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junio 2019

Huawei patenta su segundo celular plegable, el Mate X2 y hay imágenes que lo muestran

Y eso que el primero aún no sale a la venta.

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Apple se posiciona como la cuarta compañía de videojuegos más grande del mundo

Apple se posiciona como la cuarta compañía de videojuegos más grande del mundo

Apple es la cuarta empresa del mundo que más ingresos genera por videojuegos. Y todo ello sin tener videojuegos propios (bueno, uno sí tiene). Por delante de grandes de la industria como EA y Nintendo, tan sólo superados por Microsoft, Sony y Tencent. La ventaja de tener un ecosistema tan sólido consolidado gracias al iPhone y el App Store. Y Apple Arcade está en camino.

Según un informe publicado por Newzoo y que analiza a las compañías más importantes del mercado global de videojuegos, Apple es la cuarta que más ingresos ha generado en 2018. Las 35 empresas más importantes generaron en este industria un total de 114 mil millones de dólares.

¿Y cuántos corresponden a Apple? Según el informe 9,45 mil millones de dólares fueron a parar a las arcas de Apple en 2018. Supone un aumento del 18% respecto al total obtenido en 2018. Para poner las cifras en contexto, Tencent, que es la primera en la lista, obtuvo 19,73 mil millones de dólares. Microsoft, que es la tercera por delante de Apple, sumó 9,75 mil millones.

El iPhone y el App Store como principales responsables

¿Cómo ha conseguido Apple estar junto a los grandes de la industria del videojuego? No es una empresa dedicada exclusivamente a crear videojuegos como Tencent, tampoco una empresa con departamentos de videoconsolas como Sony y Microsoft... Pero tiene el iPhone. Apple domina el mercado mundial de videojuegos móviles gracias a la gran cantidad de teléfonos móviles y tablets desplegados por todo el mundo. Un enrome mercado que se ha cocinado durante años y a los que puede ofrecer multitud de videojuegos mediante el App Store. Con ese 30% de comisión que se lleva por la distribución ha conseguido posicionarse entre los cinco grandes de la industria.

iPhone

Newzoo explica que a esto hay que sumarle la gran crecida que están teniendo los juegos móviles con respecto a los de consola. Puede que no tengan la misma calidad en gráficos y puede que no tengan la misma complejidad, pero lo que es una realidad es que se están comiendo el mercado de videojuegos. Y es donde Apple sí se encuentra y empresas como Sony y Microsoft no. ¿Que hay de Google y Android? Simplemente los usuarios no gastan tanto como en el App Store. El último informe de Sensor Tower indica que los desarrolladores ganan un 64% más en el App Store que en Google Play.

Vía | Newzoo

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La noticia Apple se posiciona como la cuarta compañía de videojuegos más grande del mundo fue publicada originalmente en Applesfera por Cristian Rus .

Relojes de la era soviética

Relojes de la Unión Soviética

Quizá por el éxito y moda de Chernobyl están apareciendo algunas páginas de objetos de coleccionismo de la era soviética, como Watches of the USSR: una recopilación de 2.000 relojes de pulsera de la Unión Soviética y aledaños (como Polonia) que un aficionado comenzó a coleccionar hace cinco años:

La esencia de estos relojes soviéticos es su utilidad y funcionalidad, pero investigando un poco más es todo un mundo de misterio e intriga, de color y dinamismo (…) Son historia y cultura, fragmentos de la vida de una era lejana. Muchos de estos relojes tienen una historia increíble que contar: historias de una industria en su infancia; de la guerra, del triunfo y de las pérdidas; de la tecnología floreciente; de la madre que dio a su hijo una muestra de amor.

La mayor parte son modelos de manecillas, que utilizan alfabeto cirílico, pero hay todo tipo de variaciones, con más o menos complicaciones (el término técnico para designar características tales como el calendario, cronómetro, etcétera). La mayor parte son tan simples que solo tienen dos manecillas y ya está. Muy soviéticos.

