Rusia registra la tecnología de inteligencia artificial como producto médico
MOSCÚ (Sputnik) — La tecnología de inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico de la neumonía en los pacientes con el COVID-19 ha sido registrada en Rusia como producto médico, comunicó el viceministro de Salud Pável Pugachev.
«Para la fecha ya tenemos registrado un producto médico de ese tipo y otros tres están en fase de registro en el Servicio Federal de Supervisión de la Salud Pública [Roszdravnadzor]», dijo en un foro sobre innovaciones.
Pugachev precisó que, durante la pandemia, en Moscú se utilizó la tecnología de inteligencia artificial para diagnosticar la neumonía causada por el COVID-19.
«Esa tecnología la necesitamos legalizar cuanto antes como producto médico, para que entre ya en la práctica médica y sea un recurso adicional», explicó el viceministro.
El director del Centro de Diagnóstico y Telemedicina del Departamento de Salud de Moscú, Serguéi Morózov, dijo en una entrevista con Sputnik que la precisión del diagnóstico de la patología del pulmón por imagen de tomografía computarizada hecha con la ayuda de IA supera el 90%, y además, el procesamiento de la imagen lleva solo un cuarto de hora.
https://mundo.sputniknews.com/ciencia/202010211093196747-rusia-registra-la-tecnologia-de-inteligencia-artificial-como-producto-medico/
Inteligencia Artificial es capaz de descifrar idiomas perdidos
A través de esta tecnología se rescatarán y preservarán idiomas
Como señala The Next Web, los investigadores del MIT CSAIL decidieron generar un algoritmo con estas características en respuesta a la rápida desaparición de los lenguajes humanos pues, la mayoría de los idiomas que han existido ya no se hablan, y se prevé que al menos la mitad de los restantes desaparezcan en los próximos 100 años. Entonces, la intención de la inteligencia artificial (IA) es ayudar a recuperarlos y, sobre todo a preservar nuestra comprensión de las culturas y la sabiduría de sus hablantes.
https://www.eluniversal.com.mx/techbit/inteligencia-artificial-es-capaz-de-descifrar-idiomas-perdidos
Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se está utilizando
La inteligencia artificial ya está en boca de todos, pero poca gente sabe lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones? Vamos a intentar responder a estas preguntas.
Es la revolución más importante de la tecnología desde que se inventó la informática. La inteligencia artificial va a cambiarlo todo (ya lo está haciendo), aunque no tenemos claro cuándo, ni como… ni por qué. Es la gran paradoja de la IA. Todo el mundo habla de ella, pero pocos saben cómo funciona, o lo que realmente hace. En este artículo vamos a intentar explicar qué es de una forma clara y sencilla, para entender los conceptos básicos y descubrir sus posibilidades.
La capacidad de que las máquinas piensen y razonen por su cuenta puede ser el avance más importante de la tecnología en los últimos siglos, pero también representa un peligro real para la Humanidad. Porque las ordenadores hoy en día controlan las centrales nucleares, el suministro de luz, los misiles armados… ¿Y si un día una inteligencia artificial decide que los humanos no somos necesarios? Parece una mala película de ciencia ficción, pero es un temor que comparten algunas de las mentes más brillantes de nuestro tiempo, desde Bill Gates o Elon Musk al añorado Stephen Hawking.
Uno de los padres de la inteligencia artificial, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la IA salvaría a la Humanidad. Pero también profetizó en 1970: «Cuando los ordenadores tomen el control, quizá ya no lo podamos volver a recuperar. Sobreviviremos mientras ellos nos toleren. Si tenemos suerte, quizá decidan tenernos como sus mascotas«. Y eso lo dijo antes de que existiera la informática doméstica e Internet… ¿qué tiene que todo el mundo asegura que es el mayor avance de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza?
La IA es una revolución porque supone una forma completamente nueva de que un software, un robot, ponga en práctica una tarea que le encomendamos.
Índice de contenidos
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- ¿En qué se diferencia un programa informático de una IA
- Diferentes tipos de IA muy utilizadas
- Una evolución sin límites
En apenas unos años, ya está en todos los sitios: los móviles, los ordenadores, la nube, los servicios de atención al cliente, la banca, los videojuegos… Y esto no ha hecho nada más que empezar…
¿Qué es la inteligencia artificial?
No existe un definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial. Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es la inteligencia humana…
En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron cuatro tipos, en 2009: sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales. Sistemas que actúan como humanos, como los robots. Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos, y sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes.
Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano, y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios han intentado construir máquinas que se comporten como humanos.
En 1769 un autómata llamado El Turco, construido por el ingeniero austríaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas retando al ajedrez a todo el que se atrevía a jugar contra él. Jugó contra Napoleón, contra Benjamin Franklin, contra maestros del ajedrez, y los venció.
Años más tarde se descubrió que El Turco estaba manejado por un humano que se escondía en el interior de la mesa de juego. Unos espejos situados en los ojos del autómata le permitía ver el tablero, y gracias a unos ingeniosos mecanismos de relojería podía controlar la mano del autómata para mover las piezas por el tablero. Hasta 15 maestros de ajedrez manejaron a El Turco, siendo el más famoso un enano llamado Tibor Scardanelli, que cabía sin problemas en el interior de la mesa y además era un extraordinario jugador de ajedrez.
El Turco no era inteligencia artificial, pero nos muestra cómo el anhelo de construir máquinas inteligentes no es un concepto de nuestro tiempo.
Tuvimos que esperar hasta 1936 para que se iniciara el proceso de la inteligencia artificial moderna. Básicamente la inventó Alan Turing, el experto matemático que descifró los códigos secretos nazis de la mítica máquina Enigma. Adelantó dos años el fin de la Segunda Guerra Mundial, ya que los aliados pudieron leer los mensajes secretos de los alemanes. Su vida ha sido llevada recientemente al cine.
En 1936 Alan Turing publicó su concepto de máquina universal, que básicamente describía lo que era un algoritmo informático, y un ordenador. En 1950 formalizó el inicio de la Inteligencia Artificial con su Test de Turing, una prueba que define si una máquina es o no inteligente. Si un humano y una IA se enfrentan a las preguntas de un interrogador y ese interrogador no puede distinguir si las respuestas provienen del humano o de la IA, entonces la IA es inteligente.
En 2014, por primera vez una IA superó el Test de Turing.
En 1956 expertos como John McCarthy, Newell, Simon o el mencionado Marvin Minsky, usaron por vez primera el término «inteligencia artificial» en una conferencia en Dartmouth (Estados Unidos).
Minsky creó el primer simulador de redes neuronales, un genio que también inventó el microscopio confocal y patentó el primer casco de realidad virtual… ¡en 1963! Además fue el principal asesor de la película 2001: Una Odisea en el Espacio, dando vida al ordenador inteligente HAL 9000.
También le dio la idea a Michael Crichton para su novela Parque Jurásico.
Pero el verdadero auge de la inteligencia artificial, a un nivel práctico, llegó cuando comenzaron a aparecer ordenadores potentes y baratos, capaces de experimentar con la IA a un nivel global y cotidiano.
Primero aparecieron los agentes inteligentes, entidades capaces de dar una respuesta analizando los datos según una reglas, o los populares chatbots que eran capaces de mantener una conversación como un humano. El más famoso de todos fue A.L.I.C.E. el más real en los primeros años del milenio. Su descendiente más actual es Mitsuku, que ha sido galardonado con el premio Loebner al mejor chatbot del mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018.
BMW ha liberado sus algoritmos de inteligencia artificial para que los use todo el mundo
Inteligencia artificial va a ser uno de los pilares tecnológicos del siglo XXI, junto con la conexión 5G y el Big Data. Muchas empresas la usarán como ventaja competitiva para superar a la competencia. Por eso sorprende la decisión de BMW de liberar sus algoritmos de inteligencia Artificial y hacerlos de código abierto, para que puedan usarlos todo el mundo.
La multinacional alemana ha colgado en GitHub el código fuente de los primeros tres algoritmos de inteligencia artificial que va a hacer públicos. Ya están disponibles para descargar.
Pese a todo, BMW no es pionera en este aspecto. Tesla, por ejemplo, ofrece de forma libre todas sus patentes relacionadas con los coches eléctricos, para que las use cualquier fabricante.
El coche más negro del mundo es un BMW X6 pintado con Vantablack, un material de efecto bidimensional creado para misiones especiales. Estará en Frankfurt.
Los algoritmos de IA que BMW ofrece en código abierto sirven para añadir visión a un robot. Se trata de software de reconocimiento de imágenes y de etiquetado de objetos que aparecen en una foto.
«Con los algoritmos que publicamos ahora, el Grupo BMW ha reducido significativamente el tiempo de desarrollo de redes neurales para sistemas de transporte autónomos y robots«, explica Dirk Dreher, Jefe de Logística del Grupo BMW, en el blog de la compañía.
BMW usa estas redes neurales en sus cadenas de montaje para comparar imágenes de piezas obtenidas en producción con las piezas de una base de datos, y así identificar anomalías. También las usan los robots autónomos que transportan piezas dentro de las fábricas, para detectar obstáculos.
La inteligencia artificial ya está en boca de todos, pero poca gente sabe lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones? Respondemos a estas preguntas.
BMW asegura que con esta iniciativa no solo se beneficiarán otras empresas tecnológicas, que podrán usar esta IA en sus productos o instalaciones. También espera que los desarrolladores externos ayuden a perfeccionar y mejorar estos algoritmos, con lo que la propia BMW también saldrá beneficiada.
Básicamente nos está describiendo las bondades del código abierto, que tan buenos resultados le ha dado a Google con Android, por ejemplo.
Cuatro ejemplos de Inteligencia Artificial con rostro claramente humano
El sector financiero es un gran exponente de la penetración de esta tecnología en favor del cliente y de la eficiencia en los procedimientos internos. Gracias a ella, la banca puede afinar sus políticas de ciberseguridad y luchar contra el fraude y el robo de identidades
El 10 de febrero de 1996, una máquina llamada Deep Blue derrotó en una partida de ajedrez disputada en Filadelfia al entonces campeón del mundo, el todopoderoso Gary Kasparov. El estadounidense John McCarthy había acuñado el concepto de Inteligencia Artificial ya en 1955, pero el superordenador de IBM lograba en solo 24 horas un impacto mediático muy superior a cuarenta años de congresos y publicaciones científicas. La noticia de la derrota de Kasparov, que entonces asombró al mundo, quizá mueva a la sonrisa con los desarrollos que hoy conocemos. Pero fue el primer ejemplo universal de una revolución que ya es incontestable.
Por medio de la Inteligencia Artificial, las máquinas emulan el funcionamiento de la mente humana, siendo capaces de aprender, razonar y perfeccionar sus conocimientos por medio de una serie de algoritmos evolutivos. La utopía se ha desvanecido y ya hay múltiples aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial en el mundo del trabajo, en la medicina, el comercio, la economía, la movilidad…
Su irrupción supone un antes y un después en la evolución humana. Y como en la invención de la electricidad, de la penicilina, de la imprenta o de la máquina de vapor, el discurso científico es insuficiente para explicar el impacto que sobre nuestras vidas tendrá la Inteligencia Artificial, asociada demasiadas veces –y de forma injusta– a un capitalismo destructivo con ribetes apocalípticos.
En el campo de la salud, por ejemplo, confluyen características ideales para la aplicación de la Inteligencia Artificial, gracias a la ingente masa de información que puede recopilarse sobre grandes volúmenes de población. Sobre esa gigantesca base de datos con perfiles, historiales clínicos, síntomas, evolución de enfermedades y un largo etcétera, se pueden desarrollar sistemas de detección precoz de enfermedades y aplicar los tratamientos más efectivos.
Pero no por ello desaparecerá el factor humano. El médico seguirá siendo el referente, ya que la comunicación y el manejo de emociones, factores eminentemente humanos, son esenciales en este campo y porque los datos son siempre interpretables y deben además estar bien seleccionados. El médico, al contrario de lo que muchos creen, verá reforzado su papel con la inteligencia artificial como referencia.
El mundo de los asistentes virtuales es otro buen ejemplo de cómo la Inteligencia Artificial opera en favor del bienestar y de la inclusión de personas con alguna discapacidad. Según un estudio de la consultora Gartner, un 30% de las búsquedas por Internet en el próximo 2020 se llevará a cabo sin pantalla ni teclado. Lo que comenzó siendo un simpático y llamativo aditamento en los smartphones de Apple se ha extendido con la aparición de otros asistentes en el ámbito de Amazon, Google y algún otro gigante.
El sector financiero es un gran exponente de la penetración de esta tecnología en favor del cliente y de la eficiencia en los procedimientos internos. Gracias a la Inteligencia Artificial, por ejemplo, la banca puede afinar sus políticas de ciberseguridad y luchar contra el fraude y el robo de identidades detectando comportamientos sospechosos en base a ciertos patrones.
En este contexto, CaixaBank ha sido una entidad pionera en España a la hora de incorporar la Inteligencia Artificial en su cartera de servicios, tanto para sus empleados como para sus clientes. Como en el caso de la medicina, esta tecnología facilita un trato personalizado al cliente por parte de los recursos humanos presentes en las sucursales.
En 2018, por ejemplo, la entidad introdujo un asistente virtual para sus trabajadores, basado en IBM Watson, que ha contribuido notablemente a la eficiencia interna. Se trata de una solución equivalente a un ‘Siri’, que ha sustituido a un call center interno (acumulaba 500.000 llamadas al mes) al que se dirigían los agentes del banco para consultar dudas, documentación y otras preguntas frecuentes. El resultado es un incremento claro de la productividad.
La tecnología del reconocimiento facial es otra resultante de la Inteligencia Artificial. Funciona ya en varios aeropuertos del mundo y permite ahorrar algunos tediosos procedimientos, cruzar el filtro de seguridad y agilizar el embarque, disminuyendo el estrés y la ansiedad asociados a estas largas esperas. CaixaBank ha sido el primer banco del mundo en utilizar esta misma tecnología de reconocimiento facial para que sus clientes puedan sacar dinero de sus cajeros en algunas de sus oficinas de Barcelona y Valencia. El software utilizado valida hasta 16.000 puntos de la figura del rostro del cliente, lo que garantiza una identificación totalmente segura.
Otro ejemplo de cómo la Inteligencia Artificial permite optimizar esfuerzos es el sistema de gestión de devoluciones de recibos domiciliados. La herramienta, presente en 600 oficinas de CaixaBank, toma en el 99% de los casos la misma decisión que un gestor humano a la hora de resolver la situación. Con ello, los empleados dedican menos tiempo a tareas rutinarias y centran sus esfuerzos en la atención personal del cliente.
Para sus clientes, Caixabank también ha implementado soluciones de Inteligencia Artificial. Cuenta con dos chatbots que son capaces de interactuar con los usuarios sobre cualquier cuestión relacionada con productos y servicios de la entidad. El asistente virtual de CaixaBank se llama Neo. Funciona con Google Home, Amazon Alexa, en la app de CaixaBank o en la propia web. Según cifras de la entidad, más de un millón de clientes han interactuado con Neo, generando un total de dos millones de conversaciones. Neo es capaz de responder más de 450 preguntas relativas a información de negocio de la entidad y ofrece un alto índice de confianza en las respuestas. Por su parte, imaginBank, el banco móvil de esta entidad financiera, dispone de otro asistente similar llamado Gina.
Digitalización e inteligencia artificial, ¿la combinación que mejorará nuestro futuro laboral?
Mientras los más pesimistas consideran que el impacto de las nuevas tecnologías implicará una pérdida de numerosos puestos de trabajo, otros más optimistas lo ven como la clave para crear una sociedad laboral con nuevas y mejores oportunidades
Natalia de Greiff, vicepresidenta de la unidad de Cloud y Cognitive de IBM para América Latina.
rmanzano@diariolasamericas.com
La idea de una sociedad futura controlada por máquinas robóticas resulta intimidante. Es cierto que mucho del estrés que algunas personas acumulan sobre esta percepción se lo deben a la literatura y el cine. Eso tampoco ayuda.
Empero, más allá de esta ficción distópica, donde el hombre del mañana será desplazado por robots o dominado por la inteligencia artificial (IA), hay toda una perspectiva más realista y dinámica que tiene fundamentos económicos y científicos mucho más racionales y menos tropológicos.
Al menos, esta es también la impresión que comparte Natalia de Greiff, vicepresidenta de la unidad de Cloud y Cognitive de IBM para América Latina. Ella considera que la tecnología y el arribo de la transformación digital en nuestro tiempo lo que está facilitando es la apertura de oportunidades diferentes.
Realidad vs. ficción
“El Foro Económico Mundial estima que van a desaparecer aproximadamente 75 millones de empleos”, afirma De Greiff, pero explica que, aunque esto pudiera parecer un augurio negativo, resulta, en cambio, todo lo contrario, porque “con la llegada de las tecnologías de punta también aparecerán necesidades por 130 millones de nuevos puestos de trabajo”.
Indica la experta que, además, si bien es cierto que se reemplazan una gran cantidad de oficios, del mismo modo también “se genera un oportunidad de más de 60 millones de nuevos empleos para personas que estén capacitadas”.
“Es ahí donde creo que está el reto más importante que tenemos todos al trabajar en compañías que están direccionadas, o relacionadas, con la tecnología -comenta-. Porque, lo importante es cómo preparamos las dos áreas, la gente que viene a ocupar las nuevas posiciones, que van a ser parte de la nueva fuerza laboral, y la gente que hoy hace parte de esa fuerza laboral”.
Por otro lado, De Greiff resalta el hecho de que durante los tres próximos años será necesario reentrenar a 120 millones de personas en las veinte economías más relevantes del mundo. “Lo que estamos viendo realmente es una gran oportunidad de aprender nuevas tecnologías”, agrega la especialista, y puntualiza que, de acuerdo con la experiencia que tenga cada persona, si es capaz de saber transformarla y “combinarla con este mundo de la transformación digital”, esto, inevitablemente, conllevará un mejor aprovechamiento de la fuerza laboral y redundará en beneficio de toda la sociedad.
Inversión y capacitación
Para Natalia lo importante es cuán rápido las compañía podrán responder “al reto tecnológico y digital que tenemos en este momento”, por lo que significa, no solo en cuanto a monto de inversión en dinero, sino también en tiempo.
Destaca que “nosotros en IBM, por ejemplo, hemos colocado una plataforma de capacitación a disposición de todos los empleados”, y detalla que se trata de una herramienta cognitiva basada en la nube, donde se hace un censo de estudio personalizado del trabajador para que pueda ejecutar el entrenamiento y adquirir las certificaciones que requiere su actividad individual.
Sin embargo, también considera que es importante prestarles atención a los jóvenes que vienen preparándose para enfrentar su vida laboral. Ejemplifica que “programas como FinTech, que está en toda América Latina, ya ha sido anunciado y está trabajando en los colegios y en las escuelas”.
Del mismo modo, elogia el esfuerzo que también se está realizando en el subcontinente “para que los estudiantes salgan capacitados en tecnologías con inteligencia artificial, como la nube, etc.”, al tiempo que celebra la posibilidad de que ellos “puedan obtener su diploma, para que logren ser parte de la fuerza laboral y adaptarse a ese nuevo mundo que están viviendo”.
Autónomos y emprendedores
Aunque, en apariencia, los trabajadores privados estarían más alejados del uso de las nuevas tecnologías, Natalia insiste en que no todo es en blanco y negro, también aquí hay matices. “Si tú vas al agro, o ves a los agricultores, dirías que es la gente que menos utiliza este tipo de tecnología de inteligencia artificial”, y a seguidas expone el caso de una aplicación desarrollada en su país de origen por un innovador que le cambió la vida a miles de personas en el campo.
“Utilizó toda la documentación que se tenía de los últimos años de las cosechas en Colombia, de los sembrados, etc. Esos datos los puso a trabajar con IBM, con el gobierno y con el asociado de negocios, para poner a disposición de 3.000 agricultores información sobre cuando es la mejor época de cosechar y cuál es el mejor momento de abonar o de sembrar”, relata De Greiff.
“Entonces, en una industria que tú nunca te imaginarías, como es la agricultura -continúa reseñando-, un startup fue capaz de desarrollar una aplicación para ellos, donde, a través de inteligencia artificial, expuso conocimientos e información que les hizo tener una mejor cosecha y, obviamente, obtener un mejor ingreso económico”.
¿Latinoamérica avanza?
“La verdad que no puedo decir que haya un gobierno que no esté dispuesto”, afirma la experta de IBM al referirse al uso y aplicación de las nuevas tecnologías, de la digitalización y de la inteligencia artificial en la economía y en las sociedades latinoamericanas. “Los gobiernos con los que compartimos, les hablamos siempre de cómo podemos proteger el crecimiento de las industrias y de las economías en cada uno de estos países, y todo el mundo está abierto a la aplicación de estas nuevas tecnologías”, replica.
Natalia, quien forma parte de The Council of the Americas, la organización empresarial estadounidense encargada de promover el libre comercio, la democracia y los mercados abiertos en las Américas, también alude al hecho de que el constante intercambio, la participación y la celebración de eventos, genera una dinámica muy beneficiosa en el área para discutir estos asuntos.
Señala que este movimiento de trabajo “nos permite estar en relación con los medios, con los clientes de distintos países de Latinoamérica, y realmente se intercambian muchísimas posibilidades de negocios y se dan interacciones muy positivas”, y adiciona que, de modo general, “hay un compromiso muy grande de compartir todas estas tecnologías”.
