NVIDIA ha presentado Earth-2, una familia de modelos, bibliotecas y marcos de IA climática completamente abiertos y acelerados. Esta plataforma permite desde la asimilación de datos atmosféricos hasta predicciones meteorológicas de 15 días, ofreciendo soluciones accesibles a científicos, gobiernos y empresas. Con arquitecturas como Atlas, StormScope y HealDA, Earth-2 supera a los modelos tradicionales tanto en precisión como en velocidad. La iniciativa promete transformar la predicción del tiempo en sectores clave como energía, finanzas y salud, fomentando la innovación abierta y reduciendo costes operativos a escala global.

Suiza ha dado un paso histórico en la carrera de la inteligencia artificial con el lanzamiento de Apertus, un modelo de lenguaje multilingüe y open source desarrollado por instituciones públicas como la EPFL, la ETH de Zúrich y el Centro Nacional Suizo de Supercomputación. Esta alternativa a ChatGPT y Gemini no solo promete transparencia y accesibilidad, sino que también busca consolidar la IA como un bien público, regulado y seguro, con especial atención a las leyes europeas de protección de datos y al secreto bancario suizo.

LibreOffice sigue ganando usuarios tras reafirmar su decisión de no integrar IA ni depender de la nube. Con más de un millón de descargas semanales, la suite de código abierto mantiene su compromiso con la privacidad y el software local. The Document Foundation descarta la inclusión de IA en LibreOffice, aunque abre la puerta a extensiones opcionales desarrolladas por terceros. Mientras Microsoft y Google avanzan hacia modelos de suscripción, LibreOffice se consolida como la alternativa preferida por quienes buscan independencia y control sobre su software.

La Open Source Initiative (OSI) presentó la primera definición formal de inteligencia artificial de código abierto, OSAID v1.0, que fija lineamientos específicos para que un sistema de IA sea considerado open source. Con esta iniciativa, OSI busca establecer transparencia y fomentar la investigación independiente en IA, ofreciendo un marco de referencia claro. El documento destaca la importancia de la divulgación de los datos de entrenamiento. La definición se elaboró a través de una colaboración internacional de expertos y podría ser un pilar regulatorio en el futuro de la IA.