, una iniciativa cuántica nórdica, revelará características definitorias de Magne en el evento Discover Magne el 26 de enero de 2026 en Copenhague, Dinamarca.

Microsoft ayudará a proporcionar las habilidades necesarias para asegurar que los desarrolladores nórdicos puedan desbloquear todo el potencial de Magne una vez desplegado. Esta formación se desarrolla en colaboración con qBraid y un grupo de socios académicos e industriales en los países nórdicos. Los materiales de formación, adaptados a ingenieros de aplicaciones e investigadores en corrección de errores, ayudarán a desarrollar la experiencia regional en computación cuántica fiable y posicionarán al ecosistema cuántico nórdico para establecer nuevos referentes en innovación.

Empiecen hoy mismo con QDK de Microsoft

Descarguen QDK de Microsoft

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AWS announces pricing for VPC Encryption Controls

AWS is launching pricing for VPC Encryption Controls, a security and compliance feature that enables you to audit and enforce encryption-in-transit of all traffic flows within and across Virtual Private Clouds (VPCs) in a region. VPC Encryption controls can be enabled in two modes: Monitor mode detects presence of any unencrypted traffic within your VPCs, and Enforce Mode ensures all data-in-transit is encrypted and prevents the bring up of any resources that allow unencrypted traffic within your VPC. 

Starting March 1, 2026, VPC Encryption Controls will transition from a free preview to a paid feature. You will be charged a fixed hourly rate for every non-empty VPC (VPC that has network interfaces in them) that has Encryption Controls enabled in either monitor or enforce mode. There will be no charge for empty VPCs that have encryption controls enabled. When you enable encryption support on a Transit Gateway, standard VPC Encryption Controls charges apply to all VPCs attached to that Transit Gateway irrespective of their encryption controls mode (monitor, enforce or off) even if they are empty. 

To learn more about VPC Encryption Controls and view detailed regional pricing, visit the VPC Encryption Controls documentation and VPC pricing page.

 

​AWS is launching pricing for VPC Encryption Controls, a security and compliance feature that enables you to audit and enforce encryption-in-transit of all traffic flows within and across Virtual Private Clouds (VPCs) in a region. VPC Encryption controls can be enabled in two modes: Monitor mode detects presence of any unencrypted traffic within your VPCs, and Enforce Mode ensures all data-in-transit is encrypted and prevents the bring up of any resources that allow unencrypted traffic within your VPC.  Starting March 1, 2026, VPC Encryption Controls will transition from a free preview to a paid feature. You will be charged a fixed hourly rate for every non-empty VPC (VPC that has network interfaces in them) that has Encryption Controls enabled in either monitor or enforce mode. There will be no charge for empty VPCs that have encryption controls enabled. When you enable encryption support on a Transit Gateway, standard VPC Encryption Controls charges apply to all VPCs attached to that Transit Gateway irrespective of their encryption controls mode (monitor, enforce or off) even if they are empty.  To learn more about VPC Encryption Controls and view detailed regional pricing, visit the VPC Encryption Controls documentation and VPC pricing page.  

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Amazon Lightsail expands blueprint selection with a new WordPress blueprint

Amazon Lightsail now offers a new WordPress blueprint, making it easier than ever to launch and manage a WordPress website on the cloud. With just a few clicks, you can create a Lightsail virtual private server (VPS) preinstalled with WordPress, and follow a guided setup wizard to get your site fully configured and running in minutes. This new blueprint has Instance Metadata Service Version 2 (IMDSv2) enforced by default.

With Lightsail, you can easily get started on the cloud by choosing a blueprint and an instance bundle to build your web application. Lightsail instance bundles include instances preinstalled with your preferred operating system, storage, and monthly data transfer allowance, giving you everything you need to get up and running quickly. The new WordPress blueprint includes a step-by-step setup workflow that walks you through connecting a custom domain, configuring DNS, attaching a static IP address, and enabling HTTPS encryption using a free Let’s Encrypt SSL/TLS certificate — all from within the Lightsail console.

This new blueprint is now available in all AWS Regions where Lightsail is available. For more information on blueprints supported on Lightsail, see Lightsail documentation. For more information on pricing, or to get started with your free trial, click here.

 

​Amazon Lightsail now offers a new WordPress blueprint, making it easier than ever to launch and manage a WordPress website on the cloud. With just a few clicks, you can create a Lightsail virtual private server (VPS) preinstalled with WordPress, and follow a guided setup wizard to get your site fully configured and running in minutes. This new blueprint has Instance Metadata Service Version 2 (IMDSv2) enforced by default. With Lightsail, you can easily get started on the cloud by choosing a blueprint and an instance bundle to build your web application. Lightsail instance bundles include instances preinstalled with your preferred operating system, storage, and monthly data transfer allowance, giving you everything you need to get up and running quickly. The new WordPress blueprint includes a step-by-step setup workflow that walks you through connecting a custom domain, configuring DNS, attaching a static IP address, and enabling HTTPS encryption using a free Let’s Encrypt SSL/TLS certificate — all from within the Lightsail console. This new blueprint is now available in all AWS Regions where Lightsail is available. For more information on blueprints supported on Lightsail, see Lightsail documentation. For more information on pricing, or to get started with your free trial, click here.  

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EC2 Image Builder enhances lifecycle policies with wildcard support and simplified IAM

EC2 Image Builder, a service that helps you automate the creation, distribution, and management of customized Amazon Machine Images, now supports wildcard patterns in lifecycle policies and simplifies IAM role creation. You can now use wildcard patterns to manage images from multiple recipes within a single lifecycle policy, and create IAM roles with pre-populated default permissions directly from the console.