La próxima década
“Latinoamérica está viviendo una oportunidad única con la transformación digital. Es una realidad”, afirma De Greiff y lo fundamenta sobre la base de que es una ocasión única en la que todos tienen el chance de involucrarse y participar en los próximos años.
También como vicepresidenta de la unidad de Cloud y Cognitive de IBM para América Latina, expone que “tenemos un compromiso con nuestros clientes para acompañarlos en esta transformación”, y reitera la responsabilidad adquirida para entrenar y preparar a la fuerza laboral “en el uso de todas las nuevas tecnologías, y en el beneficio de crecimiento de, tanto las empresas, como las industrias”.
Cree firmemente que “invertir es ganar” y finaliza enfatizando que es el mejor método “para poder generar una emulación abierta a toda la competencia que existe para que todos los mercados puedan seguir creciendo”.
UN GRUPO DE INVESTIGADORES SUIZOS CREA UN PROGRAMA CAPAZ DE ANTICIPAR LA CAÍDA DE UN RAYO POR MEDIO DE POCOS DATOS METEOROLÓGICOSGracias a la inteligencia artificial es posible predecir dónde y cuándo caerá un rayo
Más allá de la recomendación de no acercarse a cuerpos altos y solitarios durante una tormenta eléctrica o del mito de que un rayo no cae dos veces sobre el mismo árbol, son pocos los elementos que han permitido a un ser humano el prever cuál será el sitio de impacto de las descargas eléctricas entre las nubes y la tierra. Pero son sólo cuatro los datos meteorológicos que permitieron a un equipo de científicos suizos el anticipar el tiempo y el espacio que ocupará un rayo en su manifestación. Por medio de un sistema de inteligencia artificial capaz de poner en común estos cuatro parámetros con todo el historial de veinte años de descargas celestiales, los científicos han logrado predecir la caída de un rayo hasta media hora antes de su impacto.
Entender en profundidad el fenómeno que encierra a los rayos es una de las más grandes ambiciones de la meteorología. El fenómeno consiste básicamente en la generación de grandes descargas de energía entre los colosales campos eléctricos formados en una tormenta y los existentes a nivel del suelo. En la ciudad los pararrayos se ocupan de mantener a la población despreocupada frente a este fenómeno meteorológico, pero la situación cambia en el campo o en otros entornos naturales donde estos son capaces de desatar incendios, afectar la navegación aérea o la distribución de energía eléctrica. Hasta la aparición de esta tecnología de inteligencia artificial, los meteorólogos predecían la caída de los rayos por medio de observaciones satelitales o gracias a sensores ubicados a nivel de la tierra capaces de registrar las variaciones de los campos electrostáticos.
El descubrimiento de estos investigadores permite realizar las mismas predicciones de forma más rápida y más precisa gracias a datos fácilmente obtenibles por cualquier estación meteorológica: temperatura del aire a dos metros de altura, la velocidad del viento, la presión atmosférica a la altura de la estación y la humedad relativa del aire. Para entrenar a su sistema de inteligencia artificial se recopilaron registros de doce estaciones ubicadas en Suiza desde 2006, datos con los que luego elaboraron un algoritmo para buscar patrones que pusiesen en común las variaciones cada diez minutos de los cuatro parámetros mencionados. «Consideramos tres rangos temporales de anticipación: de 0 a 10 minutos, 10 a 20 minutos y 20 a 30 minutos. La probabilidad media de detección entre las 12 estaciones fue respectivamente del 78%, 78% y 76%», comentó en un correo el investigador del laboratorio de compatibilidad electromagnética de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza) y principal autor del ingenio, Amir Mosajabai.
Aunque el tiempo de caída fue de lo más preciso en la predicción, no fue así para el lugar de impacto. En efecto, el sitio de la caída tiene un margen de error de 30 kilómetros a la redonda alrededor de cada estación de meteorología. «Es cierto que, para algunos usos, la distancia es grande», reconoció Mosajabai, pero asegura que es solo por falta de más información. «Los datos de los rayos con los que contábamos eran los del rango de los tres kilómetros o los del rango de los 30 kilómetros» y no disponían de registros de distancias intermedias. El trabajo de los investigadores, publicado en las revistas «Climate» y «Atmospheric Science», fue comparado con otros modelos predictivos más antiguos que utilizan sensores de campo electrostático más tradicionales. En la mayoría de los casos el poder de predicción de la inteligencia artificial superó a los antiguos sistemas.
«Hay que reconocer que el rendimiento parece realmente bueno (alto porcentaje de detección, ratio de falsos positivos muy baja, menor del 10%), pero lo lograron en dos estaciones, una de un área montañosa y otra de alta montaña, respectivamente», comentó en un correo el investigador del Grupo de Investigación de Rayos (LRG, por sus siglas en inglés) de la Universitat Politècnica de Catalunya, Oscar Van der Velde. Para que haya una tormenta eléctrica, Van der Velde recuerda que se necesitan tres cosas: «Un fuerte gradiente vertical de temperatura, suficiente vapor de agua y un mecanismo que haga subir el aire. En las montañas, el tercer requisito lo cumplen muy bien los vientos que suben ladera arriba debido al calentamiento diurno solar. En las zonas alejadas de las montañas, el rendimiento será probablemente menor, ya que es más difícil capturar el mecanismo de elevación usando una única estación meteorológica».
Astronautas tendrán asistente con inteligencia artificial
El asistente para astronautas CIMON-2, desarrollado y construido por Airbus en Alemania pronto será desplegado en la Estación Espacial Internacional (EEI) para dar apoyo a la tripulación del laboratorio.
CIMON-2 es una esfera dotada de inteligencia artificial. Su nombre es un acrónimo de Crew Interactive Mobilecompanion, y es es una modificación a su predecesor, CIMON-1, que entre sus actualizaciones se incluyen un mejor sentido de la orientación y capacidades optimizadas para la interacción persona-máquina.
El dispositivo fue enviado a la EEI el pasado 5 de diciembre a bordo de la cápsula Dragon desarrollada por SpaceX, junto con el nanosatélite AztechSat-1 desarrollado en México.
“Los miembros de la tripulación podrían contar con un servicio de asistencia basado en Inteligencia Artificial sin precisar de una conexión de datos permanente a la Tierra cuando viajen a la Luna o a Marte. En tierra, por ejemplo, podría utilizarse para dar apoyo a las personas que realizan tareas complejas en áreas con infraestructuras frágiles”, explicó Christian Karrasch, director del proyecto CIMON en la Direcciòn Espacial del Centro Aeroespacial Alemán.
Este asistente tiene la capacidad de oír, ver, entender y hablar con los astronautas que se encuentran en la EEI. En su interior cuenta con tecnología de inteligencia artificial IBM Watson.
Inteligencia artificial para la conservación de las ballenas
- Investigadores de las universidades de Granada y Almería han creado un software libre y gratuito que detecta y cuenta ballenas en el mar de una manera más precisa y a menor coste que otras metodologías usadas en la actualidad.
Investigadores de las Universidades de Granada y Almería han creado un sistema basado en Inteligencia Artificial para el reconocimiento y conteo de ballenas en los océanos.
La aplicación resulta más exacta y económica que los modelos utilizados hasta el momento, además está disponible de manera libre y gratuita para todos los actores implicados en la protección de cetáceos y otras especies amenazadas como focas, leones marinos o pingüinos.
El método propuesto consiste en la aplicación de la inteligencia artificial para la resolución de problemas en la conservación de la biodiversidad. Así, en el artículo ‘Whale counting in satellite and aerial images with deep learning’ publicado por la revista Scientific Reports, del grupo Nature, los investigadores especifican el uso de esta técnica, llamada aprendizaje profundo.
Está basada en una serie de algoritmos de aprendizaje automático que utiliza una arquitectura conocida como redes neuronales convolucionales profundas.
Estos algoritmos y neuronas artificiales funcionan de una manera muy similar a la corteza visual humana. Es decir, tienen la capacidad de aprender y diferenciar automáticamente distintos objetos a partir de una gran cantidad de imágenes para luego hacer predicciones correctas sobre otras nuevas y retroalimentarse con la nueva información que generan.
Las capas de redes neuronales convolucionales profundas aprenden características muy complejas aumentando la cantidad de información que se puede procesar y disminuyendo, al mismo tiempo, la dificultad de los sistemas que intervienen. Con estos algoritmos, la aplicación aprende de forma autónoma partiendo de un conjunto de datos previo.
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Así, tras cargar una primera serie de imágenes en las que se indican los objetos que se quieren reconocer, el sistema genera un aprendizaje que puede reproducir sobre nuevos datos. Además, una vez que ha registrado un falso positivo sabe descartarlos en sucesivos análisis.
De esta manera, el resultado del trabajo ofrece un conteo más acertado de los cetáceos a partir de fotografías de satélite. En un primer momento, la aplicación reconoce a las ballenas en un conjunto de imágenes descartando otros objetos como barcos, icebergs, o espuma de mar.
Posteriormente, cuenta el número de ejemplares reconocidos. Las pruebas realizadas con imágenes libres de Google Earth han logrado un resultado un 36% más preciso que otros métodos, llegando al 81% de acierto en la detección y el 94% en el conteo.
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“Además, la aplicación es capaz de reconocer distintas posturas de las ballenas y diferenciar si están sumergidas, en reposo o soplando”, indica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Granada Siham Tabik, una de las autoras del artículo.
Avistamiento automático por satélite
El objetivo de los científicos es ampliar las competencias sobre la distribución, migración y número de ejemplares de ballenas para así poder preservarlas mejor.
Una de las causas del escaso conocimiento sobre estos cetáceos se debe a los métodos de detección utilizados. Normalmente, se realizan a través de avistamientos desde barcos o aviones, mediciones sonoras o imágenes de satélites de muy alta resolución.
“Todos estos métodos tienen un alto coste, requieren de un gran trabajo manual y dependen de factores externos, como el mal tiempo. Además, presentan la dificultad de que las ballenas pueden confundirse fácilmente con otros objetos, como rocas, barcos y espuma de mar sobre las olas”, añade Marga Rivas, otra de las autoras.
El nuevo sistema permite detectar y contar ballenas de forma automática teniendo en cuenta todos estos factores a partir de bases de datos, herramientas de inteligencia artificial e imágenes de satélite abiertas y gratuitas.
Así, los expertos han logrado mejorar la precisión de los métodos de detección de cetáceos sobre fotografías gratuitas de Google Earth y lo han probado en los 10 lugares del océano con mayor presencia de ballenas.
Aún así, el sistema debe mejorar algunas cuestiones que pueden subsanarse con el tiempo. Por ejemplo, aún no se tienen conjuntos de datos completos con imágenes de alta calidad con los que poder entrenar a las redes neuronales convolucionales.
A pesar de ello, el estudio proporciona tres conjuntos de información que garantizan un buen aprendizaje con 2.100 imágenes de ballenas, icebergs, y barcos. Además, proporciona otro conjunto de imágenes para pruebas compuesto por 13.348 imágenes de estos diez lugares críticos.
Emilio Guirado, Domingo Alcaraz-Segura y Francisco Herrera, quienes completan el grupo investigador afirman: “Los datos obtenidos mejorarían considerablemente si se pudieran emplear todavía más cantidad de fotografías de muy alta resolución. Así, la conservación de estos cetáceos se beneficiaría si el acceso a éstas fuera libre y gratuito para fines de conservación de la biodiversidad, de la misma manera que ocurre tras catástrofes naturales y humanitarias”.
Los investigadores plantean ampliar el sistema incrementando la capacidad de reconocimiento de otros cetáceos más pequeños, como las belugas, y ponen a disposición de la comunidad la aplicación para su uso y mejora en el archivo de Github.
El trabajo se ha financiado a través de los proyectos ‘Glocharid’ del Centro Andaluz para la Evaluación y el Seguimiento del Cambio Global de la Junta de Andalucía, ‘Smart-Dasci: Modelos de ciencia de datos e inteligencia computacional: tendiendo el puente entre big data y smart data’ del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, ‘LIFE ADAPTAMED’ de la Unión Europea y dentro de la iniciativa ‘GEOBON’, Red de Observación de la Biodiversidad.
Referencia bibliográfica
Emilio Guirado, Siham Tabik, Marga L. Rivas, Domingo Alcaraz-Segura y Francisco Herrera. ‘Whale counting in satellite and aerial images with deep learning’. Scientific Reports. 2019.
Fuente e imagen de portada: DICYT
Inteligencia artificial y nuevo avance en la salud: un electrocardiograma puede predecir si vas a morir
La inteligencia artificial (IA) puede predecir las posibilidades de una persona de morir dentro de un año al observar los resultados de las pruebas cardíacas, incluso cuando los médicos los consideran normales.
Brandon Fornwalt, del proveedor de atención médica Geisinger en Pensilvania, Estados Unidos, y sus colegas le encargaron a una IA que examinara 1,77 millones de resultados de electrocardiogramas (ECG) de casi 400.000 personas para predecir quién tenía un mayor riesgo de morir en el próximo año.
Un electrocardiograma registra la actividad eléctrica del corazón y su patrón cambia en caso de que el paciente sufra afecciones coronarias, incluyendo ataques cardíacos y fibrilación auricular.
El equipo entrenó dos versiones de la Inteligencia Artificial: en una, al algoritmo solo se le dieron los datos sin procesar del ECG, que mide el voltaje con el tiempo; en el otro, se alimentó con datos de ECG en combinación con la edad y el sexo del paciente.
Así, los investigadores midieron el rendimiento de la IA utilizando una métrica conocida como AUC, que mide un modelo entre dos grupos de personas. En este caso, pacientes que murieron dentro de un año y aquellos que sobrevivieron.
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La IA constantemente obtuvo un puntaje superior a 0,85, donde un puntaje perfecto es 1 y un índice de 0,5 indica que no hay distinción entre los dos grupos. Las AUC para los modelos de calificación de riesgo utilizados actualmente por los médicos oscilan entre 0’65 y 0’8, apuntó Fornwalt.
A modo de comparación, los investigadores también crearon un algoritmo basado en las características de ECG que los médicos miden actualmente, como ciertos patrones de las grabaciones.
«No importa qué, el modelo basado en voltaje siempre fue mejor que cualquier modelo que se pudiera construir a partir de cosas que ya medimos a partir de un ECG», explicó.
La inteligencia artificial predijo con precisión el riesgo de muerte incluso en personas que los cardiólogos consideran que tienen un ECG normal. Tres cardiólogos que revisaron por separado los ECG de aspecto normal no pudieron detectar los patrones de riesgo que detectó la IA.
«Ese hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los humanos probablemente no pueden ver, o al menos que simplemente ignoramos y pensamos que son normales. La IA puede potencialmente enseñarnos cosas que tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas», dijo Fornwalt.
La inteligencia artificial también juega al fútbol
Olocip es la empresa que ha creado Esteban Granero para aplicar esta tecnología al ámbito deportivo
Los posibles usos de la inteligencia artificial (IA) se van abriendo camino y surgen nuevos ámbitos de aplicación. El mundo del deporte, y del fútbol en particular, no es ajeno a este desarrollo. Precisamente aprovechar los datos para reducir la incertidumbre y predecir resultados en este sector es el objetivo de Olocip, la empresa creada por el futbolista del Espanyol Esteban Granero, de la mano de expertos en inteligencia artificial, para ayudar a los clubes a tomar mejores decisiones tanto en el ámbito deportivo como en el empresarial.
“Esta herramienta está presente en todos los sectores y se ha convertido en un elemento más. En el fútbol se genera mucho conocimiento subyaciente, Granero se dio cuenta de que había muchas cosas que se podían optimizar”, explica el director de desarrollo de negocio de la compañía, Mario Garrido, quien también defiende que esta tecnología se puede aplicar a todos los departamentos de un club deportivo. En el terreno médico, por ejemplo, los algoritmos son capaces de predecir la probabilidad de que un jugador se lesione, así como sugerir ejercicios para evitar que esta contusión llegue a producirse. También desde el punto de vista del rendimiento de los futbolistas y la gestión deportiva, la inteligencia artificial tiene mucho que decir. Cómo se va a desenvolver determinado jugador en un nuevo vestuario o en qué equipo se desarrollaría mejor sin necesidad de probarlo físicamente son algunas de las preguntas para las que está preparado Olocip.
Un reto para el que, sostiene Garrido, el contexto es determinante. La tecnología permite acercarse científicamente a cómo sería el juego de un deportista teniendo en cuenta, con datos objetivos, el nuevo entorno: cómo funcionan el resto de jugadores, el tipo de juego, el entrenador, la liga… Una práctica especialmente orientada al mercado de fichajes. “Se va Griezmann del Atlético de Madrid al Barcelona y necesitamos encontrar a alguien que lo sustituya. Hasta ahora podíamos ver más o menos, a ojo, quién jugaba como él, pero con IA, conseguimos proyectar claramente cuál sería el desarrollo del nuevo futbolista. Antes se podía presuponer, pero al añadir una información más objetiva, se comprueba científicamente”, comenta el responsable de una herramienta premiada por promocionar la investigación y la ciencia. Galardón al que se suma el premio de la Asociación de Inteligencia Artificial que recibió una de sus socios tecnológicos, Pedro Larrañaga.
Los algoritmos vaticinan incluso si este fichaje se va a revalorizar con el tiempo o no. “Según la edad del jugador, puede que su precio en el mercado no suba, pero sí que adquirirá nuevas destrezas que lo harán igualmente rentable”, apunta el responsable de Olocip. Incluso en mitad de un partido, el sistema puede variar sugerencias tácticas según evolucione el resultado y el comportamiento rival. “No se tienen los mismos objetivos con un gol a favor que con un empate a cero”, continúa.
En cualquier caso, el experto insiste en que la tecnología no debe sustituir en ningún momento el criterio humano, sino que su función se limita a devolver una serie de datos objetivos para reducir la incertidumbre y que sea más sencillo tomar una decisión. “La principal barrera es que la gente opina que el fútbol es demasiado personal y que el comportamiento de un jugador no puede ser modelado, pero es igual de complejo que cualquier otro de los sectores en los que el uso de la IA está completamente instaurado”, concluye.
La inteligencia artificial puede servir para diagnosticar enfermedades
Un estudio concluye que las máquinas las computadoras identificar patrones de enfermedad examinando e imágenes y emitir un diagnóstico
Un estudio realizado por investigadores de Birmingham, en el Reino Unido, ha concluido que la inteligencia artificial (IA) puede servir para diagnosticar enfermedades con el mismo acierto que los profesionales de la salud. Sin embargo, el mismo estudio, publicado en la revista The Lancet Digital Health, advierte que faltan estudios de calidad para poder evaluar el potencial real de la tecnología aplicada a este campo
Para llegar a esta conclusión los investigadores han realizado una revisión sistemática de todos los trabajos de investigación existentes hasta el momento y relacionados con la aplicación de la IA en el sector de la salud.
En la investigación se han centrado en los trabajos sobre el Deep learning, o aprendizaje profundo, que emplea algoritmos, big data y potencia informática para emular la inteligencia humana. Esto permite a las computadoras identificar patrones de enfermedades a partir de los datos que recogen al examinar miles de imágenes. Con estas imágenes y datos las máquinas van aprendiendo a identificar los síntomas y acaban por ser capaces de proporcionar un diagnóstico en casos individuales.
En el sector de la salud se mira a la tecnología de la IA como una posible forma de reducir la carga de trabajo para los profesionales médicos sobrecargados y revolucionar la atención médica. Sin embargo, los resultados de las investigaciones científicas todavía no han estado a la altura de las expectativas.
En este estudio de la University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust se han revisado cerca de 20.500 artículos revisados, y la conclusión es que menos del 1% son lo suficientemente sólidos. Según explica el profesor Alastair Denniston, director de la investigación, en un comunicado, “dentro de esos pocos estudios de alta calidad, encontramos que el aprendizaje profundo podría detectar enfermedades que van desde cánceres hasta enfermedades oculares con la misma precisión que los profesionales de la salud. Pero es importante tener en cuenta que la IA no superó sustancialmente el diagnóstico humano”.
A partir de los datos de 14 estudios, los investigadores han comprobado que los algoritmos de aprendizaje profundo detectaron correctamente la enfermedad en el 87% de los casos, en comparación con el 86% de los profesionales de la salud. La IA también ha podido identificar correctamente a los pacientes libres de enfermedad en el 93% de los casos, en comparación con el 91% de los profesionales de la salud.
Puede que estos resultados suenen realmente prometedores, pero los investigadores aseguran que se necesitan mejores investigaciones e informes para valorar cuál es el verdadero poder del aprendizaje profundo en entornos de atención médica. Entre otras cosas, señalan que hace falta un mejor diseño del estudio, y que este incluya una prueba de IA en un entorno similar al que trabajan los profesionales de la salud.
La industria energética se transforma con Inteligencia Artificial
En el caso de Microsoft, la empresa presentó nuevas herramientas en su plataforma Dynamics 365 que ayudan a que las empresas tengan mayor visibilidad de las operaciones en planta y de los equipos que tienen operando.