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Apple Card expande sus pruebas con miles de empleados de las Apple Store, también llegará a Europa según Bloomberg

Apple Card expande sus pruebas con miles de empleados de las Apple Store, también llegará a Europa según Bloomberg

La tarjeta de crédito de Apple y Goldman Sachs está a punto de llegar. Desde que fue presentada en marzo de este año hemos visto cómo han aparecido diferentes detalles sobre ella con respecto a los beneficios que podría ofrecer o lo que opina Goldman Sachs. Ahora parece ser que Apple está probándola de forma interna con miles de empleados en sus tiendas.

Según ha informado Bloomberg, Apple ha ampliado sus pruebas más allá de los principales empleados de la empresa. Es decir, han abierto la "beta interna" a los empleados de las Apple Store de Estados Unidos. La primera gran expansión de la Apple Card y posiblemente la más importante hasta que llegue de forma pública a todos los usuarios.

Pruebas internas para un lanzamiento público este mismo verano

Un lanzamiento de una tarjeta de crédito no es tan sencillo, para asegurarse de que todo funciona correctamente la compañía está probando el producto unos meses antes del lanzamiento oficial. Según se indica, los empleados pueden utilizar la tarjeta para realizar compras públicas, aunque no tienen permitido hablar sobre ella o mostrarla explícitamente en la app del iPhone. Porque no, la tarjeta aún no ha llegado a todos los usuarios que la están probando, sino que se les ha activado en la app Wallet con Apple Pay.

card

Las capturas de pantalla de la versión beta de la Apple Card muestran que las versiones de prueba de la tarjeta son totalmente funcionales e incluyen la posibilidad de recibir un reembolso diario, pagar facturas y recibir asistencia técnica a través de mensajes de texto. Los usuarios también pueden programar pagos, acceder a su límite de crédito y administrar cuentas bancarias conectadas, entre otras cosas.

Como último detalle, fuentes consultadas por Bloomberg indican que Apple está negociando con entidades financieras y reguladores europeos para traer su tarjeta de crédito también a países de Europa. De momento lo único que tenemos confirmado por la compañía es la salida de la tarjeta este verano en Estados Unidos, aunque estas negociaciones son un buen indicio de lo que está por venir.

Vía | Bloomberg

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Copa América: Colombia venció sobre el final a Qatar y clasifica a cuartos

19/06/2019 22:58:23
Colombia llegó a seis unidades -en el estreno venció por 2-0 a Argentina- y timbró su paso a la ronda de los ocho mejores de la Copa América.


Foto Nota
La selección de Colombia luchó hasta el final para superar este miércoles por la cuenta mínima a su similar de Qatar, en pleito por la segunda jornada del Grupo B de la Copa América de Brasil, asegurando su boleto para los cuartos de final del torneo. El combinado que dirige el portugués Carlos Queiroz fue el amplio dominador del compromiso, pero le costó en demasía vulnerar la valla del vigente campeón de la Copa de Asia, que en el estrenó empató a dos goles ante Paraguay luego de ir perdiendo por 0-2. El invitado a la cita busco defenderse a cómo de lugar y solo apostó al contragolpe para hacer daño. Sin embargo, los del Medio Oriente no contaron con chances claras para inquietar a fondo el arco de David Ospina. Antes de abrir la cuenta prácticamente en la agonía, Colombia presentó dos ocasiones clarísimas. La primera arribó a los 13 minutos con un centro desde la derecha de Róger Martínez que James Rodríguez conectó en el corazón del área rival con un cabezazo que mandó la pelota apenas afuera. La segunda tuvo lugar a los 61’. Precisa asistencia de James Rodríguez para Róger Martínez, quien en gran posición remató al medio y desperdició una oportunidad clara para abrir la cuenta. De tanto martillar, el conjunto ‘cafetero’ tuvo su merecido premio a los 85 minutos. Pase preciso de James al área de Qatar y allí apareció Duván Zapata para con un certero cabezazo superar la estirada del portero Al Sheeb. Con este resultado, Colombia llegó a seis unidades -en el estreno venció por 2-0 a Argentina- y timbró su paso a la ronda de los ocho mejores de la Copa América. Qatar, en tanto, se ubica por el momento en el segundo puesto junto a Paraguay con una unidad. En la tercera y última jornada del Grupo B, los de Queiroz se medirán en Salvador de Bahía el domingo 23 de junio a Paraguay, mientras que los qataríes chocarán el mismo día con la ‘albiceleste’ de Messi, pero en Porto Alegre.

