Indomobil Group se asocia con Space Time para lanzar educación verificada por blockchain en Indonesia

TheNewsCryptoPublicado a 2025-12-10Actualizado a 2025-12-10

Resumen

Indomobil Group se ha asociado con Space Time Foundation para lanzar un programa educativo verificado mediante blockchain que beneficiará a más de 50.000 estudiantes en Indonesia. La iniciativa emplea la plataforma SXT Chain para almacenar certificados de finalización de cursos, permitiendo a los estudiantes validar fácilmente sus credenciales al buscar empleo o continuar su formación. El programa utiliza el token nativo SXT como método de pago principal, facilitando transacciones directas entre familias y escuelas sin intermediarios. Está dirigido especialmente a la población no bancarizada de Indonesia, promoviendo mayor transparencia, eficiencia e inclusión financiera. El director de Indomobil Group, Jusak Kertowidjojo, destacó el compromiso de la empresa con infraestructuras educativas transparentes y verificables. Por su parte, Nate Holiday, cofundador de Space and Time, enfatizó el potencial de la blockchain para modernizar y democratizar el acceso a la educación. La iniciativa combina escalabilidad con verificación inmutable de datos, eliminando barreras financieras y educativas en comunidades desatendidas.

Se ha anunciado que el conglomerado indonesio Indomobil Group ha formado una asociación con la Fundación Space Time para lanzar una iniciativa que proporcionará educación verificable a más de 50,000 estudiantes en Indonesia. Con el propósito de almacenar evidencia de finalización de cursos, el programa utiliza SXT Chain, una plataforma blockchain creada por Space and Time. Esto permite a los estudiantes validar fácilmente sus credenciales al solicitar empleo o continuar estudios superiores.

Además, la iniciativa utiliza SXT, que es el token nativo de Space and Time, como principal modo de pago, según se indica en un comunicado. La población no bancarizada de Indonesia, que históricamente ha dependido de intermediarios para convertir y transferir pagos a proveedores educativos, es el público objetivo de esta iniciativa, que busca brindar mayor asistencia.

Los padres y los niños pueden enviar tokens SXT directamente a sus respectivas escuelas, como alternativa al uso de efectivo. El propósito de esta estrategia simplificada es hacer que los pagos educativos sean más confiables, transparentes y expeditos, especialmente para aquellos que están financieramente excluidos.

Jusak Kertowidjojo, director presidente de Indomobil Group, destacó la importancia de la iniciativa, afirmando:

"Indomobil siempre ha creído en la construcción de infraestructura a largo plazo que apoye el desarrollo nacional. La educación es una parte crítica de ello. Nuestra asociación con Space and Time y MakeInfinite Labs nos permite liderar el mundo en educación eficiente, transparente y verificable".

La arquitectura backend del programa es proporcionada por Space and Time. Esta tecnología indexa cada transacción y garantiza que todos los datos financieros y educativos estén inmediatamente disponibles y sean verificables. Esto significa que los datos se convierten en la única fuente de verdad en un sistema donde los pagos se realizan sin la participación de intermediarios. La implementación de esto asegura que cada transacción pueda ser rastreada y confirmada de forma independiente, proporcionando la transparencia y responsabilidad necesarias para que el programa sea escalado eficientemente.

Nate Holiday, uno de los cofundadores de la red Space and Time, expresó su entusiasmo por la unión de fuerzas:

"Estamos encantados de que Indomobil utilice la tecnología de Space and Time para modernizar y expandir el acceso a la educación para miles de estudiantes. Blockchain ofrece una alternativa más rápida, transparente e inclusiva a los sistemas de pago tradicionales".

La iniciativa no solo presenta un enfoque escalable para la provisión de educación, sino que también resuelve el dilema de la no bancarización, frecuente en países en desarrollo. Esto se logra eliminando obstáculos financieros y asegurando la verificabilidad a través de la infraestructura de tecnología blockchain. Los estudiantes tendrán la opción de validar sus calificaciones y cursos cuando y donde deseen, así como acceder directamente a sistemas educativos y financieros actuales.

EtiquetasAltcoinBlockchain

Preguntas relacionadas

Q¿Qué empresas o entidades han formado una asociación para lanzar una iniciativa de educación verificable en Indonesia?

AIndomobil Group se ha asociado con Space Time Foundation para lanzar una iniciativa de educación verificable en Indonesia.

Q¿Cuántos estudiantes se beneficiarán de este programa educativo en Indonesia?

AMás de 50,000 estudiantes en Indonesia se beneficiarán de este programa.

Q¿Qué tecnología se utiliza para almacenar y verificar las credenciales educativas en este proyecto?

ASe utiliza SXT Chain, una plataforma blockchain creada por Space and Time, para almacenar y verificar las credenciales educativas.

Q¿Cuál es el token nativo utilizado como modo principal de pago en esta iniciativa?

AEl token nativo utilizado como modo principal de pago es SXT, el token de Space and Time.

Q¿Qué problema adicional, común en países en desarrollo, busca resolver esta iniciativa además de la educación verificable?

ALa iniciativa también busca resolver el problema de la población no bancarizada, eliminando obstáculos financieros y asegurando la verificabilidad a través de la tecnología blockchain.