Así puede ayudar la Inteligencia Artificial a los pequeños negocios
Cuánto cuesta y cómo aplicarla para mejorar en todos los procesos
Siri, el asistente de voz de Apple, o las recomendaciones de películas y series de Netflix, adaptadas a cada usuario, son dos buenos ejemplos de cómo la Inteligencia Artificial (IA) está ya presente en nuestro día a día. Dos ejemplos cotidianos de cómo esta tecnología nos puede hacer la vida más fácil y que son sólo la punta del iceberg de cómo la IA va a transformar por completo la forma en la que se trabaja en todas las áreas de un negocio. Así lo afirma Emilio Iturmendi, director de pymes de Microsoft: “La IA está transformando la forma en la que las empresas se relacionan con sus clientes, gestionan el talento de sus empleados, optimizan sus operaciones y desarrollan nuevos productos y servicios digitales. De hecho, existen numerosos estudios que demuestran que las empresas que están apostando más decididamente por la IA están liderando su sector de actividad y aprovechando una ventana de oportunidad por delante de sus competidores. Estamos convencidos de que cada empresa, cada proceso, cada producto y la forma de trabajar de cada empleado serán redefinidos en los próximos años mediante el uso de la Inteligencia Artificial”.
Pero, ¿de qué hablamos exactamente cuando hablamos de Inteligencia Artificial? ¿Qué utilidad tiene en los negocios? Y, sobre todo, ¿tiene sentido aplicar IA a pequeñas o medianas empresas?
DE ESTO HABLAMOS CUANDO HABLAMOS DE IA
“La IA es una mezcla de analítica avanzada y automatización que permite sustituir o complementar decisiones humanas anticipando el futuro y utilizando una serie de algoritmos. En algunos casos, si son redes neuronales, intentan asemejarse al procesamiento de información que hace el cerebro humano, pero en otros casos no necesariamente es así. Es capaz de tomar decisiones con un alto grado de acierto. Con porcentajes de éxito del 96% cuando un ser humano acierta en un 60%”, explica Enrique Serrano Montes, CEO de Tinámica.
Inteligencia que puede sustituir y mejorar las decisiones de las personas. “La IA es cualquier programa que consiga que un ordenador haga una cosa que antes la hacía un humano. Y se puede aplicar a cualquier proceso o departamento en cualquier empresa. Puedes decir, vamos a aplicar IA al área de Recursos Humanos, vamos a aplicar IA al área comercial… a cualquier área. Y dentro de que puedes aplicarla a cualquier área, en Recursos Humanos puedes utilizarla para los procesos de selección de los candidatos, para formación… Sus posibilidades son prácticamente infinitas”, apunta Macarena Estévez, socia de Consultoría de Deloitte.
INTELIGENCIA PARA PYMES
Aunque son las grandes empresas las que más están apostando por esta tecnología, en unos años estará presente en empresas de todos los tamaños. De hecho, la utilizan ya pequeños negocios como comercios o restaurantes. Un asistente de voz que atienda a los clientes es IA. Como también lo son los softwares que ayudan a conocer mejor a los clientes para ofrecerles ofertas personalizadas.
“A la hora de decidir si merece la pena aplicarla a nuestro negocio, más que mirar el volumen de clientes que tenemos debemos pensar si tenemos cosas que se repiten constantemente. En ese caso, tiene todo el sentido. Hemos hecho cosas muy pequeñas para call centers. Por ejemplo, soporte para diez agentes. La cuestión es cuál es el potencial impacto que puede tener el automatizar nuestros procesos. Si el 40% de las llamadas que recibo son siempre sobre las mismas cosas, pues ahí me puedo estar ahorrando unos costes muy significativos automatizando esa tarea. No es tanto un tema de número de clientes como de cómo de automatizable y de qué volumen de interacciones estamos recibiendo”, comenta José Gómez, CEO de Sentimer.
Para Macarena Estévez, aplicar la IA tiene sentido también “donde tienes datos que puedes tener disponibles en tiempo real, lo que significa velocidad en la toma de decisiones, a un nivel que un ser humano no llega”.
CÓMO LA ADAPTO A MI NEGOCIO
También conviene recordar que “la IA tiene diferentes niveles. Tienes IA muy sencilla, que programa una máquina para que te haga una cosa y siempre te haga la misma cosa. Recibes unos datos, haces unos cálculos y me das el resultado. Y luego tienes IA muy compleja y es hacia donde va el mundo, que es una inteligencia que realmente se parezca a la inteligencia humana y no haga falta mucha programación, sino que la propia máquina sea capaz de ir aprendiendo por sí misma”, apunta Macarena Estévez.
A la hora de adoptarla, “yo recomendaría a la empresa que se fije un objetivo de negocio. ¿Qué quieres conseguir? Sacar más rentabilidad a los clientes, más satisfacción, más ventas, reducir el stock, reducir costes… Hay que empezar con un objetivo y a partir de ahí analizar cuál es la tecnología más apropiada. Sin olvidar que todo esto requiere de datos, la empresa debe disponer de datos obtenidos de forma automatizada. Porque al final, todos estos algoritmos aprenden en base a datos y esos datos tienen que estar almacenados en algún sitio y ser accesibles”, advierte Enrique Serrano.
En el mercado vas a encontrar herramientas que exigen una pequeña adaptación y otras mucho más complejas. Google, por ejemplo, “cuenta con tecnologías propias y con alianzas con terceros que tocan muchas áreas relacionadas con el Machine Learning y la Inteligencia Artificial. Desde reconocimiento de imágenes (Google Cloud Vision API), un motor para construir agentes virtuales o chat bots (DialogFlow) o motores de recomendación que permiten usar esta tecnología de forma rápida. Adicionalmente, el modelo de negocio de Google Cloud, que se basa en un pago por uso, hace que la barrera de acceso a cualquiera de estas tecnologías sea muy baja, democratizando el uso de la IA, ya sea para grandes empresas, que tienen muchos recursos económicos y humanos, y las pymes, que están mucho más limitadas, pero quieren seguir siendo competitivas”, explica Javier Martínez, responsable del equipo de preventa de Google Cloud en España y Portugal.
También Microsoft dispone de herramientas adaptadas a las pymes, como Microsoft Dynamics 365, que analiza grandes volúmenes de datos para predecir picos de demanda y nuevas tendencias para aportar un mayor conocimiento a los negocios o los servicios cognitivos de Microsoft Azure, que ponen a disposición de cualquier empresa los recursos necesarios para poder crear sus propios chatbots con los que desplegar nuevos servicios e interactuar con sus empleados o clientes de un modo mucho más ágil y efectivo”, asegura Emilio Iturmendi.
Hablamos de herramientas que se pueden contratar como SaaS, “con un coste mensual de 25 euros al mes si se trata de automatizar las reservas de un restaurante por chat que pueden requerir una adaptación al propio negocio con un coste de entre 4.000 y 8.000 euros, el desarrollo, más un coste mensual de licencia por operario”, apunta Iñaki Alcaraz, CEO de AGLV.
Cómo puede beneficiarse tu empresa de la Inteligencia Artificial?
Consejos para aprovechar al máximo la IA e impulsar tu negocio
En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha extendido más allá de algunos superordenadores a las casas y bolsillos de miles de millones de personas en todo el mundo, gracias a los altavoces inteligentes o a los asistentes de móvil. Sin embargo, todavía se cuestiona su relevancia e impacto para las pequeñas y medianas empresas.
Mientras que la IA puede haber evolucionado de un concepto de ciencia ficción bastante abstracto a una parte práctica de nuestra vida cotidiana consciente, todavía se cuestiona su relevancia e impacto para las pymes, una comunidad que sigue siendo fundamental para la prosperidad económica de casi todos los países del mundo.
Pero, los beneficios de la IA para estas empresas son muchos e importantes. La multinacional Commvault ofrece algunos consejos para que las pymes puedan aprovechar al máximo la IA e impulsar sus negocios, además de algunos beneficios clave que la IA puede aportar a las pequeñas y medianas empresas.
1. CÓDIGO ABIERTO PARA LA IA
Uno de los primeros y más obvios desafíos para el espacio de las pymes es el coste asociado a una implementación de este tipo. Afortunadamente, la inversión puede ser bastante económica si, en lugar de desarrollar una IA propia –un proceso lento y complejo que requiere una inversión considerable–, se utilizan herramientas de código abierto para la IA, accesibles a un mayor número de empresas.
2. IA EN DEPARTAMENTOS ESPECÍFICOS
Un error común que a menudo cometen muchas organizaciones es pensar que la IA debe extenderse a toda la empresa, lo que no es el caso. Al lanzarse a una escala más pequeña y aprovechar las soluciones plug & play ya preparadas, una pyme puede aprovechar de forma eficiente las capacidades de la IA y mejorar el rendimiento en departamentos y áreas específicamente identificados.
3. IA DE FORMA GRADUAL
Las empresas en general deben ser conscientes de que la habilitación para la IA no se puede conseguir de la noche a la mañana, y no se recomienda hacer todo tipo de inversiones, especialmente a nivel de las pymes. Estas empresas deben tratar de empezar despacio y aumentar sus esfuerzos de IA gradualmente a lo largo del tiempo, delineando expectativas, midiendo resultados y decidiendo cómo continuar en el futuro.
Commvault enumera tres beneficios de la IA para las pymes:
PRIMER BENEFICIO
Y quizás el más obvio, es su impacto en las funciones de ventas y marketing. Los sistemas de gestión de la relación con el cliente (CRM) ya están diseñados para recoger los datos de los clientes a través de canales de comunicación como el correo electrónico, el teléfono y el social con el fin de ayudar a mejorar e incluso, automatizar el proceso de ventas.
SEGUNDO BENEFICIO
El segundo ejemplo muy popular de la IA es el chatbot. Más y más compañías basadas en productos y servicios de todos los tamaños han comenzado a usar chatbots en sus sitios web en los últimos 24 meses para iniciar la comunicación con el cliente y ayudar a responder preguntas básicas.
TERCER BENEFICIO
Y, por último, la analítica. La IA puede mejorar significativamente la capacidad de una pyme para obtener una ventaja sobre sus competidores en el mercado, analizando contenidos, tanto escritos como de vídeo, publicaciones en redes sociales, etc. de las empresas del sector.
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El reto de la tecnología
La velocidad con la que se presentan en la actualidad los cambios tecnológicos es de tal magnitud que, actualmente, lleva más tiempo cerrar la brecha de conocimientos digitales. De acuerdo con el estudio del IBV, en 2014 tomaba 3 días cerrar una brecha de habilidades digitales mediante la capacitación, mientras que el año pasado tomó 36 días, lo que representa 10 veces más de tiempo en solamente 6 años.
“Las organizaciones se enfrentan a crecientes preocupaciones sobre la brecha de habilidades cada vez mayor y los mercados laborales reducidos, con el potencial de impactar sus futuros y las economías mundiales”, dijo Amy Wright, socia gerente de IBM Talent & Transformation.
“Sin embargo, si bien los ejecutivos reconocen la gravedad del problema, la mitad de los encuestados admite que no tiene estrategias de desarrollo de habilidades para abordar sus gaps más grandes. Y las tácticas que el estudio encontró como más propensas a cerrar la brecha de habilidades más rápido, son las que las compañías menos utilizan. Están surgiendo nuevas estrategias para ayudar a las empresas a recapacitar a su gente y construir la cultura de aprendizaje continuo necesaria para tener éxito en la era de la IA”.
La investigación de IBM también muestra que las compañías deben usar análisis e inteligencia artificial para predecir e inferir qué habilidades están disponibles en toda la organización y compartir de manera transparente esa información con los empleados, para impulsar una cultura de aprendizaje continuo. IBM está aplicando esta estrategia dentro de sus propios muros y proporciona regularmente a su propia fuerza laboral información sobre las habilidades más críticas.
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Otros resultados
Adicionalmente, 45 por ciento de las organizaciones consultadas alrededor del mundo señalaron que no cuentan con o no han podido encontrar a las personas con las habilidades que requieren, mientras que 90 por ciento de los ejecutivos dicen que la disponibilidad y calidad de mano de obra es un factor crítico para expandir sus operaciones a nuevos mercados.
Asimismo, un tercio de los empleadores dijo que la razón principal por la que no pueden ocupar los puestos de trabajo disponibles en su organización es por la falta de solicitantes, mientras que otro 20 por ciento señala que los solicitantes no tienen la experiencia necesaria.
En 2016, el estudio realizado señaló que las habilidades más críticas fueron las relacionadas con capacidades técnicas básicas para ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas; por otra parte, en 2018 las habilidades más críticas, es decir, aquellas que no fue fácil encontrar en los aspirantes a ocupar puestos de trabajo o trabajadores ya contratados fueron: voluntad de ser flexible, ágil y adaptable al cambio, junto con habilidades de gestión del tiempo y capacidad de priorizar.
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Inteligencia Artificial revoluciona energía eólica
La Inteligencia Artificial esta revolucionando la manera de aprovechar la fuerza de los vientos para producir energía limpia, segura y accesible.
Sulzer Schmid y NNAISENSE unen fuerzas para desarrollar el motor de inteligencia artificial más avanzado de la industria eólica para la detección automática y precisa de daños en las aspas.
ENERGIA LIMPIA XXI – Sulzer Schmid, una empresa suiza pionera en tecnología UAV para inspecciones de palas de rotor, y NNAISENSE, un especialista líder mundial en inteligencia artificial, se han asociado para desarrollar un motor de inteligencia artificial capaz de detectar automáticamente los daños de la pala del rotor en la turbina eólica. Se espera que esta tecnología de última generación brinde mejore la productividad y la consistencia de los procesos de inspección de las aspas eólicas.
Con este nuevo esfuerzo tecnológico, los dos socios apuntan a construir el motor de Inteligencia Artificial más poderoso de la industria capaz de reconocer daños basados en material de imagen de inspección. Cabe destacar que la versión inicial podrá marcar todas las áreas de preocupación en cualquier hoja dañada. Las actualizaciones posteriores agregarán otras capacidades, como la capacidad de establecer categorías de daño y niveles de gravedad.
“Mantener la integridad estructural de las palas del rotor es fundamental para maximizar la producción de energía y garantizar el funcionamiento seguro de las turbinas eólicas. Estamos convencidos de que podremos transferir nuestra amplia experiencia en el reconocimiento de defectos de superficie de otras industrias a la industria eólica y esperamos nuestra cooperación con Sulzer Schmid, un innovador en su propio espacio “, comentó Faustino Gómez, CEO de NNAISENSE. El reporte oficial recogido por Energía Limpia XXI destaca que los drones que vuelan de forma autónoma de la plataforma de inspección 3DX ™ de Sulzer Schmid aseguran una calidad de alta definición y un tiempo de adquisición de imágenes constante, así como un 100% cobertura al tiempo que minimizan los errores humanos y los riesgos operativos. Las herramientas de evaluación de imagen de vanguardia de la plataforma garantizan una evaluación de daños detallada y mucho eficiente que los sistemas utilizados en la actualidad.
Con el soporte técnico de un software de inspección habilitado para inteligencia artificial, se facilitará enormemente el trabajo de revisión de los expertos en cuchillas. En lugar de tener que revisar toda la superficie de las cuchillas, simplemente deberán centrarse en las áreas de interés preseleccionadas. Este progreso tecnológico no solo aumentará significativamente la productividad de los equipos de revisión, sino que también mejorará la calidad de los procesos de anotación de daños.
“Maximizar la productividad de extremo a extremo es un factor clave de éxito en el mercado altamente competitivo de soluciones de inspección de turbinas eólicas. Gracias a nuestra colaboración con NNAISENSE, podremos ampliar los límites en esta área y avanzar significativamente las capacidades de automatización de nuestra plataforma de inspección ”, explicó Christof Schmid, COO y cofundador de Sulzer Schmid.
Tom Sulzer, CEO y cofundador de Sulzer Schmid, concluyó: “Estamos muy entusiasmados con nuestra colaboración con NNAISENSE, un verdadero líder en el reconocimiento visual de daños superficiales por medio de inteligencia artificial. Esto mejorará aún más el valor agregado que brindamos a nuestros clientes y socios ”.
Con respecto a Sulzer & Schmid Laboratories AG
Fundada en 2015 por Tom Sulzer y Christof Schmid, Sulzer Schmid, con sede en Zurich, está a la vanguardia de la innovación en el sector de servicios energéticos. Reconociendo el potencial de la tecnología de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para redefinir las inspecciones de grado industrial, los dos empresarios y su equipo de ingeniería han desarrollado una plataforma de inspección de extremo a extremo que produce resultados de inspección de alta calidad con facilidad, de manera precisa, repetible y eficiente. El desarrollo de la plataforma de inspección 3DX ™ dedicada comenzó en 2015. Desde entonces, se han llevado a cabo miles de misiones de inspección autónomas basadas en su tecnología en toda Europa y los Estados Unidos, cada una respaldada por un compromiso con la más alta calidad, eficiencia, seguridad y terreno uso innovador de la tecnología. http://www.sulzer-schmid-labs.ch/
Sobre NNAISENSE SA
NNAISENSE es una startup suizo-estadounidense, fundada en 2014, que aprovecha el historial comprobado de 25 años de uno de los equipos de investigación líderes en aprendizaje automático para llevar la verdadera IA a la inspección industrial, el modelado y el control de procesos. Desde la fabricación y la robótica hasta los vehículos autónomos, NNAISENSE ofrece soluciones de redes neuronales personalizadas a través de la investigación de vanguardia y el conocimiento del mundo real. Su principal científico y cofundador, el Dr. Jürgen Schmidhuber, es pionero en el campo de las redes neuronales y responsable de algunos de los avances científicos clave, como la memoria a corto plazo, que han ayudado a encender la reciente ola de interés en la Inteligencia Artificial.
Inteligencia artificial y 5G: así serán las casas del futuro
- 06.09.2019 • 11.58hs •INNOVACIÓN
La tecnología ha transformado nuestras vidas completamente, con solo irnos 10 años atrás no podríamos creer la cantidad de cosas que han cambiado. Muchas de las futuras y más asombrosas innovaciones las podremos ver en IFA 2019, la feria tecnológica más prestigiosa de Europa que abre este viernes sus puertas en Berlín.
Fuera de las apuestas a los celulares plegables, lo que más destaca es una firme apuesta por las «Smart Home», la etiqueta que engloba al concepto de «casas inteligentes» en las que todo objeto electrónico cotidiano debe estar conectado. Una tendencia que despierta un gran interés en la industria.
LG mostró su propio hogar inteligente. Un espacio en el que el usuario es capaz de comunicarse con sus electrodomésticos y darles órdenes directas gracias a su ecosistema basado en inteligencia artificial (IA) ThinQ.
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Las compañías saben que la IA debe ser el remo con el que navegar hacia el futuro. Todo en remoto y por comandos de voz, o que la heladera haga la compra por internet cuando nota que falta un producto.
La televisión sigue avanzando: LG y Samsung mostraron sus nuevos televisores inteligentes con 8K. Algunas con tecnología OLED, que se ha adoptado de manera masiva, y que ha servido para desarrollar algunos monstruosos modelos como las 88 pulgadas de LG. En esa batalla Samsung sigue apostando por su propia idea, la tecnología QLED.
Samsung mostró su visión del futuro en lo que respecta a las casas inteligentes con la presentación oficial de Air Dresser, una suerte de armario capaz de acondicionar la ropa del usuario y es capaz de planchar de forma automática y de mantener las prendas a una temperatura óptima. El dispositivo estará disponible en Europa, pero no hay fecha exacta para el lanzamiento.
Personal se busca: estos sectores son los que más demandan profesionales, pese a un mercado laboral en crisis
La firma tecnológica francesa Netatmo, centrada en domótica y seguridad doméstica, presentó su nuevo sistema de alarma con vídeo inteligente. Está compuesto por una cámara interior, sensores para ventanas y puertas, así como con una sirena. Tres dispositivos diseñados con la finalidad de que los domicilios de los usuarios estén seguros, y que, además, no envían ningún tipo de información a terceros.
Cuenta con tecnología de reconocimiento facial, por lo que en caso de que detecte una cara desconocida, el dispositivo envía un vídeo y una fotografía en tiempo real al usuario a través de su smartphone. Si este cuenta, además, con la sirena, esta comenzará a sonar a 110 decibelios. También tendrá sensores para detectar si algún intruso está tratando de entrar en el domicilio a través de la puerta principal o de las ventanas.
«En el futuro, cuando la gente se compre una casa, todos lo objetos que hay en su interior estarán conectados y serán capaces de comunicarse entre sí gracias a los nuevos protocolos compartidos. Este desarrollo también provocará que el usuario sea más consciente de los riesgos. De cuáles son los datos que está compartiendo con las compañías», explicó a ABC Florian Deleuil, responsable de producto de Netatmo.
¿Un sistema de inteligencia artificial puede ser reconocido como inventor?
A propósito de un sistema de inteligencia artificial que “fue diseñado para entrelazar containers de comida que son de fácil agarre para robots, acompañados de una alarma que se enciende en un ritmo difícil de ignorar” se discutió el concepto de inventor en el campo de las patentes.
El debate que ya se había presentado en el área del derecho de autor, ahora se extiende al mundo de las patentes, en efecto, ¿el sistema de inteligencia artificial puede ser considerado inventor?
La respuesta a la luz del sistema tradicional de propiedad industrial parece sencilla: las innovaciones solamente pueden ser realizadas por seres humanos y no por máquinas.
Desde esa perspectiva solamente los inventores, personas físicas o jurídicas pueden ser beneficiarios de la protección que surge de las patentes. Sin embargo, las nuevas realidades tecnológicas cuestionan esa afirmación y, precisamente, en esa dirección parece orientarse la academia. Justamente, dos profesores de la Universidad de Surrey se asociaron con Stephen Thaler, creador del algoritmo denominado “DABUS AI” y un equipo jurídico para presentar patentes en el Reino Unido, Europa y Estados Unidos a nombre del sistema de inteligencia artificial.