Harry Potter: Wizards Unite se pondrá disponible en todo el mundo esta misma semana

Vean el tráiler de lanzamiento de este juego estilo Pokémon GO ambientado en el universo de Harry Potter.

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Mario Royale: una alocada versión multijugador del clásico juego de plataformas

Mario Royale: una alocada versión multijugador del clásico juego de plataformas

Mario Royale es una versión en la más pura moda de los Royale (juegos multijugador del tipo «sólo puede quedar uno») en la que se enfrentan hasta 75 Marios en los clásicos escenarios del Super Mario Bros. de Nintendo.

El juego es básicamente el mismo de toda la vida, pero aquí sólo los más rápidos sobreviven, concretamente los tres más rápidos en completar cada escenario. Algo así como el Fornite de los 8 bits. Hay una pantalla de calentamiento y espera hasta que otras personas se unen al juego, y con el 85% conectados se da la salida. Actualmente está petado de gente, así que no hay problema por eso.

Los jugadores no se «matan» unos a otros, pero compiten por recursos escasos como son las setas mágicas, monedas y demás (sólo las puede coger uno). Excepto en el caso de la estrella, que hace al jugador «tangible» y gracias a eso puede matar a todos los que toca. El resto es muy caótico y es raro que una partida dure más allá de unos pocos minutos o segundos: es complicado elegir entre correr a toda velocidad o pararse a recoger algo que puede suponer una ventaja en el futuro.

Mario Royale: una alocada versión multijugador del clásico juego de plataformas

Mario Royale es el fruto de un programador que afanosamente ha dedicado tres semanas a convertirlo todo a Java/HTML, añadiendo varios tipos de controles (teclado y joystick) y asegurándose de que todo funciona correctamente. Tiene un vídeo donde explica el proceso:

Es probable que Nintendo fulmine este juego por los típicos problemas de copyrights y demás, a pesar de que se autocalifica como «una parodia y un homenaje» así que mejor jugar un poco mientras todavía se pueda.

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Brayan Cortés: “Ecuador es un equipo fuerte, con jugadores potentes”

19/06/2019 12:40:00
Brayan Cortés, arquero de la selección chilena, calificó este miércoles a Ecuador como “un equipo fuerte” en la antesala al cruce frente a los pupilos de Hernán ‘Bolillo’ Gómez por el Grupo C de la Copa América de Brasil.


Foto Nota
El golero de Colo Colo no se confía de la goleada sufrida por el ‘Tri’ a manos de Uruguay (4-0) en su primer duelo en el certamen continental al señalar que “sabemos que Ecuador es un equipo fuerte, con jugadores potentes, pero nosotros estamos tranquilos, sabemos que podemos ganar este partido y con la convicción de ir paso a paso". En el plano personal y específicamente su paso por la ‘Roja’ en este evento continental, el oriundo de Iquique indicó que “estoy ganando experiencia y Gabriel Arias es un arquero que ha estado aconsejándome. Los líderes de este equipo marcan muchas diferencias y te ayudan a cada instante. Los referentes están siempre animándote y esa energía que trasmiten para los más jóvenes es súper importante”. “Vengo a sumar experiencia, a disfrutar y también a luchar. Siempre pienso que se puede hacer algo más. Arias lo está haciendo muy bien, todos sabemos lo que juega", agregó. Consultado si la ‘Roja’ es favorita tras la maciza presentación ante Japón, el ex Deportes Iquique solo se limitó a decir que "el grupo está tranquilo, es muy importante partir ganando, el grupo está unido y fuerte". Cortés también se refirió en la rueda de prensa en Salvador de Bahía al estado físico de Arturo Vidal, a las ofertas que han llegado por su compañero en el ‘Cacique’ Esteban Pavez y sobre el video de Stefan Kramer sobre la “reconciliación” en el plantel nacional. Sobre el ‘Rey Arturo’ indicó que “ha estado bien, se ha cuidado un poco, pero sabemos lo que juega y que entregará todo en la cancha, mientras que de Pavez apuntó que “está tranquilo, aprovechando la selección”. Por último, sobre la parodia de la reconciliación aún no concretada entre Claudio Bravo, Marcelo Díaz, Gary Medel y Vidal, Cortés declaró que “yo vi el video de Kramer y me reí un poco, pero no lo hemos conversado con el grupo”.