Lecturas Relacionadas

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

Resumen del informe del primer trimestre de 2026 sobre Ethereum, por Token Terminal. El reporte destaca una tendencia clave: la cantidad de usuarios activos mensuales (13.2 millones, +53.5%), las transacciones (200.4 millones, +38%) y el rendimiento de la red (25.78 TPS) alcanzaron máximos históricos, mientras que las tarifas de transacción en la capa principal cayeron un 47.9% intertrimestral. Este fenómeno, denominado la "Paradoja de Jevons", sugiere que Ethereum está priorizando deliberadamente la expansión a corto plazo sobre la captura de ingresos inmediatos. La actualización Fusaka, que aumenta la capacidad de datos y reduce el costo del espacio de bloque, es un factor clave. La narrativa central de Ethereum se está desplazando de una cadena de bloques DeFi a una capa de liquidación financiera global. Ethereum mantiene una posición dominante en activos tokenizados, con una capitalización total de $2 billones (-0.7% intertrimestral). Destacan el crecimiento de los fondos tokenizados ($194 mil millones, +4.9%) y las materias primas tokenizadas ($47 mil millones, +60%), reflejando una mayor adopción institucional por parte de entidades como BlackRock y JPMorgan. A pesar de una caída del 30.3% en su capitalización de mercado totalmente diluida, la base de titulares de ETH creció a 292.8 millones. En resumen, Ethereum está sacrificando ingresos a corto plazo para impulsar la adopción, consolidándose como la infraestructura de liquidación preferida para las finanzas tokenizadas, con el objetivo de que una mayor demanda de red compense las tarifas más bajas a largo plazo.

marsbitHace 1 hora(s)

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

marsbitHace 1 hora(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

El CEO de Intel, Chen Lifu, expresó en una entrevista en un podcast su objetivo de multiplicar por diez el valor de la empresa en un plazo de 5 a 10 años. Para lograrlo, está centrando la estrategia en la superación de los límites físicos de la miniaturización de los semiconductores, invirtiendo en tres áreas clave: tecnologías avanzadas de empaquetado como EMIB, nuevos materiales como el nitruro de galio (GaN), carburo de silicio (SiC), fosfuro de indio (InP) y diamante sintético, y sustratos innovadores como el de vidrio. Destacó que la explosión de la IA, especialmente los agentes autónomos y la inferencia, está impulsando una fuerte demanda de CPUs, cambiando la proporción CPU/GPU en servidores. Chen Lifu también defendió la apuesta de Intel por el negocio de fundición (foundry), subrayando que es crucial para la seguridad de la cadena de suministro en EE.UU. y que se basa en generar confianza a través de altos rendimientos y fiabilidad. Reveló detalles de la colaboración Terafab con Elon Musk para construir fábricas de chips y abordar la escasez de capacidad. Reconoció que Intel aún está en una fase de transformación ("gatear"), reconstruyendo equipos y capacidades fundamentales, pero proyecta que su verdadero potencial en mercados como la informática de borde, la IA física y la de agentes comenzará a materializarse hacia 2030-2032. Con una mentalidad de capitalista de riesgo, su meta clara es entregar un retorno de 10x a los accionistas en la próxima década.

marsbitHace 1 hora(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

marsbitHace 1 hora(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

marsbitHace 1 hora(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

marsbitHace 1 hora(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

En solo tres días, Google ha perdido a dos leyendas de la IA. El 18 de junio, Noam Shazeer, coautor del seminal trabajo "Attention is All You Need" y copresponsable de Gemini, anunció su salida para unirse a OpenAI. Dos días después, John Jumper, ganador del Nobel de Química 2024 y líder de AlphaFold, dejó Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. Estas partidas no son incidentes aislados, sino parte de una tendencia clara de fuga de talento de Google hacia OpenAI y Anthropic, como lo confirma también la reciente incorporación a Anthropic del exmiembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy. El trasfondo de este éxodo es fundamentalmente una cuestión de misión y enfoque. El modelo de negocio central de Google, basado en la publicidad, impone una lógica orientada a productos y métricas comerciales que, en última instancia, restringe la investigación pura. En contraste, tanto OpenAI (con su misión de AGI) como Anthropic (centrada en la seguridad y la ciencia) ofrecen un entorno de trabajo enfocado únicamente en empujar los límites de las capacidades de los modelos. A esto se suma la fuerte atracción financiera: OpenAI y Anthropic están en camino a una OPI, lo que promete una recompensa económica masiva a través de capital para sus empleados, algo que la ya gigantesca Google difícilmente puede igualar. La fusión de Google Brain y DeepMind en 2023, destinada a consolidar esfuerzos, ha generado en cambio tensiones culturales y ha hecho más evidente la presión por alinear la investigación con los objetivos de los equipos de productos. El resultado es una reorganización estructural del mapa del talento en IA. Google, a pesar de sus vastos recursos en computación y datos, está perdiendo a las personas que definen el futuro del campo. La verdadera ventaja competitiva en IA reside en retener a las mentes más brillantes, y Google está descubriendo que esa es quizás su batalla más difícil.

marsbitHace 3 hora(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

marsbitHace 3 hora(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

marsbitHace 3 hora(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

marsbitHace 3 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片