Lo cierto es que: para el régimen jurídico actual la máquina o el algoritmo no pueden ser favorecidos con el reconocimiento de la patente toda vez que esta última se reserva exclusivamente a los seres humanos. Para el profesor Ryan Abbot, el alcance de la protección así definido resulta obsoleto. En su criterio debería cambiarse el sistema de propiedad intelectual y admitir como inventores a los sistemas de inteligencia artificial (Basado en Dan Robitzski. Scientists are trying to list AI as the inventor on a new patent. Op cit).
Así pues, nuevamente la tecnología desafía al ordenamiento jurídico, particularmente, al de la propiedad intelectual en la definición de inventor. La solución no es definitiva, en ese sentido, la respuesta que brinden las oficinas de patentes será definitivas en la precisión de este aspecto.
Las primeras patentes de la inteligencia artificial
En Europa y Estados Unidos, se está discutiendo la posibilidad de reconocer algunos inventos hechos por robot, quienes fueron creados por medio de inteligencia artificial.
El estadounidense Stephen Thaler, fue el encargado de darle vida a Dabus. Un robot que ha ido más allá, al diseñar y crear un recipiente para alimentos y una linterna, capaz de alertar en caso de cualquier emergencia.
El particular hecho, ha causado revuelo a nivel mundial, dado que ahora un grupo de juristas, se han dado a la tarea de defender los derechos de autores de los inventos de este tipo de robots. En este caso, un grupo de abogados de Reino Unido, Unión Europea y Estados Unidos han interpuesto recursos legales entre las cortes de los países antes mencionados, para exigir quee sean reconocidos los derechos de las máquinas sobre sus creaciones.
Las peticiones de los juristas, ponen a tambalear las leyes de países como Reino Unido y Estados Unidos, dado que en esos países, se reconocen las patentes a personas físicas, humanas, así fue consignado en el convenio Europeo de patentes, aprobados en 1970; vinculando al inventor con lo que todos conocemos como persona.
Aunque Dabus, en un principio fue enseñado por su creador Thaler, la máquina no ha dejado de sorprender, pues sus más recientes creaciones se han dado en campos para los cuales nunca ha sido programado.
Ante el auge de la inteligencia artificial, todo parece indicar que muy pronto como sociedades, asistiremos a cambios profundos en las legislaciones de los países. En el caso Dabus, las solicitudes de sus patentes van por buen camino, tanto así que ya fue superada la fase inicial del proceso en la Oficina de Propiedad Intelectual de Reino Unido.
Inteligencia artificial para detectar cáncer de pulmón mejor que radiólogos
Su descripción se publica en el último número de la revista Nature Medicine y demuestra «la precisión» del nuevo sistema de aprendizaje profundo para predecir este tipo de cáncer, según sus autores, que no obstante advierten de que estos hallazgos deben validarse clínicamente aún en grandes poblaciones de pacientes.
El deep learning o aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial por la que la máquina aprende a partir de ejemplos y elabora por sí sola patrones cada vez más complejos, simulando el funcionamiento del cerebro.
Basándose en esto, los científicos estadounidenses desarrollaron un algoritmo capaz de detectar nódulos pulmonares malignos, a veces minúsculos, a partir de resultados de un TAC -tomografía axial computarizada- del tórax, con un empeño y precisión igual o mejor que el de los radiólogos.
Para ello, «entrenaron» al sistema en 42.290 imágenes de tomografía computarizada y encontraron que el sistema de inteligencia artificial fue capaz de detectar los módulos con una precisión del 94% en 6.716 casos de prueba.
El modelo se comparó con las pruebas hechas por seis radiólogos tanto cuando estos disponían de imágenes por TAC previas como cuando no, y en los dos casos la máquina superó a los radiólogos expertos.
Además, el sistema de aprendizaje profundo también produjo menos falsos positivos y menos falsos negativos de tumores, afirman los científicos en una nota de prensa de la universidad estadounidense.
Mozziyar Etemadi, profesor de Medicina y de Ingeniería en Northwestern y uno de los autores de este artículo, explica que los radiólogos generalmente examinan cientos de imágenes bidimensionales en una sola tomografía computarizada, pero este nuevo sistema permite analizar instantáneas en 3D.
«La inteligencia artificial en 3D puede ser mucho más sensible en su capacidad de detectar el cáncer de pulmón temprano que el ojo humano que mira imágenes en dos dimensiones», resume este investigador.
No obstante señala que técnicamente se podría hablar de cuatro dimensiones, pues no se trata solo de una tomografía computarizada, sino de dos tomadas en distintos momentos (tomografías presentes y pasadas de los pacientes).
Para construir la inteligencia artificial para ver los TAC de esta manera, «se necesita un enorme sistema informático a escala de Google», precisa Etemadi, quien apunta que «el concepto es novedoso, pero su ingeniería también lo es por su escala».
Shravya Shetty, de Google AI -división de inteligencia artificial de la compañía- declara por su parte que «esta área de investigación es increíblemente importante, ya que el cáncer de pulmón tiene la tasa más alta de mortalidad entre todos los tipos de cáncer».
El sistema presentado examina el modo en el que la inteligencia artificial puede utilizarse para mejorar y optimizar el proceso de cribado realizado con tomografía con dosis bajas de radiación, añade este experto, quien asegura que «los resultados son prometedores y esperamos continuar nuestro trabajo con nuestros socios y compañeros».
Ahora, «este nuevo sistema es capaz de identificar tanto una región de interés como si la región tiene una alta probabilidad de cáncer de pulmón».
Tecnología médica
Inteligencia artificial para detección rápida de arritmia cardíaca
Aunque la fibrilación auricular es común, también suele ser fugaz y, por lo tanto, es difícil de diagnosticar. La fibrilación auricular podría no presentarse cuando se hace el ECG normal de 10 segundos y con 12 derivaciones, motivo por el que la gente suele no percatarse de su existencia. Los métodos para control prolongado, como los monitores de eventos cardíacos, requieren un procedimiento y son caros.
En el diagnóstico de la fibrilación auricular, son importantes tanto la exactitud como el momento oportuno. Cuando la fibrilación auricular pasa desapercibida, puede darse un accidente cerebrovascular, una insuficiencia cardíaca y otras enfermedades cardiovasculares. Saber que un paciente tiene fibrilación auricular ayuda a dirigir el tratamiento con anticoagulantes, anota el Dr. Paul Friedman, director del Departamento de Medicina Cardiovascular en Mayo Clinic. El Dr. Friedman es electrofisiólogo cardíaco y autor experto del trabajo.
«Cuando alguien se presenta con un accidente cerebrovascular, lo que realmente queremos saber es si tuvo fibrilación auricular en los días anteriores, porque eso guía el tratamiento. En las personas que tienen fibrilación auricular, los anticoagulantes surten efecto para prevenir otro accidente cerebrovascular; pero en quienes no la padecen, los anticoagulantes aumentan el riesgo de sangrado sin aportar ningún beneficio considerable. Por ello, es importante saber… queremos saber si los pacientes tienen fibrilación auricular», afirma el Dr. Friedman.
Los investigadores usaron aproximadamente 450 000 electrocardiogramas de los más de 7 millones existentes en la bóveda de datos digitales de Mayo Clinic para enseñar a la inteligencia artificial a identificar en un ECG normal diferencias sutiles que podrían apuntar hacia cambios en la estructura cardíaca provocados por la fibrilación auricular. Esos cambios no son detectables sin la inteligencia artificial.
![[Img #56787]](https://noticiasdelaciencia.com/upload/images/08_2019/9320_inteligencia-artificial-para-deteccion-rapida-de-arritmia-cardiaca.jpg)
Un diagnóstico acertado es fundamental en medicina, pero la rapidez con la que se obtenga también puede resultar decisivo. (Foto: Valelopardo / Pixabay)
Luego, los investigadores probaron la inteligencia artificial en electrocardiogramas de ritmo normal pertenecientes a 36 280 pacientes, de los cuales se sabía que 3051 tenían fibrilación auricular. El ECG mediante inteligencia artificial identificó correctamente los patrones sutiles de la fibrilación auricular con una exactitud del 90 por ciento.
El Dr. Friedman dice que los resultados de la investigación le sorprendieron. Añade que, de comprobarse, el ECG mediante inteligencia artificial puede señalar el tratamiento correcto para la enfermedad provocada por la fibrilación auricular, aunque no haya síntomas. Más aún, esta tecnología puede procesarse mediante un teléfono o un reloj inteligente, lo que la hace disponible a gran escala.
«Un ECG siempre mostrará la actividad eléctrica del corazón en el momento en que se hace el examen, pero es como mirar hacia el océano hoy y ser capaz de decir que ayer hubo olas grandes. La inteligencia artificial brinda información valiosa acerca de las señales eléctricas invisibles que nuestros cuerpos envían con cada latido cardíaco, señales que están escondidas a simple vista», explica el Dr. Friedman.
«En lugar de recurrir a los dispositivos de control prolongado para intentar encontrar la aguja en el pajar, los autores del trabajo básicamente plantean que la inteligencia artificial es capaz de determinar si hay una aguja escondida con tan solo mirar el pajar», apostilla el Dr. Jeroen Hendriks de la Universidad de Adelaida en Australia, quien escribió el comentario que acompaña al estudio junto a la Dra. Larissa Fabritz de la Universidad de Birmingham en el Reino Unido.
Zachi I. Attia y el Dr. Peter Noseworthy son los primeros autores del trabajo. Otros autores son el Dr. Francisco López Jiménez, el Dr. Samuel Asirvatham, el Dr. Abhishek Deshmukh, el Dr. Bernard Gersh, el Dr. Rickey Carter, la Dra. Xiaoxi Yao, el Dr. Alejandro Rabinstein, el Dr. Bradley Erickson y el Dr. Suraj Kapa, todos de Mayo Clinic. (Fuente: Mayo Clinic)
China planea crear drones de combate autónomos controlados por inteligencia artificial
China planea integrar la inteligencia artificial (IA) a los drones para permitir que los vehículos aéreos no tripulados vuelen por cuenta propia, identifiquen objetivos y tomen decisiones autónomas capaces de mejorar su capacidad de combate.
Li Yidong, director de diseño de los drones chinos de la serie Wing Loong, afirmó que actualmente el país asiático está desarrollando tecnologías para aplicar la inteligencia artificial en vehículos aéreos no tripulados —UAV, por sus siglas en inglés—, así como en aeronaves pilotadas.
«Queremos que [los drones] vuelen de manera inteligente, tengan una conciencia situacional inteligente, sean capaces de identificar objetivos y que tomen algunas decisiones automáticamente», dijo Li Yidong, citado por el medio chino Global Times.Los drones que existen actualmente se operan de forma manual y remota desde estaciones terrestres. El problema en este sistema es que las señales están sujetas a interferencias causadas por los enemigos, que pueden hacer que los UAV pierdan su capacidad de combate, apuntó Wei Dongxu, un analista militar chino. Para el experto, el uso de la inteligencia artificial en drones podría ser la solución.
«La inteligencia artificial es un requisito fundamental para el desarrollo de los vehículos aéreos no tripulados de combate», subrayó Wei Dongxu.
Otro problema asociado al controlar un dron manualmente es que cuando el dispositivo se encuentra a una larga distancia de la base de control, se produce un retraso en el tiempo de respuesta. Esto dificulta el combate aire-aire, ya que durante una batalla las situaciones cambian muy rápidamente.»Con la inteligencia artificial, los drones pueden combatir usando su propio criterio y sin retrasos causados por la transmisión de datos», detalló Wei Dongxu.
Los expertos coincidieron, sin embargo, que antes de empezar a utilizar la inteligencia artificial en los vehículos aéreos no tripulados es necesario considerar la cuestión de la seguridad para evitar que los drones tomen decisiones no deseadas.
La inteligencia artificial podría ayudar a combatir el cambio climático
La búsqueda de soluciones al mayor problema al que se enfrenta el planeta podría beneficiarse del aprendizaje automático.lunes, 22 de julio de 2019
El cambio climático es el mayor problema al que se enfrenta el planeta y, para acabar con él, necesitaremos todas las soluciones posibles, también tecnologías como la inteligencia artificial (IA).
Con el objetivo de contribuir a la causa, algunos de los grandes nombres de la IA han publicado recientemente un estudio sobre cómo combatir el cambio climático mediante el aprendizaje automático, una disciplina dentro de ese campo. Según David Rolnick, alumno posdoctoral de la Universidad de Pensilvania y uno de los autores, el estudio, debatido en un taller durante una importante conferencia de IA en junio, fue una «llamada a las armas» para aunar a los investigadores.
«La gran cantidad de problemas a los que podría contribuir de forma significativa el aprendizaje automático es impresionante», afirma Rolnick, que también ayudó a organizar el taller de junio.
El estudio ofrece hasta 13 áreas en las que podría aplicarse el aprendizaje automático, entre ellas la producción energética, la retirada de CO2, la educación, la geoingeniería solar y las finanzas. Dentro de estos sectores, las posibilidades incluyen edificios con más eficiencia energética, la creación de nuevos materiales con pocas emisiones carbono, la mejor vigilancia de la deforestación y un transporte más verde. Sin embargo, pese al potencial, Rolnick indica que la idea está en pañales y que la IA no puede resolverlo todo.
«La IA no es la panacea», afirma.
Y aunque quizá no sea la solución perfecta, aporta nuevas perspectivas del problema. Te explicamos tres formas en las que el aprendizaje automático puede ayudarnos a combatir el cambio climático.
Mejores modelos climáticos
Esta iniciativa se basa en el trabajo de la informática climática, una disciplina creada en 2011 que se encuentra en el cruce entre la ciencia de datos y la ciencia climática. La informática climática abarca una serie de temas: mejorar la predicción de fenómenos extremos como huracanes; la paleoclimatología, o reconstruir las condiciones climatológicas pasadas a partir de datos recopilados de testigos de hielo, por ejemplo; la reducción de escala climática, es decir, emplear modelos a gran escala para predecir el tiempo atmosférico a nivel local, y los impactos socioeconómicos del tiempo y el clima.
La IA también puede desvelar nueva información sobre la enorme cantidad de simulaciones climatológicas completas generadas por el campo de los modelos climáticos, que ha avanzado mucho desde la creación del primer sistema en Princeton en los años 60. De las decenas de modelos que han aparecido desde entonces, todos analizan datos sobre la atmósfera, los océanos, la tierra, la criosfera o el hielo. Pero, aunque coincide con las hipótesis científicas básicas, Claire Monteleoni, profesora de informática en la Universidad de Colorado, Boulder, y cofundadora de la informática climática, aclara que aunque los modelos suelen coincidir a corto plazo, surgen diferencias en las previsiones a largo plazo.
«Hay mucha incertidumbre», afirma Monteleoni. «Ni siquiera concuerdan en los cambios de precipitaciones en el futuro».
Un proyecto en el que trabajó Monteleoni utiliza algoritmos de aprendizaje automático para combinar las predicciones de los casi 30 modelos climáticos utilizados por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC, por sus siglas en inglés). La mejora de las predicciones podría ayudar a las autoridades a crear políticas climáticas fundamentadas, permitir a los gobiernos a prepararse para los cambios y quizá a descubrir áreas que podrían revertir algunos de los efectos del cambio climático.
Demostrar los efectos de los fenómenos extremos
Algunos propietarios ya han sufrido los efectos de un entorno cambiante. Para otros, puede parecer menos tangible. Para que resulten más realistas para más gente, los investigadores del Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal (MILA, por sus siglas en inglés), Microsoft y ConscientAI Labs han empleado Redes Generativas Antagónicas (RGA), un tipo de IA, para simular el aspecto de las casas tras haber quedado dañadas por el aumento del nivel del mar y tormentas más intensas.
«Nuestra meta no es convencer a la gente de que el cambio climático es real, sino hacer que la gente que ya sabe que es real haga más al respecto», afirmó Victor Schmidt, coautor del estudio y candidato a doctor en el MILA.
Hasta la fecha, los investigadores del MILA se han reunido con las autoridades municipales de Montreal y las ONG dispuestas a utilizar esta herramienta. Los planes futuros incluyen la publicación de una aplicación para mostrar a los particulares cómo podrían ser sus barrios o sus casas en el futuro con diferentes consecuencias del cambio climático. Pero la aplicación necesitará más datos y Schmidt ha declarado que, en última instancia, quieren permitir que la gente suba fotos de inundaciones e incendios forestales para mejorar el algoritmo.
«Queremos empoderar a estas comunidades para que ayuden», afirmó.
Medir la procedencia del carbono
Carbon Traker es un grupo independiente de expertos financieros que trabaja para cumplir la meta de la ONU de impedir la construcción de nuevas centrales de carbón para 2020. Mediante la supervisión de las emisiones de las centrales de carbono con imágenes por satélite, Carbon Tracker puede utilizar los datos que recopila para convencer a la industria financiera de que las centrales de carbono no son rentables.
Una beca de Google ha expandido las imágenes por satélite de la organización sin ánimo de lucro para incluir las emisiones de centrales de gas natural y poder hacerse una mejor idea de la procedencia de la contaminación atmosférica. Aunque existen sistemas continuos de supervisión cerca de las centrales eléctricas que pueden medir las emisiones de CO2 de forma más directa, no poseen un alcance global.
«Esto puede utilizarse a nivel internacional en lugares que no lo están supervisando», afirmó Durand D’souza, científico de datos de Carbon Tracker. «Y no tenemos que pedir permiso».
La IA puede automatizar el análisis de las imágenes de centrales eléctricas para obtener actualizaciones de emisiones regulares. También presenta nuevas formas de medir el impacto de una central calculando las cifras de las infraestructuras cercanas y el uso de electricidad. Esto resulta útil para centrales de gas que no tienen columnas de humo fáciles de medir, algo que las centrales de carbón sí tienen.
Carbon Tracker calculará las emisiones de entre 4000 y 5000 centrales eléctricas, obtendrá más información de la que disponemos actualmente y la publicará. En el futuro, si se aprueba un impuesto al carbono, los teledetectores de Carbon Tracker podrían ayudar a poner precio a las emisiones y señalar a los culpables de estas.
«El aprendizaje automático ayudará mucho en este campo», afirmó D’souza.
Este artículo se publicó originalmente en inglés en nationalgeographic.com.
CIENCIA Y TECNOLOGÍA Inteligencia artificial para descifrar el código del cáncer POR NOAH MILLER 21, JULIO, 2019 21 6 MINUTOS DE LECTURA
“Tratamos de descubrir cómo modificar una célula que se encuentre en el proceso de proliferación descontrolada de la enfermedad, y de averiguar qué es lo que hace que una célula continúe creciendo y dividiéndose”.
Foto: Christoph Burgstedt/Science Photo Library/Getty En el quincuagésimo aniversario del alunizaje de los astronautas de la NASA, Newsweek hace un homenaje a los pioneros de la ciencia y la tecnología y destaca sus proyectos a largo plazo y la forma en que esperan cambiar el mundo. Abraham Heifets es director ejecutivo y cofundador de Atomwise, una empresa de biotecnología que utiliza tecnología patentada de inteligencia artificial de aprendizaje profundo para pronosticar y descubrir cuáles serán los medicamentos mejores, más seguros y más potentes para los pacientes con cáncer. —¿Cuál es su mayor anhelo? —
Elaborar medicamentos nuevos, mejores y más seguros con el objetivo final de hacer que los medicamentos lleguen más rápido a las manos de los pacientes. PUBLICIDAD Lee: ¿Debes dejar el café para reducir el riesgo de tener cáncer? —¿Cómo lo hace? —Tratamos de descubrir cómo modificar una célula que se encuentre en el proceso de proliferación descontrolada de la enfermedad, y de averiguar qué es lo que hace que una célula continúe creciendo y dividiéndose. Imaginemos a las proteínas del cuerpo como máquinas de una línea de fabricación.
Si la máquina que gobierna el crecimiento y la división de las células se avería y se vuelve loca, la célula seguirá creciendo y dividiéndose. Ese es un tumor y así es cómo ocurre el cáncer. “Si vemos que una máquina se vuelve loca, quizá le tiremos una llave de tuercas para que se ocupe de expulsarla en lugar de seguir trabajando.
Actualmente, se requieren cerca de 15 años y varios miles de millones de dólares para encontrar un nuevo medicamento. Cada día que pasa sin tener un buen tratamiento, hay gente real, pacientes, vidas y salud en riesgo”. —¿Cómo hace Atomwise para encontrar los medicamentos correctos? —Una de cada dos industrias utiliza computadoras para diseñar. Sin embargo, en la industria farmacéutica es necesario fabricar y probar físicamente cada uno de los prototipos.
Si pensamos en el diseño de un nuevo avión, es necesario simular 1,000 alas antes de siquiera construir una. Y solo después de que la computadora dice que el ala número 88 volará, utilizará el combustible de manera eficiente y será silenciosa, y solo después de simular miles de alas, entonces se construye el prototipo que se llevará al túnel de viento para el vuelo de prueba.
Atomwise está a punto de llevar esa eficiencia y ese diseño al campo de la biología y del descubrimiento de medicamentos. Abraham Heifets: “Francamente, los pacientes no deberían ser pacientes. Nuestro trabajo es hacer que las medicinas lleguen a ellos tan rápido como sea posible”. Retrato: Alex Fine —¿Mediante el uso de inteligencia artificial de aprendizaje profundo? —Así es, exactamente.