Previously, you had to create separate lifecycle policies for each new recipe or manually select individual recipes, making it difficult to scale as new recipes were added. Now with wildcard pattern support, you can specify patterns like my-recipe-1.x.x to automatically apply lifecycle policies to all matching recipes—including new recipes created in the future. Additionally, creating IAM roles for lifecycle management previously required manually configuring the required permissions. Now when creating a new role in the console, EC2 Image Builder automatically populates the required default permissions, reducing setup time and potential configuration errors. Together, these capabilities simplify onboarding and ongoing maintenance, enabling you to manage your image lifecycle at scale with less operational overhead.

Lifecycle Policies are available in all commercial AWS regions. To learn more, refer to the documentation.

 

​EC2 Image Builder, a service that helps you automate the creation, distribution, and management of customized Amazon Machine Images, now supports wildcard patterns in lifecycle policies and simplifies IAM role creation. You can now use wildcard patterns to manage images from multiple recipes within a single lifecycle policy, and create IAM roles with pre-populated default permissions directly from the console. Previously, you had to create separate lifecycle policies for each new recipe or manually select individual recipes, making it difficult to scale as new recipes were added. Now with wildcard pattern support, you can specify patterns like my-recipe-1.x.x to automatically apply lifecycle policies to all matching recipes—including new recipes created in the future. Additionally, creating IAM roles for lifecycle management previously required manually configuring the required permissions. Now when creating a new role in the console, EC2 Image Builder automatically populates the required default permissions, reducing setup time and potential configuration errors. Together, these capabilities simplify onboarding and ongoing maintenance, enabling you to manage your image lifecycle at scale with less operational overhead. Lifecycle Policies are available in all commercial AWS regions. To learn more, refer to the documentation.  

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ARC Region switch adds three new capabilities: post-recovery workflows, RDS orchestration and AWS provider support for Terraform

Amazon Application Recovery Controller (ARC) Region switch helps customers orchestrate the failover of their multi-Region applications to achieve a bounded recovery time in the event of a Regional impairment. It automates multi-Region disaster recovery, reducing engineering effort and eliminating operational overhead when recovering applications across multiple AWS accounts and Regions. Region switch now includes three new capabilities: post-recovery workflows, native RDS execution blocks, and AWS provider for Terraform support.

Post-recovery workflows. Disaster recovery doesn’t end when customers failover to a standby Region. After orchestrating a failover or failback, customers must prepare the other Region for the next recovery event. Today, this requires manual coordination of scaling, recreating read replicas, and validating configurations. Post-recovery workflows help customers automate these preparation steps. With this launch, post-recovery workflows support the custom action Lambda execution block, Amazon RDS create read replica execution block, ARC Region switch plan execution block, and the manual approval execution block. Customers can create read replicas, run custom logic via Lambda functions, add manual approval gates, and embed child plans for complex orchestration as part of post-recovery. Post-recovery workflows are available for active/passive deployments and can be triggered manually.

RDS execution blocks. Coordinating Amazon RDS database recovery during Regional failover requires manual steps to promote read replicas and recreate replication, introducing delays and errors. Region switch now natively supports two Amazon RDS execution blocks that automate RDS recovery orchestration. The RDS promote read replica execution block orchestrates promotion of a read replica to a standalone instance during failover. The RDS create read replica execution block orchestrates replica creation as part of post-recovery workflows.

AWS provider for Terraform support. Region switch is now supported by the AWS provider for Terraform, enabling customers to manage disaster recovery plans as Infrastructure-as-Code and integrate them into CI/CD pipelines alongside application deployments.

To learn more, about AWS provider support for Terraform, visit Terraform provider documentation. To learn about post-recovery workflows in action, read the post-recovery workflow tutorial. To get started with Region switch, read our launch blog or documentation.

 

​Amazon Application Recovery Controller (ARC) Region switch helps customers orchestrate the failover of their multi-Region applications to achieve a bounded recovery time in the event of a Regional impairment. It automates multi-Region disaster recovery, reducing engineering effort and eliminating operational overhead when recovering applications across multiple AWS accounts and Regions. Region switch now includes three new capabilities: post-recovery workflows, native RDS execution blocks, and AWS provider for Terraform support. Post-recovery workflows. Disaster recovery doesn’t end when customers failover to a standby Region. After orchestrating a failover or failback, customers must prepare the other Region for the next recovery event. Today, this requires manual coordination of scaling, recreating read replicas, and validating configurations. Post-recovery workflows help customers automate these preparation steps. With this launch, post-recovery workflows support the custom action Lambda execution block, Amazon RDS create read replica execution block, ARC Region switch plan execution block, and the manual approval execution block. Customers can create read replicas, run custom logic via Lambda functions, add manual approval gates, and embed child plans for complex orchestration as part of post-recovery. Post-recovery workflows are available for active/passive deployments and can be triggered manually. RDS execution blocks. Coordinating Amazon RDS database recovery during Regional failover requires manual steps to promote read replicas and recreate replication, introducing delays and errors. Region switch now natively supports two Amazon RDS execution blocks that automate RDS recovery orchestration. The RDS promote read replica execution block orchestrates promotion of a read replica to a standalone instance during failover. The RDS create read replica execution block orchestrates replica creation as part of post-recovery workflows. AWS provider for Terraform support. Region switch is now supported by the AWS provider for Terraform, enabling customers to manage disaster recovery plans as Infrastructure-as-Code and integrate them into CI/CD pipelines alongside application deployments.
To learn more, about AWS provider support for Terraform, visit Terraform provider documentation. To learn about post-recovery workflows in action, read the post-recovery workflow tutorial. To get started with Region switch, read our launch blog or documentation.