Privacidad y Machine Learning, importantes innovaciones de Apple en iOS 13 y demás sistemas

Privacidad y Machine Learning, importantes innovaciones de Apple en iOS 13 y demás sistemas

Uno de los retos más importantes que tiene la inteligencia artificial por delante es la privacidad. Sabemos que la IA, en especial, el Machine Learning, tiene un potencial increíble de cambio y que con unos buenos modelos entrenados podemos realizar funciones con nuestros dispositivos que hasta hace no demasiado eran impensables.

El Machine Learning nos permite que nuestro iPhone nos reconozca con Face ID y aprenda cómo cambia nuestra cara con el tiempo, día a día. Nos permite buscar fotografías concretas en base a su contenido y encontrarlas (aquella foto que le hice a mi hijo hace años con la camiseta de Supermán que tanto le gusta), nos permite reconocer sonidos o guiarnos por la ruta más eficiente hasta casa sorteando atascos. Incluso es capaz de conducir solo un coche y llevarnos a nuestro destino.

Y esto es solo empezar a jugar. Muy pronto será capaz de darnos un diagnóstico de cualquier posible enfermedad con un simple análisis de las pruebas a un nivel de eficiencia superior a cualquier médico humano. Lo importante no es lo que pueda imaginar que el aprendizaje automático pueda hacer por nosotros. Lo es lo que no soy capaz de imaginar pero llegará. ¿Cuál es la base de todo esto? Los datos. Datos y más datos.

Datos y privacidad

Si no fuera por los datos, el Machine Learning no serviría para nada. Porque a un modelo de aprendizaje automático hay que entrenarlo, y ese entrenamiento se basa en datos. Si yo no le digo quienes son los superhéroes Marvel, difícilmente podrá reconocerlos al hacerle una foto a uno con mi cámara. Y cuantas más imágenes de cada uno haya usado para entrenarse, más eficiente y más patrones encontrará para hacer su trabajo e identificarlos. Esto es básico.

Fuentes de datos

¿Y quién genera datos? Nosotros. Desde 3 focos fundamentales:

  • Datos de usuario que generamos con nuestra interacción con la tecnología (fotografías, documentos, navegación, localización...).
  • Estudios desarrollados por instituciones o empresas que, también a partir de nosotros, consiguen datos globales más organizados en temas concretos como estudios de salud, de población o de inclinaciones políticas, entre otros muchos.
  • Como consecuencia de todo lo anterior, tenemos los grandes conjuntos de datos externos que tienen las empresas o instituciones, recopilados sobre los de millones de personas. Como los datos que puede tener Netflix de los gustos de sus usuarios, o los que tienen Google o Facebook de los hábitos de vida y compra de la mayoría de la población mundial.

El procedimiento habitual es que esos datos se clasifiquen de alguna forma y se pasen a un modelo ya definido para que sea entrenado.

¿Y la privacidad de los datos usados en ML? ¿Están anonimizados lo suficiente como para respetar la privacidad de quien los generó? ¿Se podría desde un modelo ya entrenado, a través de ingeniería inversa, saber el origen del dato o incluso recuperar este?