Mi cofundador, Izzy, y yo éramos estudiantes graduados de la Universidad de Toronto cuando se inventó el aprendizaje profundo y surgió esta era actual de inteligencia artificial.
Nuestro grupo de biología computacional estaba en el mismo corredor que el grupo de aprendizaje profundo de Jeff Hinton. Él acababa de ganar el Premio Turing, que es el Nobel de las ciencias computacionales, por inventar el aprendizaje profundo.
Nos dimos cuenta muy pronto de que el tipo de trabajo que se estaba utilizando para el reconocimiento de imágenes y del habla se podría aplicar al reconocimiento molecular. Lee: El consumo regular de bebidas azucaras aumenta el riesgo de todos los tipos de cáncer: estudio —¿Exactamente de qué forma la inteligencia artificial permite la creación de medicamentos más seguros, más efectivos y más potentes? —Imagine que usted es biólogo y que ha estudiado el cáncer pediátrico. Ha hecho cientos de experimentos y ha determinado que, si simplemente pudiera bloquear la proteína X, podría detener la enfermedad. En lugar de tratar de matar a todas las células que se reproducen rápidamente, usted desea poder parar la enfermedad sin dañar las células sanas. Entonces, necesita un medicamento que sea eficaz y seguro. “La inteligencia artificial nos permite dar el primer paso al probar 2,000 veces más células que las que se habían probado antes. Una vez que encontramos algunos conjuntos de moléculas que luzcan bastante bien, tratamos de hacer variaciones que mejoren la molécula.
La computadora nos permite evaluar miles de millones de moléculas a la vez, en lugar de unas cuantas decenas o cientos, lo que significa que encontraremos mejores respuestas y que podremos encontrar ese billete premiado de la lotería. Nuestro proyecto de “10 para las 10” es el siguiente paso, en el cual se comparan 10,000 millones de moléculas con objetivos de cáncer pediátrico”. —¿Se siente fantástico obtener ese “billete premiado de la lotería”? —Por supuesto. Pienso que todas las personas que participan en esta industria lo hacen para ayudar a los demás. Y francamente, los pacientes no deberían ser pacientes. Nuestro trabajo es hacerles llegar los medicamentos tan rápido como sea posible. Lee: Cuáles son los síntomas del cáncer de ovario que padecía la actriz Edith González —¿Qué significa el “éxito” para usted, y qué tan cerca está de lograrlo? —Para todo el mundo, el éxito en este campo consiste en ayudar a los pacientes. Una medida del éxito es que, si miramos nuestras grandes sociedades farmacéuticas, podemos ver que están adoptando este nuevo enfoque. Y podemos ver que existe confianza en los sistemas de inteligencia artificial de Atomwise. “Recientemente anunciamos un acuerdo con Eli Lilly por más de 500 millones de dólares.
También veremos a Bayer y Pfizer. El gran acuerdo que anunciamos previamente fue con Charles River Labs. Estos laboratorios, que marcan la norma en la industria, han adoptado enfoques de inteligencia artificial”. —¿Cómo se imagina a la industria en 20 años si usted tiene éxito?
—La industria está cambiando hacia la inteligencia artificial. Realmente estamos utilizando la mayor aplicación de inteligencia artificial para el descubrimiento de medicamentos en toda la historia, y tenemos más de 200 proyectos en todas las áreas terapéuticas. Por ello pienso que las posibles aplicaciones son muy numerosas.
Alrededor de 35 por ciento de esos proyectos se relacionan con el cáncer. Y al final del día, nuestro éxito es el éxito de los pacientes.
— Publicado en cooperación con Newsweek / Published in cooperation with Newsweek
Fuente: https://newsweekespanol.com/2019/07/inteligencia-artificial-descifrar-codigo-cancer-medicamentos/
Publicado por: Noah Miller
Ya es posible detectar incendios con inteligencia artificial
Los incendios forestales son frecuentes en toda la Península Ibérica. En España, de media, durante los últimos diez años se han quemado anualmente 28.000 hectáreas. Su impacto social, económico y natural es enorme. La tecnología puede –y debe- jugar un papel clave para mejorar la respuesta y gestión de los incendios.
Bee2FireDetection es una solución de la empresa portuguesa Compta que, incorporando Watson, un sistema de inteligencia artificial de IBM, permite detectar y combatir los incendios de una manera mucho más rápida y ágil. Además, esta herramienta puede incluso calcular la probabilidad de que se produzca un incendio, antes de que se llegue a producir.
Bee2FireDetection utiliza técnicas de inteligencia artificial, espectrómetros, diferentes cámaras digitales de videovigilancia y termografía (una técnica que permite analizar temperaturas a distancia) para detectar incendios forestales a distancias de hasta 15 km. Las imágenes recopiladas se analizan con IBM Watson Visual Recognition utilizando diferentes algoritmos de deep learning, para permitir que el sistema pueda detectar cualquier indicio de incendio, como podría ser una columna de humo, un aumento de temperatura o un cambio de luz, y dar la alerta, prácticamente en tiempo real.
Calcular el grado de riesgo de incendio
Este pionero sistema también puede calcular el nivel de riesgo de incendio de manera muy efectiva, combinando Watson con una serie de datos meteorológicos y ambientales del terreno, como la humedad relativa, la dirección del viento o la temperatura. Toda esta información se obtiene de estaciones meteorológicas locales y datos de The Weather Company de IBM.
Recopilando y analizando esta gran cantidad de datos, Bee2FireDetection puede proporcionar un pronóstico muy preciso sobre la probabilidad de que ocurra un incendio, antes de que ocurra.
Todo sobre Inteligencia artificial: ¿cuáles sus principales funciones y qué miedos genera entre los ciudadanos?
- La Inteligencia Artificial está cada vez más presente en todos los rincones de la sociedad, aunque es cada vez más invisible. Bajo una corteza tecnológica está lleno de avances y métodos disruptores que cambian la vida de las personas a cada segundo aunque en el camino aparecen cada vez más miedos por el impacto económico.
Muchas personas hablan de la Inteligencia Artificial, aunque la gran mayoría «toca de oído». Esto busca demostrara una encuesta elaborada por la compañía tecnológica VMware llamado Digital Frontiers 2019, en la que se revela que el 60% de las personas cree que la IA es un robot. En el mismo estudio se reveló que la mitad de los encuestados estarían dispuestos a que la IA controle su dinero si eso «supusiese un ahorro más rápido».
En cuanto a la robotización de procesos industriales y la industria 4.0, muchos encuestados tienen miedo a perder el empleo o ser inservible para el sistema. Sin embargo muchos estudios revelan que este panorama oscuro no sea tan así, ya que los avances enIA también crearon millones de puestos de trabajo.
Según el informe Digital Frontiers, el 58% de los encuestados cree que la IA va a ayudar atener nuevas y mejores oportunidades profesionales. A su vez el 49% de los usuarios están dispuestos a que las empresas experimenten con nuevas tecnologías para mejorar elservicio de atención al cliente, «aunque al principio tenga errores». A su vez el 44%, creeque estas tecnologías van a tener un impacto positivo en el medio ambiente en el futuro.
A pesar de esto, el 62% de los encuestados considera no saber lo suficiente sobre tecnologías como la IA, la «Internet de las Cosas» o el «blockchain». El 61% de los encuestados espera que sean las empresas las que les ayuden a entender mejor las nuevas tecnologías.
Un punto importante de preocupación en los encuestados es la cuestión de la privacidadde datos personales. Sin embargo, el 61% de los encuestados admite que no saben realmente quién accede a su información y una gran mayoría (el 66%) tiene «la paranoiade que las empresas rastrean y registran lo que hacen a través de sus dispositivos».
Inteligencia artificial para determinar qué quistes serán cáncer de páncreas
Denominada «CompCyst» (en inglés, para el análisis completo de quistes), esta prueba incorpora medidas de marcadores moleculares y clínicos del líquido de los quistes.
Inteligencia artificial. Foto: Pixabay
Un equipo de científicos, liderado por investigadores estadounidenses, ha demostrado que una prueba de laboratorio que utiliza herramientas de inteligencia artificial tiene potencial para determinar con mayor precisión qué personas con quistes pancreáticos desarrollarán en un futuro cáncer de páncreas.
La descripción de la herramienta, por ahora una prueba de concepto, se publica este miércoles en la revista Science Traslational Medicine y según sus responsables, si bien los resultados son «emocionantes, necesita ser validada prospectivamente».
Denominada «CompCyst» (en inglés, para el análisis completo de quistes), esta prueba incorpora medidas de marcadores moleculares y clínicos del líquido de los quistes y «parece estar en la vía de mejorar significativamente las pruebas clínicas y de imagen convencionales», señala en una nota el Johns Hopkins Medicine.
La prueba fue desarrollada a partir de datos de pacientes, entre ellos aquellos relacionados con los síntomas, imágenes de tomografía computarizada y características moleculares como alteraciones del ADN dentro del líquido del quiste.
Así, se evaluaron los perfiles moleculares de un gran número de quistes pancreáticos (862), a los que se sumó información de datos clínicos y radiológicos en un programa que usó la inteligencia artificial para clasificar a los pacientes en tres grupos distintos.
Aquellos con quistes sin potencial para volverse tumorales y para los que no se requerirían monitoreo periódico; quistes que tienen un pequeño riesgo de progresar a cáncer y para los cuales los pacientes deben recibir monitoreo periódico; y quistes para los que se recomienda cirugía por la alta probabilidad de progresión a cáncer.
Los científicos encontraron que la cirugía no era necesaria en el 45% de los casos: esta cirugía innecesaria se realizó porque los médicos no pudieron determinar si los quistes eran peligrosos.
Si se hubiera usado CompCyst, del 60 al 74% de los pacientes -dependiendo del tipo de quiste- podrían haberse salvado de una cirugía innecesaria, según las mismas fuentes.
Los quistes pancreáticos -sacos de líquido en el páncreas- son comunes; se hallan en el 4% de las personas en los 60 años y en el 8% de los mayores de 70. Unas 800 000 personas con quiste pancreático son identificadas cada año solo en EEUU, aunque, aseguran los investigadores, solo una pequeña parte de estas desarrolla cáncer.
Aunque la mayor parte de estos quistes no son cancerosos, el dilema al que se enfrentan pacientes y médicos es a la capacidad de distinguir entre los que son precancerosos y los quistes que no progresarán a tumor, apunta Anne Marie Lennon, una de las autores de este trabajo y doctora en el Centro oncológico Johns Hopkins Kimmel.
Y es que, las pruebas clínicas y de imagen actuales «a menudo» no lo hacen, lo que hace difícil determinar qué pacientes no requerirán seguimiento, cuáles sí lo necesitarán a largo plazo y a qué pacientes hay que aplicarles una cirugía de extirpación inmediata.
Por eso, añade Christopher Wolfgang, prácticamente a todas las personas que son diagnosticadas con quiste pancreático se les hace un seguimiento a largo plazo y los cirujanos tienen que hacer recomendaciones de riesgos-beneficios con información limitada.
«Rara vez perdemos un cáncer, pero es a expensas de realizar una operación que a posteriori puede no haber sido necesaria», apunta Wolfgang, quien resume: este estudio aborda directamente estos problemas fundamentales en el manejo de estos quistes
Crean inteligencia artificial para encontrar perros perdidos por la forma de su nariz
Megvii la empresa china de reconocimiento facial con inteligencia artificial esta comenzando un proyecto mas ético. Ahora creo una app que toma la imagen de la nariz de un perro para identificarlo.
Igual que una huella dactilar, esta huella nasal es única entre los perros y no cambia con el tiempo o crecimiento. Se ha usado esta técnica desde el siglo pasado pero con métodos de recolección un poco rústicos.
Ahora en lugar de entintar la nariz del perro, tomas una fotografía con una cámara de alta resolucion y la inteligencia artificial la analiza. Después de identificar los puntos que la caracterizan de las demás narices entra al archivo. Viéndolo así creo que es posible usar una foto vieja de tu perro que tenga alta calidad en caso de que este perdido y no lo hayas incluido a la base de datos.
La compañía dice que esta forma de identificar perros tiene un porcentaje de efectividad de 95%. Hay otras compañías que encuentran perros pero lo hacen con fotografías enteras y posiblemente es mas difícil de encontrar.
Los perros como comida en china es un aspecto de la cultura que ha estado cambiando. Lamentablemente, el estereotipo no ha muerto en el mundo. Esperemos que esta tecnología llegue a todo el mundo.
Más inteligencia artificial en el agro
La agricultura argentina tiene relevancia estratégica por la calidad de su producción. Las principales cosechas para consumo y exportación son la soja y la harina de soja, trigo, maíz, las legumbres secas y la cebada, lo que significa más proteínas para el mundo. Sin embargo, el campo local todavía muestra deficiencias en la competitividad y rentabilidad de sus producciones. Los obstáculos que están poniendo en alerta a la comunidad agrícola son tanto la desigualdad económica como el contexto adverso en el que viven los pequeños productores.
Si sumamos que ya hay estudios que demuestran la necesidad de duplicar la producción mundial de alimentos para 2050, más allá de las tecnologías que los productores apliquen en sus lotes, aún continúa siendo limitada la conectividad y lograr un mejor acceso. Por lo general, los campos de cultivos se encuentran alejados de las zonas urbanas y no cuentan con energía eléctrica o conectividad a Internet. Esto profundiza la brecha entre ellos.
VISITA. La presencia de Ranveer Chandra en Buenos Aires, como líder científico mundial y creador de Farmbeats, fue el contexto ideal para presentar el proyecto llamado “Farmbeats” que resuelve estos desafíos del agro como la velocidad de conectividad en los lotes y la mejora en los mapas de precisión. Bajo el lema “Inteligencia Artificial para alimentar al mundo con innovación y cuidado ambiental”, el proyecto se integra en el campo a través de entidades rurales y universidades argentinas para construir estas soluciones en conjunto y proveer la mejor tecnología para los pequeños agricultores. En el caso de la Argentina, Microsoft tiene una decisión firme de llevar internet a más zonas rurales.
La misión de FarmBeats es simple: democratizar la inteligencia artificial y ponerla en manos de los productores que más la necesitan para reducir la pobreza y aumentar la productividad. Super CAMPO dialogó con Ranveer Chandra quién destacó que para el caso de Argentina la implementación se caracterizará en tecnologías de recolección y análisis de datos más simples por poseer cultivos de pequeña escala. “Creo que éstas tecnologías impactarán positivamente en esta región. Los principales actores agrícolas son significativos para este proyecto. Argentina, como gran controlador del mercado y proveedor de carne y soja del mundo, es el socio ideal si hablamos de alimentar al mundo. Necesitamos que estas economías regionales entren al juego y darles la opción de entrar en una agricultura basada en datos inteligentes”, aseguró Ranveer Chandra a la revista de PERFIL.
Por esto, la inteligencia artificial (IA) debe considerarse como un factor productivo más que redefina los modelos de producción agrícola local y en el mundo. Además, la agroindustria enfrenta cada vez más desafíos como garantizar la seguridad alimentaria, satisfacer la demanda de poblaciones en crecimiento y no dañar el medio ambiente. “Esto es poner el foco en una agricultura orgánica tiendo el control y manejo de lo que se aplica, saber cómo se aplican los fertilizantes a los cultivos. La IA en la agricultura de precisión es un punto crítico e ideal para trabajar en el país. Esta región puede tener un rol central y será la protagonista de alimentar al mundo con alimentos sanos y nutritivos. No tenemos demasiadas instalaciones aún en Latinoamérica es por eso que visito este país. Actualmente, están distribuidas en India, Kenia y Nueva Zelanda y tenemos planeado implementarlas en el Mercosur”,agregó el líder Chandra.
CONECTIVIDAD. Para impulsar la innovación en los campos, Farmbeats lo que hace es utilizar sensores de bajo costo, drones, y algoritmos de Machine Learning (aprendizaje automático) para incrementar la productividad y rentabilidad de los productores agrícolas. Principalmente, se apunta a solucionar problemas de conectividad a internet a través del acceso a espacios libres que se puedan encontrar en frecuencias de TV. Entonces, establece enlaces de banda ancha de alto rendimiento entre las conexiones de internet del hogar del agricultor y una estación base de IoT en el campo en el cual se trabaja.
El programa ayuda a pronosticar cada año con los datos que el productor recopile de su trabajo en el campo ya sea a través de sensores, cámaras o drones. Se puede pronosticar el clima a largo plazo, datos de semillas modificadas de manera genética, anticipar precios de productos básicos que se precisen en el lote y hasta recomendar cuanto deben sembrar en el lote. El precio de costo base de los equipos arrancan de 1.000 a 1400 dólares. En Argentina, la idea es instalar radios cognitivas o inalámbricas para que un transceptor inteligente detecte señales o canales que se estén utilizando y los que no. De inmediato, pasa a los canales no empleados optimizando el uso del espectro de radio frecuencia para beneficio del productor.
El impacto de este tipo de tecnología también esta destinada a no dañar el medio ambiente. “Por ejemplo, uno de los casos que destaco es que los productores se guían por microclimas en gran parte del lote, que se puede cultivar más y en qué usar menos insumos, fertilizantes o plaguicidas y no desperdiciar agua para que la ganancia sea real tanto para el productor como para la comunidad. Se ahorra hasta un 31% de agua y cal para controlar el ph del suelo. Es de gran utilidad para manejar áreas de sequía o inundadas”, indicó Ranveer Chandra.
FUTURO. La relevancia de esta iniciativa es que, de acuerdo con diversos estudios, para el año 2050, se espera que la población mundial llegue a los 9.8 millones de personas, por lo que la producción de alimentos tendrá que incrementarse a más del 70% para satisfacer la demanda. “Si hablamos de los pequeños productores, el objetivo de mi visita también es para involucrar al Estado en esta iniciativa y hacer viable un plan para educar al productor en cuanto a los beneficios de las IA para el agro”, aclaró Ranveer Chandra.
Las AgTech tienen que revolucionar la producción agrícola actual. El caso ideal es la India, donde el Gobierno subsidia hasta el 80% para los sistemas de riego que ayudan al productor a disminuir los riesgos de inundación. También se subsidian los fertilizantes y las semillas. “El paso es que el Gobierno intervenga y destine parte del presupuesto en Agtechs. Cumplir con criterios ambientales ya que con datos satelitales predecen el estrés o detecta si no están usando prácticas sustentables. En los campos argentinos la idea será llevar más conectividad a zonas donde no la tienen por medio de las frecuencias de onda usadas por la televisión”, resaltó el líder mundial en IA.
Oportunidad de revolucionar el agro. Por Ezequiel Glinsky, CTO y Director de Nuevos Negocios para Microsoft Argentina.
La visita de Ranveer Chandra es un orgullo y una oportunidad ya que es un líder con una especialización y un gran nivel de entendimiento en desarrollos para el agro. Creemos que, en el contexto dinámico de nuestro país, su visión es aplicable a nuestra región. Esta visita nos da entusiasmo y creemos que es una forma de abrir puertas y oportunidades de conexión con productores y partners de negocios del agro. En este período vamos a tener reuniones para avanzar con un Plan de Conectividad en todo el país en conjunto con el Ministerio de Modernización, el INTA, UBA, el IICA, entre otras entidades incluyendo a Ranveer Chandra en persona. Específicamente, avanzaremos temas basado en agricultura de precisión, Big Data, inocuidad de alimentos, redes cognitivas y utilización de inteligencia artificial (IA) en el sector.
Más beneficios para familias rurales
–Conectividad: más recopilación de datos, despliegue de sensores, drones y mejoras en la maquinaria agrícola.
–Asesoramiento: en tiempo real, condiciones de suelo combinada con telemetría y patrones de clima.
–Agricultura de precisión: riego, fertilización, forrajes y aplicación de pulverización.
–Trazabilidad: Uso de blockchain para seguimiento, uso y cumplimiento.
Crean lentes dotadas de inteligencia artificial… que no requieren de circuitos ni electricidad, sólo de vidrio
La inteligencia artificial no requiere de la presencia de materia gris, pero sí de circuitos, sensores y procesadores. O, al menos, eso pensábamos hasta ahora. Pero tres investigadores de la Universidad de Wisconsin-Madison (EE.UU.) se han propuesto demostrarnos lo contrario.
Para ello, han presentado un ‘vidrio inteligente’ que prescinde de cualquier rastro de silicio o de electricidad: su ‘inteligencia’ reside en un material tan inerte y aparentemente poco sofisticado como es el vidrio.
Parece una idea sacada de alguna película de ciencia-ficción, pero sus creadores aseguran que eso es todo el ‘hardware’ necesario para realizar una labor básica de reconocimiento de imágenes. En palabras de uno de los investigadores, Zongfu Yu,
«Estamos utilizando la óptica para condensar la configuración normal de cámaras, sensores y redes neuronales profundas en una única pieza fina de cristal».
«Esto es completamente diferente al método típico para lograr visión artificial. Podríamos usar el vidrio como un candado biométrico, sintonizado para reconocer el rostro de una única persona. Una vez construido, duraría indefinidamente y sin necesidad de electricidad o de Internet, lo que significa que podríamos mantener algo seguro incluso después de miles de años».
