KataOS es la nueva apuesta de Google para que las aplicaciones sean cada vez más seguras. No es nada nuevo que la empresa ya tenga una gran participación en la industria del software, pero para aprovechar este índice aún más la empresa pretende lanzar este nuevo sistema operativo que viene a gestionar la muy estimado "Aprendizaje automático" (aprendizaje automático), que no es más que Inteligencia Artificial, pero con una mínima interferencia humana.
Tal y como explicó la propia Google en una nota oficial, KataOS será "una plataforma segura comprobada que está optimizada para dispositivos integrados que ejecutan aplicaciones de aprendizaje automático". KataOS se ejecutará junto con su implementación, Sparrow.
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Una gran cantidad de usuarios estarán completamente acostumbrados a los sistemas operativos Windows y macOS.
En cuanto a los que tienen un nivel profesional más avanzado, utilizan Linux, que es perfecto para operaciones más específicas que no se pueden realizar en sistemas convencionales.
Según informa la propia empresa, es de gran importancia poder desarrollar un “sistema seguro probado para hardware embebido” a medida que aumenta el número de dispositivos inteligentes.
Además, según Google, la mayoría de las imágenes y datos identificativos podrían estar en peligro si no existe una seguridad firme y comprobada.
Pero aunque queda mucho trabajo por delante, Google ya ha aprovechado para confirmar algunos detalles más sobre el próximo KataOS.
Aunque en un momento vimos a la empresa beneficiarse de los lenguajes de programación Carbon y C++, ahora su foco ya no está en este sector, sino en escribir en Rust, es decir, un lenguaje que puede soportar varios paradigmas de programación y se utilizan para ayudar a resolver problemas, según el GitHub.
Este registro examina más de cerca el micronúcleo seL4 subyacente, que normalmente se agrega en C. También ejemplifica cómo CAmkES, que usa Haskell y Python, entra en juego como una "capa de abstracción para unir las capas C y Rust".
Google considera que esto es el primero de muchos pasos hacia un "futuro en el que los sistemas ML ambientales inteligentes sean siempre confiables".
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