Si Google o Apple están entrenando sus modelos de reconocimiento de imágenes y categorización con mis fotos, ¿es factible que alguien pueda sacar mis fotos de esos modelos? ¿Podría alguien saber que las hecho yo? ¿Si una IA se alimenta de datos para crear perfiles de movimiento en grandes ciudades, por ejemplo, están poniendo en peligro mi propia privacidad y vuelan por ahí mis datos de dónde vivo o dónde trabajo? Es factible si no se toman las precauciones necesarias.

Privacy Keyboard

Por ejemplo, ¿nos hemos parado a pensar alguna vez en todo lo que puede sacarse de nuestra localización? No solo dónde vives o trabajas:

  • Si eres una persona saludable o no porque los sábados estás unas horas en un centro deportivo con pistas de pádel o haces recorridos regulares por la misma zona todos los días con tu app de running controlando tu ejercicio.
  • Si somos practicantes católicos porque los domingos paramos una hora en la Iglesia del barrio.
  • Nuestros lugares habituales para comprar ropa.
  • El cine que nos gusta (cruzado con el email de confirmación a tu cuenta de Google para saber cuales son tus gustos cinematográficos).
  • De qué supermercados somos más afines.
  • Si echamos más horas de lo habitual en la oficina.
  • Si tenemos amante (y quién es) porque paramos cada x días en un hotelito unas horas (al igual que el móvil de nuestra “pareja furtiva”)

Todo ello solo con la localización.

¿Imaginan qué puede sacarse con datos de localización? ¿Y si los cruzamos con otros datos de otras fuentes? ¿Y si le damos de comer eso a un algoritmo que busque patrones de gustos o comportamientos y vendemos esa información a terceros?

Como una pariente que sin tener la app de Vips instalada en el móvil y pagando en efectivo, recibió un email en su móvil a las pocas horas de comer allí preguntándole si le había gustado la visita. ¿Cómo lo hacen? Puede ser que hayas usado el WiFi gratuito del local algún día y al acercarte otro, tu móvil se conectará solo y el sistema sabrá que has estado como una hora usando su señal: ¡cazado!. O que la app de Google registre esa actividad de localización y le ceda los datos a una empresa que a su vez le vende estos al grupo Vips. Y sí, aunque ella lo niega, le dio permiso al aceptar las condiciones de uso que no leyó.

Cómo funciona hoy el Machine Learning

La filosofía de las compañías que trabajan con Machine Learning, con la cierta excusa que las máquinas en la nube tienen una potencia mucho más alta para tareas realmente serias en aprendizaje automático, quieren que les envíes los datos y ya los procesan ellos.

Secure And Privacy Preserving Machine Learning

El funcionamiento es claro: tengo una app o un sistema con un modelo entrenado. La utilizo y va recopilando todo tipo de datos de uso. Cuando ha acumulado un número importante (o incluso dato a dato, depende de cada app), estos son enviados a la nube y allí se procesan con los de otros millones como nosotros y el modelo se mejora (se re-entrena) consiguiendo mayor eficacia. En una futura actualización, el modelo se cambia en tu dispositivo por el mejorado.

O tal vez ni eso. Si tenemos un móvil barato o antiguo, cuyo procesador no sea lo suficientemente bueno, no podemos hacer procesos de Machine Learning alegremente porque lastrarían el rendimiento. Así que lo hacemos todo en la nube: cogemos los datos, los enviamos a la nube, allí se procesan y nos envía la respuesta. Datos volando por todos sitios. Porque en uno u otro caso, en todo este proceso, nuestros datos van y una vez allí todo es cuestión de fé.

El futuro es privado (eso dice Mark Zuckerberg)

Solo en los últimos meses Google o Facebook han empezado a hablar de privacidad: pero entendida desde un concepto curioso: la información de lo que hacen con nuestros datos. Piensan que privacidad no es respetar nuestros datos, solamente informarnos de qué hacen con ellos. Esto es lo que ha aportado la famosa GDPR que tantos quebraderos de cabeza ha dado. Incorporar una serie de mecanismos de control de la información por parte del usuario y obligar a las empresas a decirnos claramente qué hacen con nuestros datos, cuáles usan y a quién los ceden. Todo claro y cristalino.