Actualmente, esa clase de comprobaciones de seguridad consumen una cantidad considerable de batería y de capacidad de procesamiento que podrían empezar a ahorrarse, abriendo así nuevas fronteras para la electrónica de baja potencia.
El secreto radica en la manipulación de la luz
Que la investigación haya sido publicada esta semana en la revista Photonics Research da una pista de qué hay detrás de este reconocimiento básico de imágenes: técnicas basadas en la luz, que permiten prescindir de las típicas redes neuronales y ‘entrenar’ un material analógico para diferenciar entre una serie de imágenes concretas.
El secreto reside en pequeñas burbujas e impurezas (de materiales capaces de absorber la luz, como el grafeno) de distintos tamaños y formas, estratégicamente situadas dentro del vidrio para distorsionar la luz entrante, dirigiéndola de un modo muy concreto, hasta concentrarla en un punto específico del extremo contrario que actuaría como indicador.
En el ejemplo expuesto por los investigadores, la lente contaba con 9 indicadores que se se correspondían con cada uno de los dígitos del 1 al 9. Al ser la distorsión de la luz diferente en cada caso, sólo se iluminaba el indicador vinculado al dígito en cuestión.
El proceso que normalmente quedaría en manos de redes neuronales, que dan forma a modelos de IA según qué ‘entrenamiento’ reciban, ahora pasa a depender de la prueba y el error: los científicos van cambiando la disposición de las burbujas e impurezas del vidrio hasta obtener el resultado deseado.
Los investigadores aseguran que esto último es un proceso largo y computacionalmente complejo, pero que al ser el vidrio un elemento tan barato y fácil de fabricar, a la larga esta nueva técnica se revelerá como una innovación muy rentable.
Además, las pruebas no sólo habrían demostrado que funciona, según sus creadores… sino que incluso muestra que el prototipo que han fabricado es capaz de actualizar en tiempo real sus resultados si alguien convierte, por ejemplo, un 3 manuscrito en un 8.
La Comisión Europea invierte 35 millones en el desarrollo de inteligencia artificial contra el cáncer EFE 09.07.2019 – 14:54H
La iniciativa pretende impulsar herramientas para la prevención, predicción y tratamiento del cáncer. Imagen ilustrativa de inteligencia artificial e informática. COLINOOB / PIXABAY La Comisión Europea (CE) abrió este martes una convocatoria para el desarrollo de soluciones con inteligencia artificial para prevenir y curar el cáncer, en la que invertirá 35 millones de euros. La iniciativa también pretende impulsar otras herramientas y análisis para la prevención, predicción y tratamiento de los estados más comunes del cáncer. «Junto con los Estados miembros, debemos dar lugar a un marco que establezca un equilibrio entre la preocupación individual y las limitaciones en el sistema de salud, mientras se da rienda suelta a la innovación en el cuidado de la salud para el beneficio de todos los europeos» manifestó en un comunicado la comisaria europea de Economía y Sociedad Digitales, Mariya Gabriel. Esta convocatoria forma parte del programa de innovación e investigación Horizonte 2020 de la Unión Europea, que comenzó en 2014 con el objetivo de asegurar que Europa produzca ciencia de primera categoría, elimine las barreras a la innovación y facilite el trabajo entre el sector público y el privado.
La CE está invirtiendo, a través de ese programa, un total de 177 millones de euros en proyectos de transformación digital para la salud y soluciones digitales y ciberseguridad. Por otra parte, Gabriel convocará este miércoles una segunda mesa redonda de alto nivel que acogerá a representantes de la CE, de la industria tecnológica farmacéutica, biotecnológica y médica y de la sociedad civil. Durante el evento, se tratará la hoja de ruta para la transformación digital de la sanidad en el Mercado Único Digital, adoptada en abril de 2018. Además, se hablará de otros temas importantes, como los siguientes pasos en las recientes recomendaciones adoptadas en interoperabilidad de los sistemas de registros de salud electrónicos, inteligencia artificial e informática de alta competencia.
También, recalcarán la importancia de avanzar en el intercambio de datos de salud transfronterizos y de abordar los aspectos relevantes de privacidad y protección de datos
«La inteligencia artificial es una tecnología extremadamente poderosa que cambiará el mundo»
En Allianz fueron pioneros a la hora de lanzar un fondo dedicado a las compañías que están transformando las industrias tradicionales por medio de la inteligencia artificial. Su fondo Allianz Global Artificial Intelligence I acumula una rentabilidad del 26% en lo que va de ejercicio, con alrededor de un 90% de exposición a firmas que cotizan en Estados Unidos y con Facebook, Amazon o Broadcom entre sus mayores posiciones.
Lo que hicieron diferente, cuenta Johannes Jacobi, Product Specialist de Allianz Global Investors, fue «percatarse, desde los primeros días, de que la disrupción es un tema central que se puede aplicar a la inteligencia artificial (IA)». Además, subraya el experto, invertir en este fondo no trata sólo de invertir en tecnología, «porque al fin y al cabo la inteligencia artificial tendrá un impacto en todos los demás sectores también».
Por eso, no sorprende que en el fondo coexistan unas setenta compañías tan variadas como Facebook, Roku, Amazon.com, Lending Tree, Square, PTC, UnitedHealth, Anthem, Broadcom, Deere, Tesla, Microchip Technology, The Trade Desk, Marvell, Intel o Salesforce.com.
En torno a un 20% de los valores pertenecen al sector de los componentes semiconductores, cerca de un 17% a la industria del software y en torno a un 6%, las firmas de servicios informáticos y de proveedores de servicios de salud.
«Los mejores estudiantes de doctorado de Europa solicitan empleo nada más acabar en Estados Unidos»
«Es un riesgo masivo para las empresas el hecho de no estar buscando de forma activa oportunidades para hacer uso de la inteligencia artificial en sus actuales modelos de negocio», advierte Jacobi, quien enfatiza que «ya estamos rodeados de inteligencia artificial».
Como ejemplo pone al sector sanitario: «Leemos muchísimos artículos sobre lo que está pasando en la industria de la salud y todos te cuentan la misma historia sobre este enorme potencial pendiente, no sólo para los medicamentos sino también para identificar enfermedades, como el alzhéimer, seis años antes de tiempo».
«Estamos presentes en China y Taiwán, pero todavía tenemos la impresión de que no ha llegado el momento de invertir allí»
Las mejores frases para entender el alcance y el futuro de la inteligencia artificial
Hasta hace poco, la inteligencia artificial era algo para las películas y los libros de ciencia ficción. Sin embargo, ahora estamos en medio de un mundo tecnológico en constante cambio en el que avanzamos más rápido que nunca. El futuro de la inteligencia artificial (IA) es desconocido, pero eso no impide que la gente lo contemple.
Y con el avance de la tecnología en todas las áreas, incluyendo en el área del entretenimiento, ahora tenemos a Betway, apuestas deportivas para hacer apuestas de calidad a tus equipos favoritos.
Aquí dejamos algunas de las mejores frases de grandes visionarios sobre el futuro y el alcance de la inteligencia artificial.
“El éxito en la creación de inteligencia artificial sería el evento más grande en la historia humana. Desafortunadamente, también podría ser el último, a menos que aprendamos cómo evitar los riesgos”. –Stephen Hawking, Físico Teórico
“Es difícil pensar en una industria importante que la inteligencia artificial no transformará. Esto incluye atención médica, educación, transporte, comercio minorista, comunicaciones y agricultura. Hay caminos sorprendentemente claros para que la IA haga una gran diferencia en todas estas industrias”. – Andrew Ng, informático y líder mundial en IA
“Lo más probable es que la IA conduzca al fin del mundo, pero mientras tanto, habrá grandes compañías que se beneficiaran de ella”. –Sam Altman, Presidente de OpenAI
“Imagino un mundo en el que la inteligencia artificial nos hará trabajar de manera más productiva, viviremos más y tendremos energía más limpia”. –Fei-Fei Li, profesor de informática en la Universidad de Stanford
“El aprendizaje automático nos permite crear soluciones de software que superan la comprensión humana y nos muestra cómo la inteligencia artificial puede inferir e influenciar a todas las industrias”. –Steve Jurvetson, miembro de la junta de SpaceX y Tesla
“El desarrollo de tecnologías exponenciales como la nueva biotecnología y la inteligencia artificial alude a una tendencia mayor: una en la que la humanidad puede pasar de un mundo de restricciones a uno en el que pensamos con un propósito a largo plazo, en el que la producción sostenible de alimentos, la vivienda y el agua dulce estará disponible para todos”. –Avind Gupta, inventor de juguetes indios.
“Lo que todos tenemos que hacer es asegurarnos de que estamos utilizando la IA de una manera que sea en beneficio de la humanidad, no en detrimento de la humanidad”. –Tim Cook, CEO de Apple
“Debemos abordar, individual y colectivamente, los problemas morales y éticos planteados por investigaciones de vanguardia en inteligencia artificial y biotecnología, que permitirán una extensión significativa de la vida, bebés de diseño y extracción de memoria”. —Klaus Schwab
“El secreto es el error subyacente que hace que todas las innovaciones salgan mal en las novelas y películas de Michael Crichton! Si la IA ocurre abiertamente, los errores y las fallas pueden descubrirse a tiempo… tal vez por otras inteligencias artificiales cautelosas” –David Brin, científico estadounidense y autor de The Postman
“La inteligencia artificial va a ser extremadamente beneficiosa y ya lo es, en el campo de la ciberseguridad. También será beneficiosa para los delincuentes”. –Dmitri Alperovitch
“Algunas personas llaman a esto inteligencia artificial, pero la realidad es, que la tecnología basada en inteligencia artificial nos mejorará. Entonces, en lugar de inteligencia artificial, creo que aumentaremos nuestra propia inteligencia”. – Ginni Rometty, CEO de IBM
“A largo plazo, la inteligencia artificial y la automatización estarán asumiendo gran parte de lo que les da a los humanos un sentimiento de propósito”. –Matt Bellamy, Cantante Principal de Musa
“La promesa de la inteligencia artificial y las ciencias de la computación generalmente supera ampliamente el impacto que podría tener en algunos trabajos de la misma manera que, si bien la invención del avión afectó negativamente a la industria ferroviaria, abrió una puerta mucho más amplia al progreso humano”. –Paul Allen, cofundador de Microsoft
“Va a ser interesante ver cómo la sociedad interactúa con la inteligencia artificial, pero definitivamente será algo genial”. –Colin Angle, CEO y fundador de iRobot
Estas frases son importantes para determinar el alcance de la inteligencia artificial en todas las áreas, incluso en el área de las apuestas deportivas que podemos hacer desde ya en Betway.
Como podemos ver, ya la inteligencia artificial está transformando el mundo y veremos grandes beneficios y avances para la humanidad.
Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a las pymes
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Propone importantes herramientas que pueden ser utilizadas por las Pymes para mejorar su gestión.
La inteligencia artificial parece un concepto no asequible o quizás una entelequia, pero no debería ser así. La inteligencia artificial deriva en herramientas poderosísimas que pueden alinearse en favor de las Pymes, incrementando notablemente el poder de su ventaja competitiva e incluso la rentabilidad.
Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial: sistemas que piensan como humanos y que automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje.
Según Ray Kurzweil, director de ingeniería de Google, entre ahora y el 2050 la tecnología llegará a ser tan avanzada que los progresos en medicina permitirán a la gente ampliar radicalmente su esperanza de vida y la calidad de la misma. Los procesos de envejecimiento podrían en principio ralentizarse, más tarde detenerse y finalmente revertirse en cuanto esas nuevas tecnologías médicas estuvieran disponibles. Kurzweil sostiene que gran parte de esto será fruto de los avances en la nanomedicina, que permitirá que máquinas microscópicas viajen a lo largo de nuestro cuerpo reparando todo tipo de daños a nivel celular.
Y antes de seguir avanzando les cuento que por acá estamos retro y suena ¨Heart of glass¨ de Debbie Harry.
Y ahora así, el primer mito que debemos derribar es que la inteligencia artificial tiene costos imposibles de ser afrontados por una pyme: supuesto absolutamente erróneo, ya que existen numerosas aplicaciones que permiten incorporar inteligencia artificial a los negocios pymes y que pueden ser compradas por cánones muy bajos.
Entre los puntos que debemos tener en cuenta sobre la inteligencia artificial y su potencial impacto sobre las Pymes, podemos mencionar:
1. Búsquedas por voz: un gran tendencia que cada vez tendrá mayor protagonismo en la manera de consumir de los internautas. Es notable la mejoría que han tenido los asistentes de voz como:Siri de Apple, Google Assistance o Alexa de Amazon. Por ello, se trata de un factor a seguir en los próximos años y del que será necesario analizar en profundidad (de esto aún hay mucho por escribir) su influencia en el posicionamiento online de sitios web y cómo esto puede influir en cuanto a la visibilidad, reputación y lealtad de los usuarios hacia una marca.
2. Gestión de clientes y leads: la gestión de clientes o Customer Relationship Management se ve altamente beneficiada por el impacto de la inteligencia artificial (IA). Prueba de ello son los beneficios que generan las aplicaciones de big data para procesar las preferencias de los clientes y personalizar ofertas, la automatización de tareas rutinarias (como el teclado inteligente de gmail que predice lo que estamos por escribir) y la colaboración en contexto (lograr que todos se convierten en vendedores de alguna manera, para ello todos los miembros deben estar siempre ¨en la misma página¨, enfocándose así en las funciones de colaboración. Esto mejorará la productividad general de los equipos en toda la organización y permitirá a sus equipos de ventas cerrar las ofertas más rápidamente. Tecnologías de IA que lo permiten son por ejemplo las brindadas por Google Drive para guardar información en la nube, compartirla y fomentar el trabajo colaborativo).
3. Chatbots: en notas anteriore hemos hablado bastante al respecto, pero como para repasar con ustedes: en mundo como el actual, donde todo es inmediato, donde nadie puede esperar y donde se puede comprar todo a cualquier hora desde cualquier lugar con sólo un click; el cliente espera ser atendido las 24hs. Como el costo de un personal 24 x 7 h. es generalmente bastante inasequible para una Pyme, el chatbot es un buen punto de partida para incrementar el nivel de servicio ofrecido.
4. Bases de datos: la IA facilita la gestión y aumenta el potencial de la base de datos. Se pueden personalizar campañas, realizar análisis en tiempo real y mejorar la comunicación de la empresa. Plataformas como Acquisio permiten optimizar las conversiones a través de múltiples canales digitales gracias a algoritmos de machine learning.
Más allá de lo visto en esta nota, existen numerosos usos de la IA para beneficiar la gestión del negocio de las Pymes, o sea que: a estar atentos y monitorear el tema.
Si les interesa saber más al respecto y que amplié la lista enfocada en apps que facilitan llevar a cabo las actividades de marketing, haganmelo saber escribiéndome a pazrego@gmail.com
Mgter. Paz Rego
Gerente de Comunicación y Marketing
CraneandoT
Mendoza – Buenos Aires – Montevideo
(+54) 9 2616224000 Argentina
(+54) 261 / 4899709 Argentina
(+59) 8 99090805 Uruguay
Paz.Rego@gmail.com
paz.rego@craneandot.com
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Skype: paz.rego
El futuro económico que viene con la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial, o AI por sus siglas en inglés, abre una nueva era en el paradigma socioeconómico hacia el que se dirigen nuestras economías y sociedades. A lo largo de la Historia, pocos avances humanos han resultado tan disruptivos como éste, que en última instancia podría suponer el prescindir de la capacidad intelectual humana para tareas de orden superior, que son precisamente las que dan valor añadido a los trabajadores humanos, y que para algunos venían siendo el último argumento para considerarnos aún necesarios como fuerza laboral.
Efectivamente, la Inteligencia Artificial abre muchas puertas sobre el futuro que se avecina, y como todo nuevo invento humano disruptivo, implicará no pocos cambios radicales en nuestra forma de configurar y entender nuestras socioeconomías. En este análisis de hoy les damos las claves para que puedan ustedes saber qué puede suponer la AI para sus vidas o las de sus hijos, y si hay algo que temer al respecto, o más bien algo que nos permitan albergar la esperanza de que vaya a contribuir al progreso y transformación de nuestro mundo tal y como lo conocemos hoy por hoy.
La Inteligencia Artificial es una tecnología iniciada hace décadas
Haciendo una breve síntesis de lo que es la AI y de dónde viene, he de decirles que, al contrario de lo que muchos podrían pensar al calor de la reciente popularización del término, lo cierto es que es una tecnología que tiene décadas de antiguedad. Sus bases y conceptos fundamentales se remontan nada más y nada menos que hasta 1940. Pero lo cierto es que han sido principalmente la evolución de la capacidad de proceso y de almacenamiento de los equipos informáticos, conjugadas con la demanda que ha traído la tecnificación exponencial de prácticamente todos los aspectos de la vida de los consumidores y usuarios
Ello ha hecho que el concepto de Inteligencia Artificial se esté empezando a desarrollar con plenitud ahora. No obstante, en el largo camino seguido desde los años cuarenta del pasado siglo, hay diversas disputas respecto a la autoría y el origen de varias de las tecnologías y teorías que han permitido ahora el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Más concretamente, como pueden leer en esta noticia del New York Times, una de las principales disputas ha surgido en torno a las redes neuronales.
Dichas redes neuronales permiten a las máquinas aprender mediante el reconocimiento de patrones, que pueden ser posteriormente aplicados al procesado digital de nuestro entorno en términos generales. Entre sus aplicaciones se cuentan el reconocimiento de voz y del lenguaje, de imágenes, o la navegación de coches autónomos. Las redes neuronales permiten a las máquinas interpretar la realidad que nos rodea: uno de los principales escollos en los que los organismos biológicos son mucho más eficientes que las máquinas a día de hoy.
Pero estas disputas de autoría no son ninguna novedad en una sociedad en la que hay demasiadas personas que están más interesadas en ponerse la medalla que en hacernos verdaderamente progresar a todos. La importancia para nuestras socioeconomías es que este tipo de conflictos y sus posibles derivadas entorpezcan o directamente desincentiven a las personas que son verderamente fuente de futuro progreso socioeconómico.
Por seguir con el ejemplo del link anterior, a modo ilustrativo de lo que este tipo de implicaciones pueden llegar a significar para todos, les saco a colación la disputa que mantiene uno de los veteranos de la Inteligencia Artificial, el Dr. Schmidhuber, con parte de la comunidad más novata de éste área de especialización tecnológica. Ya en 1997, este doctor publicó un artículo de investigación sobre una técnica, bautizada como Long Short-Term Memory (o LSTM por sus siglas en inglés), que se basa en ofrecer un tipo de memoria o contexto a las redes neuronales.
La LSTM se basaba (y se basa) en el principio de no reiniciar el mecanismo de aprendizaje desde el principio en cada nuevo proceso, y permite simplemente añadir iteraciones y/o memoria que interpreta cada nueva palabra, imagen, o de lo que se trate, en base a lo previamente observado. Esta técnica de los noventa no ha dado hasta ahora sus frutos, y, porque se hagan una idea, por ejemplo ha permitido aumentar en los últimos años sensiblemente la precisión de los algoritmos de Inteligencia Artificial.
Hasta tal punto esto es así que un investigador de Google informó de que han utilizado exitosamente la técnica LSTM para reducir sus errores de transcripción de comandos de voz hasta en un 49%. Un gran avance esencial para inventos tan novedosos como los asistentes de Siri, Google Now, Amazon Echo y similares.
Supongo que antes de leer estas líneas, ya eran ustedes conscientes del gran potencial que la Inteligencia Artificial tiene para mejorar nuestras vidas, y traer progreso a nuestra sociedad. Llegados a este punto, me gustaría añadir la reflexión de que una sociedad sin meritocracia, donde la comunidad está más pendiente de ponerse la medalla que de hacer descubrimientos que nos hagan progresar, es una sociedad tremendamente ineficiente**, además de injusta con los creadores, y con un progreso socioeconómico que avanza sensiblemente por debajo de su potencial.
Algunos dirán que esto ha ocurrido desde que el mundo es mundo, y razón no les falta, pero lo cierto es que, en un mundo con especialización exponencialmente creciente, y donde en algún momento lo que va a frenar el progreso es la falta de mentes humanas especializadas dedicadas a cada campo, habría que cuidar más que nunca que los científicos sean incentivados y estén motivados. Tengan en cuenta que para el científico vocacional, el más entregado a la causa del progreso desinteresado, un gran incentivo es el mero reconocimiento.
Eso por no hablar de otras variables socioeconómicas como que estos perfiles de investigador se constituyan en ejemplos a imitar por nuestros jóvenes, en vez de tanto famoseo que gana rápidamente dinero fácil y repercusión en los medios tan sólo por acudir a platós de televisión y criticar las mentiras o verdades sobre asuntos personales irrelevantes.
El futuro económico tras las siglas AI
Pero pasemos a temas más propios de páginas salmón por unos párrafos, que es de lo que aquí se trata. Lo cierto es que, realmente, con estos avances tan disruptivos, las meras cifras económicas no reflejan de forma fiable la realidad que hay tras su generalización. Por ponerles un ejemplo, ¿Creen ustedes que resultaría fiable medir el impacto de la invención de la rueda en nuestro mundo tan sólo teniendo en cuenta las cifras de venta de todos los fabricantes de ruedas? ¿O lo mismo para medir el impacto de internet ponderando tan sólo las cifras de facturación de las operadoras que nos dan acceso?
Obviamente esto no tendría mucho sentido, y es cierto que hay en estos casos unas cifras imponderables que llegan a cambiarnos el modo de vida sin que eso se refleje fielmente en cifras meramente económicas. En todo caso, estas cifras son significativas para muchos de los agentes económicos, motivo por el cual les incluyo aquí algunas de las relativas a la Inteligencia Artificial.
Como pueden leer en el artículo de IDG de este link, la estimación de lo que ha supuesto el mercado de AI en 2016 es de 1.700 millones de dólares. Algo bastante insignificante en el conjunto de la economía sino fuese porque la previsión de su crecimiento es que pase a quintuplicarse hasta 2020. Aquí la progresión es más significativa que las cifras absolutas en sí mismas. Pero hay otros indicadores de lo que la Inteligencia Artificial está llamada a ser en un un futuro: actualmente estamos asistiendo a una importante burbuja económica en todo lo relativo a AI.
Como ocurre cada vez que se sabe reconocer el futuro antes de serlo, se está produciendo una sobreinversión porque todos los jugadores del sector quieren posicionarse de cara al negocio que viene. Así, hay una auténtica fiebre de fusiones y adquisiciones en el sector, como pueden leer en esta noticia del Wall Street Journal. Desde 2011 se han materializado 140 fusiones y adquisiciones de empresas con actividades relacionadas con AI, siendo de ellas 40 las realizadas desde Enero de 2016 hasta principios de Diciembre de este mismo año.
Esta tendencia es algo que a un servidor le llama poderosamente la atención en un sector en el que las cifras de negocio son aún mayormente potenciales. La cifra de fusiones y adquisiciones, aparte de ser uno de los principales parámetros indicativos de la formación de una burbuja, también revela que, probablemente, ya no importa para las empresas ni el modelo de negocio, ni las patentes, ni las investigaciones en curso de las empresas de Inteligencia Artificial adquiridas.
En palabras de expertos del sector como las expuestas en el link anterior de IDG, lo que realmente importa es acaparar expertos en una materia en la que escasean los perfiles profesionales y cuya demanda va a romper fuertemente al alza. ¿Recuerdan lo que les decía de que en el futuro un freno al progreso sería la disponibilidad de mentes humanas especializadas?
De lo tangible a lo futurible
Para finalizar con el aspecto más pragmático de las repercusiones económicas de la Inteligencia Artificial, me gustaría insitirles en el carácter imponderable de muchos aspectos del progreso, y como demostración de lo que la AI está llamada a ser en un futuro no muy lejano, me permito sacar a colación el Big Data. Hoy en día ya nadie duda de que los datos de los usuarios y consumidores son un activo que vale su peso en oro; algunos incluso hablan de que será una hipotética moneda de cambio en el futuro.
Además, todos vemos cómo nuestras socioeconomías están acumulando ingentes cantidades de datos cada año sobre nuestra vida personal, nuestra vida profesional, sobre las Smart Cities, sobre tantas y tantas cosas a las que nos ha llevado la digitalización del planeta, que el Big Data ya no es tan sólo un progreso, sino que es más bien una necesidad que frenará el progreso si no se aborda.
¿Y cómo piensan ustedes acaso que se puede explotar y convertir en información útil todo ese Big Data que estamos atesorando con avidez? Obviamente, la respuesta a la pregunta anterior es la Inteligencia Artificial. La confirmación la pueden tener también ustedes en la razón por la que se rumorea que algunas de sus aplicaciones de almacenamiento en la nube le ofrecen espacio ilimitado para sus fotografías: hay expertos que suponen que las necesitan para entrenar a sus sistemas de reconocimiento de imágenes basados en Inteligencia Artificial.
Ambas tecnologías, Big Data y AI, tan de moda hoy en día, van de la mano, solo que el Big Data lo podemos ver traducido en ponderables PetaBytes reales, y la Inteligencia Artificial pasa más desapercibida por etérea. Y por si la combinación de Big Data y AI les resultaba poco disruptiva, además tenermos un también famoso tercer jugador que entra en el juego de la Inteligencia Artificial. Es ni más ni menos que la Internet de las Cosas o IoT.
Con la Internet of Things, vamos a asistir a la creación de un auténtico ejército de electrodomésticos, vehículos, wearables, y en definitiva, cualquier tipo de dispositivo que sea capaz de recabar información e interactuar de forma autónoma a través de internet con servidores, con otros dispositivos, o con humanos. Las predicciones apuntan a que la IoT va a suponer una cifra de negocio de 1.5 billones de dólares en 2020.
Y lo que es más importante de cara a la Inteligencia Artificial que nos ocupa hoy: todos estos sensores y dispositivos de la IoT van a generar cantidades ingentes de datos que hay que procesar y explotar ni más ni menos que con AI, un trabajo de base rutinario y pesado que definitivamente transciende las capacidades de la mente humana, pero cuyas conclusiones sin embargo necesitamos.
No se puede pasar por alto además la capacidad, tanto de los androides y como de la AI, de entrar a formar parte de la fuerza laboral y los medios productivos, tal vez haciendo sostenibles nuestros sistemas pensiones y nuestras socioeconomías a largo plazo como les propusimos en este interesante artículo. Pero también me gustaría hacerles notar que, con notas aún más futuristas, seguro que a algún economista se le acaba ocurriendo que los androides podrían ser una excelente forma de flexibilizar tanto la fuerza laboral como la base de consumidores, pudiendo adaptar fácilmente ambas poblaciones a las necesidades concretas de cada momento del ciclo económico.
Eso sí, más allá de estas ocurrentes y futuristas ideas, habrá que valorar la ética que hay en apagar un androide «inteligente» durante cinco años para eliminar trabajadores excedentarios del panorama laboral. Sin duda, habrá algún momento en el que la humanidad deba pantearse cuestiones éticas y filosóficas como con las que cerramos este post en los siguientes párrafos, y las cuales tendrán importantes repercusiones en las socioeconomías del futuro.
Más allá de las cifras meramente económicas o de las ventanas abiertas a un futuro disruptivo, me despido por hoy lanzándoles una pregunta para que puedan hacerse una idea de lo que la inteligencia artificial significará para nuestras economías. ¿Cuál creen ustedes que ha sido la contribución de la inteligencia humana al progreso económico del mundo? Pues ahí tienen ustedes su respuesta: no veo por qué la inteligencia artificial ha de ser menos. Al final parece que resulta que, más que ser nuestro competidor, realmente necesitamos la inteligencia sintética para complementar las capacidades de la mente humana.
Así que, más que preocuparse por si los androides vienen para conquistar nuestro mundo al estilo Terminator, deberíamos preocuparnos «por ahora» por si los androides sueñan con esas ovejas eléctricas de Blade Runner. Pensar van a pensar, y mucho, la cuestión acabará siendo si además tienen también su propia consciencia sintética. Una cuestión tan filosófica como la vida misma.
Si bien lo más inquietante de este post puede ser ese «por ahora» que les he matizado antes con toda la intención, he de reconocerles que el gran peligro más bien será que, probablemente, antes de ver robots comportándose como humanos, lo que veremos será humanos comportándose como robots. Bienvenidos al futuro socioeconómico y a lo siempre impredecible de su naturaleza, ahí está precisamente lo más apasionante del mismo.
Google pisa el freno: hay que moderar el entusiasmo y las expectativas con la inteligencia artificial
Mientras Elon Musk ya piensa en maneras de conectar nuestros cerebros con la inteligencia artificial para que «el ser humano no sea irrelevante en el futuro», Google nos lanzó en un evento en Madrid sobre machine learning un mensaje claro: la inteligencia artificial está todavía en sus primeros pasos y aún queda mucho como para pensar en cyborgs, robots asesinos o en la singularidad tecnológica.
En una cita que llamó «la magia detrás de los ordenadores», Google expuso varios casos de éxito sobre inteligencia artificial aplicados a la vida real, pero su discurso fue más en la línea de «estamos en la fase de hacer que las máquinas sean menos tontas».
Esto es un gato; esto, un avión
Porque sí, podemos hablar de redes neuronales profundas, de mecanismos de aprendizaje continuo, de enseñar a un ordenador a identificar y a solucionar problemas pero, en el fondo, las máquinas siguen siendo tontas. Y así las define Jeremiah Harmsen, líder del Departamento de Investigación de Google Europa, y con el que pudimos hablar sobre estos temas.
Ahora mismo estamos dando los primeros pasos en cuanto a machine learning y nuestro foco está en hacer que las máquinas sean menos tontas. Estamos en la fase de hacer que una máquina identifique en una foto lo que es un gato de lo que no y está habiendo grandes avances por aquí, pero hacer especulaciones sobre lo que pasará en el futuro son solo eso, especulaciones.
Jeremiah Harmsen, líder del Departamento de Investigación de Google Europa en Zúrich«Tengo claro que mis padres no se habrían imaginado en su día que pudiéramos enviar un correo desde nuestro smartphone, pero no puedo predecir el futuro por mucho machine learning que sepa», sentenciaba Jeremiah cuando le preguntábamos por el proyecto de Elon Musk y ese hipotético futuro con máquinas tan o más inteligentes como los humanos.
Y, sí, se están produciendo avances con la inteligencia artificial en diferentes áreas: desde detectar un 80% más de leones marinos en peligro de extinción con fotos aéreas y un algoritmo, pasando por un sistema de aprendizaje profundo para identificar un posible impacto peligroso en la Tierra de un asteroide en el año 2153, hasta unos agricultores japoneses que distinguen mejor entre diferentes clases de pepinos gracias al machine learning. Sin embargo, ese futuro de ‘Terminator’ por ahora sólo queda en el plano de la ficción. En palabras de Jeremiah:
Creo que veremos que la inteligencia artificial seguirá mejorando nuestra vida cotidiana con pequeñas cosas como hacernos llegar 5 minutos antes a nuestro destino, hacer que un ascensor llegue 30 segundos más rápido y, sin duda, acabará llegando a cuestiones mayores, como seguridad, salud, etc.
De hecho, para impulsar que el machine learning avance más rápido existen herramientas open source (la que propone Google se llama TensorFlow), aunque por ahora a nivel usuario nos tengamos que conformar con que una app sepa identificar entre lo que es un gato y un avión en una fotografía. Son pequeños avances pero a un nivel muy pequeño de lo que teóricamente nos podrá brindar la inteligencia artificial en el futuro.
¿Hype del machine learning o futuro esperanzador?
En el mundo de la tecnología siempre suele haber términos de moda. En la actualidad, uno de ellos es el machine learning. Parece que todo proyecto o empresa que use machine learning, deep learning o inteligencia artificial es más «cool» y es raro no ver algún día en diferentes medios titulares o artículos que hagan referencia a estos conceptos. ¿Cómo distinguimos la palabrería de lo que realmente es un esfuerzo innovador de inteligencia artificial?
Jeremiah responde con un diplomático «el tiempo mostrará qué proyectos son machine learning de verdad o no», aunque reconoce que ese hype es beneficioso para atraer atención a una área tecnológica muy joven.
Hay también un reto en el horizonte que es el de la privacidad, seguridad y confianza en la máquina. ¿Nos sentimos cómodos sabiendo que un algoritmo está leyendo nuestro mail para filtrar el spam? ¿O que se reconozca nuestra cara y se etiquete automáticamente en una foto en una red social? Aquí se plantea el dilema habitual desde el boom de Internet: ¿te compensa el resultado de lo que obtienes a cambio de lo que das? ¿lo que saben de ti son datos agregados o desagregados?
En el lado de Google, obviamente, resuelven este tema con un «nos tomamos esto muy en serio», incluso tienen métodos más creativos para obtener información sin que el usuario proporcione datos privados. En cualquier caso, es aquí el usuario quien tendrá la última palabra por mucho machine learning que haya detrás.
¿Qué formación hace falta para dedicarse al machine learning?
Jeremiah nos dio varias pistas para aquellos que quieran tener una carrera profesional en la inteligencia artificial y el machine learning. Nos dijo que está orientada a programadores, aunque recalcó que tener un contexto en ciencia y matemáticas ayudaría mucho, así como «ser creativo» a la hora de solucionar problemas.
Nos enfatizó que hay informes, estudios y guías para aprender a usar TensorFlow y nos confesó que ahora es un muy buen momento para especializarse en inteligencia artificial porque está en una fase muy temprana.
Sea como sea, el mensaje de Google es cristalino: no tan rápido con los cyborgs, que todavía estamos usando las máquinas para que nos ayuden a distinguir entre diferentes tipos de pepinos.
Ai-Da, la primera robot pintora, presentó sus obras durante una exposición en Oxford
Ai-Da, es una combinación de las siglas de Inteligencia Artificial (AI, en inglés) y de la sílaba ‘Da’, en honor a la matemática, informática y escritora inglesa Ada Lovelace
Quien habla es la humanoide ultrarrealista Ai-Da. Gracias a la inteligencia artificial y a un modelo de simulación conocido como Human-in-the-loop (humano en el bucle) o HITL, es capaz de realizar determinadas acciones propias de las personas, como pintar un cuadro o hablar, en esta ocasión con EFE.
Su voz esconde la filosofía de su creador, Aidan Meller, para quien esta androide es el nuevo «zeitgeist» (espíritu de nuestro tiempo), ya que refleja «los grandes temas que van a surgir de aquí a los próximos diez años».
Tiene un brazo robótico, una expresión pseudohumana y cámaras instaladas en sus ojos. Su nombre, Ai-Da, es una combinación de las siglas de Inteligencia Artificial (AI, en inglés) y de la sílaba ‘Da’, en honor a la matemática, informática y escritora inglesa Ada Lovelace.
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La rápida evolución de ciertos sectores como la propia inteligencia artificial, la biotecnología, el big data, la robótica o el transhumanismo, fue uno de los motivos que impulsaron a Meller a crear a este humanoide, que ya tiene su propia exposición de arte: «Futuros sin garantías», donde se muestran las obras que ha creado con su prótesis automatizada y un lápiz.
«Ella es el espejo del futuro y pone sobre la mesa preguntas tales como ¿qué van a suponer todas las transformaciones tecnológicas que estamos presenciando?, ¿qué tipo de mundo estamos construyendo? o ¿es este el porvenir que queremos?«, reflexiona Meller.
El comerciante de arte británico decidió embarcarse en el proyecto en 2017 tras concluir que la conexión de grandes maestros de la historia como Miguel Ángel Buonarroti, Leonardo da Vinci, Pablo Picasso o Andy Warhol radicaba en que todos habían logrado capturar la esencia de su tiempo.
«Todo nació con dos interrogantes un poco locos: ¿Por qué tan solo un pequeño porcentaje de artistas consiguieron destacar en su trabajo mientras que la mayoría no lo logró? y ¿qué tenían en común todos ellos?», se replanteó.
Con la ayuda de la compañía británica de robótica Engineered Arts y los investigadores de las universidades de Leeds y Oxford, Ai-Da finalmente se completó en abril de este año.
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Meller está convencido de que la década de 2020 va a ser «una de las más importantes de la historia», porque las nuevas tecnologías van a estar más presentes que nunca en el ámbito social.
Por ello, Ai-Da es su manera de invitar a la reflexión acerca de las decisiones que se toman desde una perspectiva ética, al igual que ya hicieron otros autores como Aldous Huxley o George Orwell en sus novelas «Un mundo feliz» (1932) y «1984» (1948).
«¿Por qué no inventamos un artista hecho de tecnología que, además, plante cara a los desafíos que se vienen exponiendo en el siglo XXI?», pensó.
Del mismo modo, Meller destaca una nueva incógnita que surge a raíz de la convivencia con el humanoide, y que está relacionada con su conceptualización.
«¿Quién es realmente Ai-Da? La puedes ver físicamente, pero ¿es una persona?, ¿un avatar?, ¿es real?, ¿es algo ficticio?, ¿es una artista en sí misma?, ¿una obra de arte?, ¿es un alter ego de otro intérprete? …», cuestiona.
Esta situación sería la misma que ocurre cuando la gente chatea o navega por internet, ya que el usuario «no sabe realmente con quién está hablando o qué es verdad».
Ai-Da, que se considera fan de Yoko Ono y de la escultora Doris Salcedo, ya se ha hecho famosa por su peculiar estilo expresionista que trata de reflejar la realidad fragmentada del mundo digital actual.
En su primera muestra, que se exhibe en el Saint John’s College de Oxford hasta el 6 de julio, Pablo Picasso y la naturaleza expresiva de su cuadro «Guernica» (1937) fueron los puntos de referencia para sus trabajos, los cuales tarda aproximadamente 45 minutos en completar.
Como las figuras fragmentadas del pintor español o delcubismo, los lienzos de Ai-Da enseñan una división de las partes representadas, que se relacionan entre ellas mediante líneas y colores pintados posteriormente por personas de carne y hueso.
«Las obras no son fotorrealistas y en su práctica se trata también de recalcar la interrelación hombre-máquina. Ella es una máquina y actúa de forma humana, pero no deja de ser una máquina que no tiene emociones», subraya Meller.
Mientras, Ai-Da pestañea, mira a la cámara y dice: «La IA tiene futuro en el panorama artístico porque puede usarse de formas muy creativas y es una herramienta muy poderosa. Pero es necesario considerar el uso que hacemos de ella, pues todo poder puede usarse para hacer el bien o el mal».
DA LOVELACE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OXFORD ROBOT AI-DA
La inteligencia artificial ética, clave de un futuro sostenible
El crecimiento de los datos se multiplicará siete veces en los próximos cinco años, y las nuevas técnicas nos permitirán analizarlos y extraer resultados de gran valor comercial y social, lo que permitirá crear oportunidades para mejorar la gestión de los recursos en Barcelona. Es imprescindible que Barcelona se enfoque en invertir para promover la adopción y el uso ético de las tecnologías, prestando atención a la educación amplia de la sociedad.
Barcelona
Barcelona organizó en enero la primera reunión para impulsar el desarrollo y la investigación en IA
La tecnología de la Inteligencia artificial será un factor de alto crecimiento económico e impacto social. El “Indice de Preparación de IA de los Gobiernos” de Oxford Insights, evalúa el nivel de preparación de cada país, y España, en el 2019, ocupó el número 36 por debajo de Portugal, México y Uruguay.
Los ganadores son economías sólidas y con sectores privados innovadores que apostaron hace años por soluciones digitales avanzadas. Barcelona organizó en enero la primera reunión para impulsar el desarrollo y la investigación en IA y crear un observatorio de ética, y la transformación de la Secretaría de Políticas Digitales quiere promover la innovación digital de las empresas y de las entidades catalanas, así como el desarrollo de las ciudades y territorios inteligentes.
Singapur
Singapur es el líder, número uno del ranking mundial, en desarrollar capacidades nacionales en Inteligencia Artificial
Singapur es el líder, número uno del ranking mundial, en desarrollar capacidades nacionales en Inteligencia Artificialcreando impacto social y económico, desarrollando el talento local y atrayendo científicos internacionales para construir un ecosistema de IA que le ha permitido colocarse al frente del desarrollo de este sector, de manera sostenible y ética.
El gobierno está buscando, además, abrir el acceso a los datos y a las herramientas de inteligencia artificial para que todos puedan experimentar y beneficiarse de las capacidades de la IA. Esto significa educar en alfabetización de datos en escuelas y preparar a adultos en ciencias de datos y habilidades de inteligencia artificial para democratizar el acceso a las oportunidades de futuro a un sector amplio de la población.
Compusof explora territorios de IA y automatización industrial
El integrador se ha asociado con una firma española especializada en ‘conectores cognitivos’, y también participa de una alianza con Zebra para la venta de dispositivos de movilidad industrial.
En los últimos años el mercado TI ha operado una metamorfosis sin precedentes. Se ha producido una bajada de los márgenes en la distribución del hardware, a lo que se añade una commoditización de las tecnologías habituales. Al mismo tiempo han aparecido nuevas tecnologías basadas en Internet que han roto los esquemas convencionales: cloud, networking, ciberseguridad, analítica, inteligencia artificial, Device as a Service… “Los integradores clásicos no han evolucionado en muchos casos, debido a que no se ha producido un relevo generacional o no se han adaptado a los nuevos tiempos y muchos han desaparecido”, describe Moisés Camarero, director general del Grupo Compusof, una compañía vinculada tradicionalmente a Hewlett Packard, que ha conseguido virar a este nuevo horizonte, a partir un plan estratégico que llamaron Hermes y en el que establecieron los ladrillos de la nueva hoja de ruta.
En 2013 Compusof trazó un nuevo proyecto que se orientaba en dos ejes: “buscar nuevos clientes más rentables y nuevas líneas de negocio como el almacenamiento, la seguridad y el outsourcing”, pero ha sido en movilidad donde ha puesto esta compañía gran parte de sus esfuerzos por tratarse de la gran estrella protagonista de la transformación digital. Compusof ha dado un salto cualitativo oriéntandose a la movilidad industrial, “un mercado de nicho y como tal más rentable”.La compañía se ha asociado con Zebra(apenas llevan seis meses juntos), fabricante de dispositivos ruggerizados, software y redes para la automatización de industrias, que tiene una cuota de mercado del 60% en este entorno industrial. Como primer fruto de esta alianza se encuentra un proyecto en Madrid para el suministro de tablets ruggerizadas con un montante de 600.000 euros. Compusof también está tocando el negocio de las etiquetas RFID que han operado una rebaja de precios muy significativa en los últimos tiempos, de tal manera que ya hablamos de céntimos por unidad, cuando hace tres años costaba 20 dólares cada una. “Un producto muy útil a la hora de realizar inventarios de cualquier caso, incluso de activos de una compañía, como nos ha requerido un cliente mexicano”.