La mayoría lo cumplen a la perfección (más les vale). El problema es que no nos preocupa a nosotros. No leemos esta información. Pero les invito a leer alguna vez ese mensaje de “Su privacidad es importante para nosotros” y el enorme botón de “Sí, acepto” que pulsamos sin pensar para leer el artículo que buscamos. Pulsen un día en “Más información” y lean qué datos van a recopilar y a cuántas empresas van a cedérselo. Tal vez miren de otra forma la navegación por internet y la privacidad de sus datos.

Differential Privacy

Lo que Apple quiere aportar aquí, sin perder eficiencia en los procesos de Machine Learning, es respetar la privacidad de los datos que se usan ocultándolos para que el dato sea útil, pero nunca se conozca de quién procede o incluso el propio dato en sí usado: solo se guarda el resultado de haberlo procesado. Y de ninguna forma, sobre el dato procesado, podrá llegarse al dato origen y quién lo generó.

Machine Learning y privacidad en iOS 13

A partir de iOS 13, si recopilamos datos de usuario para mejorar un modelo, no tenemos que enviar a la nube estos para que se re-entrenen nuestros modelos y que los datos “vuelen” sin control por el espacio. Podemos hacer todo el proceso en nuestro dispositivo sin necesidad de conexión a internet. Para ello Apple ha habilitado dos nuevas APIs: una que permite re-entrenar modelos en el dispositivo y otra que permite procesos en segundo plano de, como llaman, “larga duración”. De esta forma, programamos un re-entreno, y mientras el dispositivo está cargando por la noche, el modelo se re-entrena y está disponible con todas sus funciones mejoradas la próxima vez que abramos la app. Esto es algo que ya hace FaceID y que ahora se ofrece a todos los desarrolladores.

Private Federated Learning

¿Y si queremos sumar la experiencia de varios usuarios? Porque la primera duda que surge es que si tengo mi modelo entrenado mejorado solo en el dispositivo: ¿cómo aporto al modelo general? Vamos a ver un ejemplo claro: Siri. Desde iOS 13, va a tener mejoras mucho más interesantes con el uso gracias a esta capacidad de re-entrenamiento aplicada a la experiencia de uso, todo dentro de nuestro dispositivo y sin salir del mismo.

Pero, ¿y si la experiencia o lo que ha aprendido Siri queremos que se use para mejorar el servicio? ¿y si yo como desarrollador quiero que la experiencia de muchos de mis usuarios me sirva para mejorar el modelo general en futuras versiones? ¿Puedo hacerlo respetando la privacidad?

Sí, porque Apple comenzará a aplicar un técnica denominada aprendizaje federado privado. Una técnica con dos partes esenciales. La primera es que no van a ser nuestros datos los que vayan a la nube, será nuestro modelo mejorado. La segunda, todos los datos van a ir con controles de privacidad diferencial ya aplicada.

Evaluar un modelo de Machine Learning respetando la privacidad: sin usar ni recopilar datos privados del usuario, con inferencias rápidas y sin la latencia de una conexión a internet.

De esta forma, todos los modelos re-entrenados y mejorados por separado, pueden recuperarse y se crea una fusión de todos ellos con las partes que han mejorado (sin necesidad de acceder a ningún dato). Y como al aplicar esto, ya tenemos privacidad diferencial que ofusca y oculta los datos personales e incluso contenidos de imágenes o cualquier dato del que pudiera obtenerse información sensible, al actualizar las apps con el nuevo modelo con datos obtenidos de otros usuarios, no podríamos sacar ninguno de estos de ellos.

Una conjunción de técnicas que permiten mejorar los sistemas, pero siempre con algo muy claro en mente: el respeto de la privacidad de la información. Técnicas que ya existen en el mundo del Machine Learning y que Apple ha decidido aplicar para preservar la privacidad de todos sus usuarios. Algo que el resto de compañías deberían hacer si quieren que nos creamos su deriva hacia la privacidad.

Como decía Apple en una de sus ponencias: la privacidad no es cerrar la puerta a todo. Es tener la seguridad que al abrirla lo haremos a alguien de confianza que respetará nuestra vida privada.

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Estos son los sistemas de archivos que (de momento) soportan iOS 13 y iPadOS 13

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Una de las mayores sorpresas que nos ha dado la WWDC19 es sin ninguna duda el soporte de iOS y iPadOS con las unidades de almacenamiento externas. En pocos meses podremos utilizar pendrives, discos duros e incluso unidades de red mediante la aplicación Archivos, tanto en iOS 13 como en iPadOS 13.

Ante esta buena noticia, surgen algunas preguntas. Y una de las que más he oído es: ¿qué sistemas de archivos aceptarán iOS y iPadOS? ¿Será Apple tan flexible con esos sistemas como lo hace en macOS? Gracias a los desarrolladores que están probando las betas podemos empezar a ver esa compatibilidad.

Sin problemas para ExFAT y HFS+... siempre que no estén cifrados

Ipad Archivos

De momento, y a falta de cambios en las betas que tienen que venir durante las próximas semanas y meses, podemos decir que la compatibilidad es bastante amplia:

  • Las unidades formateadas en HFS+, el sistema de archivos 'tradicional' que Apple solía usar en sus discos internos antes de la llegada de APFS, pueden tanto leerse como escribirse en iOS 13 / iPad OS 13. Eso sí: los discos en HFS+ que cuenten con cifrado no son compatibles (lo han descubierto varios medios, entre ellos el canal de YouTube Fjordstrom Travel & Tech). Puede que eso cambie a medida que vayan saliendo más betas a lo largo del verano y acabemos pudiendo leer también los discos HFS+ cifrados introduciendo su contraseña.
  • El sistema de archivos ExFAT puede leerse y escribirse sin problemas. Lo mismo ocurre con su predecesor, FAT32, aunque recuerda que en ese formato de ficheros no pueden guardarse archivos con un tamaño superior a los 4 GB.
  • NTFS, el sistema de archivos propietario de Microsoft y usado ampliamente en Windows, no funciona en iOS 13 ni en iPad OS 13. macOS puede al menos leerlos (pero no escribir en ellos), pero por lo visto en los iPhone y iPad no podremos ni leer lo que hay en ellos. A menos que haya cambios en las futuras betas, claro.
  • APFS no estaba soportado en la primera beta, pero ahora sí que pueden ser leídos y escritos por iOS 13 y iPad OS 13 desde la beta 2 de ambos sistemas.
  • A partir de la beta 2 de iOS 13 y iPadOS 13, la aplicación Archivos ya puede conectar con otros ordenadores en red mediante SMB.
Ipados 13

Hay otro detalle: iOS 13 y iPadOS pueden leer discos que tengan varias particiones sin problema, aquellas particiones formateadas en sistemas no compatibles no aparecerán en la aplicación Archivos. Y por supuesto, recuerda que este soporte puede ir cambiando a medida que las betas vayan progresando dependiendo de las decisiones que se tomen desde el Apple Park.

Un último apunte interesante es que los discos duros externos, pendrives o incluso tarjetas de memoria pueden funcionar en los iPad con conector Lightning. El precio es que vamos a tener que utilizar el conector Lightning a USB oficial que también incluye un conector Lightning adicional, ya que muchas de esas unidades de almacenamiento externo requieren más energía de la que un iPad con conector Lightning puede aportar.

Lo mismo ocurre con los iPhone: dependeremos de ese conector que pueda recibir energía adicional. La compatibilidad está ahí, pero en el caso de los teléfonos vamos a depender de si los dispositivos podrán tener suficiente energía para poder soportar las unidades externas o no.

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