Inteligencia artificial
Compusof no podía dejar pasar el tren de la inteligencia artificial y así lo ha hecho asociándose con una empresa española que ha ideado un nuevo concepto que llaman ‘conectores cognitivos’, unas piezas de software moldeables para cualquier tipo de aplicación y que puede abrir las puertas a nuevos modelos de negocio. Camarero enumera cuatro casos de uso que dan una idea del potencial que conllevan estos “cerebros cognitivos que funcionan con inteligencia, algoritmos y bases de datos”. El primero de ellos es el de una aseguradora mexicana que estaba desbordada por cientos de facturas provenientes de los siniestros y tenía a todo un ejército de médicos y abogados trabajando a destajo para validar los pagos y las coberturas. Con esta herramienta, la revisión de los contratos y sus vinculaciones médicas la realiza el conector cognitivo y simplifica todo el proceso y la toma de decisiones. Un segundo ejemplo también comercializado es en Coca Cola Company que perdía millones de dólares en el ajuste de albaranes de entrega con su principal distribuidor mexicano. La solución del socio de Compusof es capaz de leer todos los tickets e incluso las correcciones a lápiz, y se acordó un modo de pago original, un pesito por pensamiento (lectura de un ticket). Como resultado, Coca Cola ha facturado 20 millones de dólares más con el mismo distribuidor. Un tercer proyecto se está desarrollando en la Guardia Civil en la que se están creando patrones para localizar e identificar yihadistas a través de conversaciones telefónicas. El cuarto ejemplo tiene que ver con un piloto en un centro hospitalario madrileño, mediante el cual el sistema es capaz de predecir si un paciente puede terminar en la UVI de forma inmediata y tomar por tanto medidas preventivas. Moisés Camarero se muestra ilusionado con esta nueva línea de negocio que no solo reporta ingresos económicos adicionales sino que abre un horizonte de innovación saliéndose de las líneas más monótonas del negocio tradicional del integrador
La Inteligencia Artificial ya supera a los profesionales de salud a la hora de realizar diagnósticos médicos
- 29.06.2019 •11.32hs•INNOVACIÓN
Es indudable que la Inteligencia Artificial continúa avanzando, y cada vez más fuentes la utilizan para mejorar sus procesos, optimizar servicios, o crear nuevos.
Entre estas variadas aplicaciones, la de medicina es una de las más interesantes, despertando el interés en el ámbito de salud.
En un reciente artículo publicado en la revista Nature Medicine, un grupo de expertos de la Universidad Northwestern demostró que recurriendo a la Inteligencia Artificial y otras técnicas relacionadas con el aprendizaje profundo –entrenar a las computadoras para que reconozcan patrones vinculados con una condición específica– podía detectar el cáncer de pulmón con mejor precisión que los médicos especialistas. Y con menos falsos positivos y falsos negativos.
Estos avances también ganan espacio en los grandes congresos médicos. «En la última reunión anual de la RSNA, que convoca a miles de los radiólogos más destacados de todo el mundo, el discurso de apertura giró sobre el uso de Inteligencia Artificial en el diagnóstico y la práctica médica. Eso marca la tendencia de la especialidad para los próximos años», explicó Juan Mazzuco, ex presidente de la Sociedad Argentina de Radiología. Y agregó: «Las especialidades clínicas como radiología, dermatología, laboratorio, diagnóstico por imágenes y patología serán las primeras en ser impactadas por esta tecnología y cambiarán su práctica. En otras, como la cirugía, seguramente tardará un poco más».
En el último Congreso Argentino de Cardiología por primera vez desde la Fundación Cardiológica (FCA) se organizó una mesa dedicada a big data e inteligencia artificial. «Son cosas aún incipientes y recién empezamos a asomarnos a estas temáticas. Pero pareciera que el uso intensivo de algoritmos nos ayudará a hacer mejores seguimientos», sostuvo Jorge Tartaglione, presidente de la FCA.
Tartaglione imagina que será común que los pacientes recurran a un dispositivo portátil para realizar electrocardiogramas periódicos y envíen los resultados a la computadora del médico para ser analizados en forma automática. «Si se detecta algo fuera de lo normal, se le avisará al cardiólogo para que lo analice». Claro que, asegura el experto, «la Inteligencia Artificial podrá proponer conclusiones pero seguirá siendo el médico el que las valide».
La Inteligencia Artificial también está llegando a los estudios patológicos. «A veces cumplimos tareas repetitivas y la Inteligencia Artificial podría ayudarnos a ser más eficientes», comentó Lucas Moretti, patólogo del equipo del Instituto Roffo.
El experto contó que podría usarse para lograr una mejor gradación de algunos tumores, analizar sus contornos y el tamaño del núcleo de la célula enferma. «Podríamos lograr más coherencia, precisión y objetividad en los resultados que obtenemos al interpretar y clasificar lesiones». Sin embargo, no cree que, por ahora, sirva para un diagnóstico totalmente autónomo: «Porque los médicos integramos la macro y la microscopia con los datos clínicos».
El camino es por acá: el Silicon Valley de Larreta por dentro y los beneficios que ofrece a profesionales y empresas
Otro campo donde Moretti imagina que la Inteligencia Artificial podría ayudar es en la clasificación de las colposcopias que las mujeres se realizan anualmente: «Podría preseleccionar qué muestras requieren estudios más detallados».
¿Qué impulsa la llegada de la Inteligencia Artificial? El crecimiento en las prácticas médicas. Según Renato Buselli, presidente para América Latina de la compañía Siemens Healthineers «año tras año se solicitan más y más imágenes para diagnóstico. Anualmente el volumen de imágenes crece un 12%, pero la cantidad de radiólogos que saben interpretarlas apenas crece al 3%. Así, pensamos que solo es posible acortar esa brecha recurriendo a la Inteligencia Artificial para acelerar la cantidad de estudios que puede resolver cada profesional». El directivo aclaró que «lo que se busca es automatizar el trabajo repetitivo y dejarle más tiempo al médico el análisis de lo complejo. Eso ayudará también a que disminuya el error humano».
El objetivo de las herramientas de inteligencia artificial no es sustituir a los médicos, sino que trabajen junto con ellos para mejorar los diagnósticos.
Avances en telerradiología
La Argentina ya tiene su primer auto eléctrico con ADN nacional y hay más en lista de espera para salir a las calles
Otro caso en el que la tecnología podría ayudar a los profesionales médicos es el diagnóstico por imágenes a distancia. «No hay datos concretos de todo el país, pero sí evidencias de que en muchísimas localidades del interior hay pocos radiólogos y no suelen dar abasto con la demanda de trabajo. O, directamente, no hay expertos», dijo Daniel Nasuti, director de Siemens Healthineers. «Pero los nuevos equipos inteligentes le permiten al radiólogo hacer informes a distancia, asistido por un técnico local que esté con el paciente». Es algo que ya se hace en Brasil y permite disminuir los costos médicos y mejorar la calidad de vida de las personas al evitarles viajar para un estudio. Además, facilita el acceso a medicina de calidad lejos de las grandes urbes.
Cómo afectará al trabajo y a la relación con el paciente
Aunque la mayor parte de los profesionales de la salud mira el futuro con optimismo, también tienen en cuenta algunos de los riesgos y problemas a resolver con la llegada de la tecnología. Para el doctor Juan Mazzuco, de la Sociedad Argentina de Radiología, «tecnologías como la Inteligencia Artificial aún muestran una serie de debilidades que no sabemos bien cómo se resolverán. Por ejemplo, el sobrediagnóstico de patologías que podrían ser identificadas por Inteligencia Artificial, pero que no necesitan tratamientos. Y otro tema es que podría empujarnos hacia la despersonalización de la medicina. Eso dañaría la relación medico-paciente, que debe ser preservada porque contribuye a la efectividad del tratamiento».
Alberto Marangoni, jefe del Servicio de Diagnóstico por Imágenes del Sanatorio Allende, agregó: «También existe el temor de que un desarrollo tecnológico rápido posibilite a los dueños de los equipos prescindir del costo ‘factor humano’. Y, como consecuencia, la pérdida de la fuente laboral profesional. Es decir, que muchos radiólogos especializados podríamos perder puestos de trabajo», indicó Perfil.
Cómo la Inteligencia Artificial cambiará los métodos de enseñanza
La educación como la conocemos podría cambiar para siempre, o al menos esto es lo que plantea un estudio del Dartmouth College en New Hampshire, Estados Unidos. La investigación plantea que podría utilizarse la Inteligencia Artificial para comprender los procesos de aprendizaje de los alumnos y así adaptar los métodos de enseñanza para hacerlos más efectivos.
Los investigadores han creado un algoritmo que revela la comprensión de un concepto basándose en la actividad neurnal
Para demostrarlo, los académicos de Dartmouth han creado un algoritmo basado en el sistema de aprendizaje computarizado. Dicho algoritmo mide la actividad cerebral del sujeto investigado y determina cómo es su comprensión de un concepto dado.
Con el algoritmo ya construido, los investigadores han sometido a los alumnos a un experimento para probar su efectividad. En este sentido, han seleccionado a alumnos de los primeros niveles de la carrera de ingeniería y los han sometido a tests de selección simple así como a responder ciertas preguntas acerca de ciertas imágenes mostradas.
Mientras los estudiantes han sido sometidos a los tests, los investigadores han escaneado su cerebro a través de resonancias magnéticas. Estos datos luego han sido trasladados al algoritmo, que está encargado de procesarlos y generar «calificaciones neuronales» que son capaces de interpretar el desempeño de los alumnos.
En concreto, el sistema funciona interpretando la cantidad de elementos neuronales que se activan en el cerebro de los alumnos al recordar un concepto. Al parecer, el algoritmo ha identificado que cuantas más zonas se activen al recordar un concepto, hay más probabilidades de que dicho concepto haya calado en la memoria de los alumnos.
Esta clase de experimentos son una muestra de como la Inteligencia Artificial podría ayudarnos a comprender mejor, no solo el funcionamiento de nuestro cerebro, sino nuestros propios procesos cognitivos.
Además, este experimento parece ser solo el inicio de una tendencia en desarrollo, la de adaptar la Inteligencia Artificial a las necesidades individuales. Prueba de ello es el planteamiento que hizo Vinod Khosla, inversor de capital de riesgo, sobre cómo la música pasaría a ser diseñada por algoritmos con Inteligencia Artificial.
Escenarios como estos nos permiten ver el alcance que tendrá la tecnología en un futuro cercano y que podría cambiar por completo la forma en la que comprendemos y vivimos nuestra realidad actual.
Los «artistas» con inteligencia artificial, ¿cada vez más cerca de la Argentina?
¿Puede la Inteligencia Artificial crear un artista? La pregunta ya parece vieja, semanas después de que se presentara en Oxford el primer «robot artista»del mundo», y a meses de que la primera obra de arte creada por Inteligenica Artificial (IA) ofrecida en una subasta se vendiera por casi medio millón de dólares.
«Yo creo que sí», responde Alfio Demestre en Colección Fortabat, en la tercera edición de Diderot Art.Tech, junto al robot que creó para realizar sus obras de arte más recientes. Mientras un brazo mecánico dibuja formas geométricas con un lápiz sobre un papel montado en una base giratoria, este joven especializado en el cruce entre arte y tecnología recuerda que ciertas herramientas que revolucionaron nuestra realidad parecían imposibles hace pocas décadas.
«Hay autores que han escrito sobre la fantasía de que la Inteligencia Artificial se vuelva biológica, de que pueda asimilar los campos energéticos. Son especulaciones divertidas, pero las computadoras están en pañales a la hora de desarrollar la intuición. Aunque todo avanza muy rápido. Nadie esperaba que el zapatófono se convirtiera en el futuro, y no pasó mucho tiempo hasta que el celular transformó la sociedad contemporánea», agrega el artista, fanático de la ciencia ficción, en referencia al zapato/teléfono que usaba el Superagente 86 en la popular serie de la década de 1960.
Y recuerda que algo similar ocurre desde hace tiempo en el campo de la música: en 1998 se creó la banda virtual de rock alternativo Gorillaz, conformada por cuatro personajes ficticios de dibujos animados, que incluso dan recitales.
«Hay quienes dudan si la música de Gorillaz está hecha por músicos reales o si es también creada por computadora», señala este integrante de Oligatega Numeric -junto con Mariano Giraud, Maximiliano Bellmann y Mateo Amaral-, grupo que da clases en la carrera de Arte Multimedial de la Universidad de Palermo y ya hace dos años exhibió en el Centro Cultural Recoleta obras realizada con IA.
«En otros países, el arte y la tecnología están más integrados. Por un tema de costos, acá todo llega seis meses más tarde. Y esa es una brecha enorme en el camino tecnológico», agrega, rodeado por obras creadas con herramientas digitales por 25 artistas.
«La tecnología expande los límites» es el título de la tercera edición de Diderot Art.Tech, que reúne videoinstalaciones, arte digital y piezas creadas con realidad virtual o asistencia robótica.
Junto al «robot dibujante» de Demestre, son especialmente innovadoras las creaciones de Giraud con realidad virtual y los filtros desarrollados para redes sociales por Martin Borini ( @ailaviu), inspirados en trabajos del artista Sergio Andresi que representan el imaginario colectivo del «arte villero».
También llama la atención el «arte emojional» de Mercedes Moréteau ( @theemojional), una suerte de Giuseppe Arcimboldo millennial que apela a los emojis para componer sus collages.
«Es necesario perderle el miedo a la amenaza a la libertad», observa Demestre, que también trabaja desarrollando proyectos de programación y robótica en el Ministerio de Educación, Cultura, Ciencia y Tecnología de la Nación. «Usamos la Inteligencia Artificial todos los días, cuando buscamos algo en Google por ejemplo -agrega-. No hay un robot como Terminator, que haga de todo. Un robot que opera un ojo no arregla un auto, son tecnologías aplicadas a necesidades específicas.»
«Esta una forma de acercar a la gente nuevas tendencias en la producción, comercialización y difusión artística. Y de mostrar que no hace falta ser un gran coleccionista para acceder a una obra de arte», dice Lucrecia Cornejo, directora de laplataforma online Diderot .
Interés parece haber de sobra: cientos de personas colmaron la sala anoche en la presentación para invitados especiales, auspiciada por American Express y Samsung, y ya se agotaron los cupos para asistir a la muestra que termina hoy. Para participar en forma gratuita de la próxima edición hay que inscribirse en el newsletter dewww.diderot.art.
Sabes cómo funciona el test de Inteligencia Artificial para conseguir empleo que podría suplir al currículum vítae?
Ya lo dijo Vladimir Putin: “El futuro pertenecerá a la inteligencia artificial y el primer país que la domine será el gobernador del mundo”.
Para 2025, el mercado de la Inteligencia Artificial (IA) superará los 100 mil millones de dólares, de acuerdo con estimaciones de Constellation Research. Gartner prevé que para 2020 el 85 por ciento de las interacciones con los clientes se gestionarán de forma artificial, sin interacciones humanas.
El mercado crece a pasos agigantados, al punto de que el 85 por ciento de las marcas funcionarán con inteligencia artificial en 2020. Esto ha llevado a empresas como Walmart a incluirla en la práctica cotidiana, por ejemplo hoy sabemos que la implementa para evitar cobros inadecuados.
Pero en la industria laboral también se utiliza. Algunas grandes empresas como Tesla y LinkedIn están apostando por esto, específicamente por medio de un test de Inteligencia Artificial para conseguir empleo que podría suplir al currículum vítae.
Nuevos sistema
Consiste en una serie de juegos que duran aproximadamente 30 minutos en los que el candidato completa tareas, similares a los ejercicios de entrenamiento cerebral en la popular aplicación Lumosity. Se analizan específicamente el sacrificio, esfuerzo y fracaso en la vida de quien los está ejecutando, para conocer cuánta ambición por progresar tiene.
Los resultados son evaluados por inteligencia artificial que se concentra en capacidades como: multitask, altruismo y resolución de problemas. Esta última resulta una habilidad indispensable en la actualidad. Desde Business 2 Communitydestacaron como esenciales la concentración, solventar problemas y la administración y gestión de los tiempos como habilidades hard básicas para los profesionales.
Por una parte se trata de un sistema que deja atrás las diferencias de género o las contrataciones por influencias, pero también es un sistema perfectible que la gran mayoría de las empresas no pueden pagar.
Aunado a esto, en México, tendría que luchar contra el arraigo por el currículum vítae y las practicas obsoletas de elegir a un profesionista por la escuela donde estudió o si es joven o tiene experiencia, errores constantes en los departamentos de recursos humanos que están décadas atrás de otros países.
Recursos humanos habría encontrado un punto de partida para solucionar malas prácticas en el departamento, centrado únicamente en el antiguo currículum vítae.
Bill Gates afirma que, si pudiera retroceder en el tiempo, fundaría una compañía de inteligencia artificial
Bill Gates fundó Microsoft en 1975, cuando aún estudiaba en Harvard, centro que abandonó al año siguiente para dedicar todas sus energías a su nueva empresa. Pero ¿qué clase de empresa habría animado a Gates a abandonar Harvard si estuviera estudiando ingeniera informática hoy en día? Gates lo tiene clarísimo:
«Teniendo en cuenta mis antecedentes, me gustaría fundar una compañía de inteligencia artificial cuyo objetivo fuera enseñar a los ordenadores a leer, para que puedan absorber y comprender todo el conocimiento escrito del mundo. Eso es un campo en el que la IA todavía aún tiene que avanzar».
Aunque no parece que dicha empresa esté entre sus planes de futuro, Gates sí tiene implicación (como inversor) en una startup vinculada con la inteligencia artificial: Luminous, desarrolladora de un microchip capaz de ejecutar algoritmos de IA mucho más rápido que los semiconductores basados en electricidad, gracias a que usa distintos colores de luz para el envío simultáneo de múltiples datos.
Hace unos meses, Gates ya realizó declaraciones -durante el Simposio de Inteligencia Artificial en la Universidad de Stanford- que dejaban clara la importancia que el ‘padre’ de Windows concede a esta tecnología:
«Es tan increíble que cambiará aspectos fundamentales de la sociedad. […] Nuestro mundo no ha tenido tantas tecnologías que sean, a un tiempo, prometedoras y peligrosas, como lo fue la energía nuclear».
Los otros proyectos de Gates
Pero Gates también invierte en otros campos, como el de la energía. Y lo hace para luchar contra «la crisis climática». Con este fin, confía en recaudar unos 2.500 millones de dólares el año que viene a través del fondo de inversión en energía que fundó en 2016, Breakthrough Energy Ventures (BEV), .
Pero lo cierto es que Gates reconoce que, a sus 63 años, prefiere dedicar su tiempo a la familia, a viajar, a leer (se ha propuesto leer en un año medio centenar de libros y releer otros 15) y a ejercer la filantropía a través de su fundación (la Bill & Melida Gates Foundation, que copreside).
Vía | CNBC
Imagen | World Economic Forum
Cápsulas de Inteligencia Artificial optimizan el sistema de salud
Dichas estaciones ya están establecidas desde hace tres años en Israel, donde la empresa Diagnostics Robotics desarrolló un sistema informático basado en Inteligencia Artificial destinado a ahorrar costos en el sistema médico. El sistema incluye un motor de recomendaciones personalizado para pacientes basados en un cuadro clínico amplio donde se analizan los datos que proporcionan los usuarios.
“Se deben identificar drogas con alto potencial que pueden ser personalizadas para el paciente, pues se hace una combinación de las mismas. Con ellas se pueden dar al paciente atención y al mismo tiempo equilibrar factores como la presión arterial”, dijo a Radinsky. Quien asegura que este proceso les lleva de 6 a 9 meses para estabilizar a un paciente, por eso es necesario tener un registro del mismo para ver “cuáles son las drogas que le convienen y así prevenir enfermedades”.
Radinsky cree que contar con predicciones y tecnología disminuirá las visitas al doctor de un paciente, y con ello se puede reformular la atención que tienen los especialistas en salud.
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“Hoy en día los doctores atienden a cinco mil pacientes y no pueden saber con exactitud qué le pasa a cada uno. Esto ayuda a los doctores a hacer mejor las cosas, tener mejores respuestas y hacer mejores estudios, no es algo de lo que se deba tener miedo debe de existir una combinación entre máquina y humano”, destacó Radinsky en entrevista.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) destaca que en México se vive una situación preocupante, pues nuestro sistema de salud tiene muchas áreas de oportunidades, debido a que no existe una cobertura médica que apoye a todos los habitantes del país. Pues de cada 1,000 habitantes que hay en el país, sólo hay 2.4 médicos.
Por tal motivo, Radinsky explica que predecir posibles escenarios de la medicina no solo se trata de salvar a la gente sino de construir un sistema de información pues “no hay muchos doctores para cubrir a toda la población”.
La inteligencia artificial detecta nuevas mutaciones detrás del autismo
Un equipo capitaneado por la Universidad de Princeton (Estados Unidos) entiende que este método es aplicable para descubrir contribuciones genéticas a cualquier enfermedad.
Muchas mutaciones en el ADN que contribuyen al desarrollo de enfermedades no figuran en los genes reales, sino que se encuentran en el 99% del genoma que recibe el nombre de «basura». A pesar de que los científicos han llegado a comprender recientemente que estos vastos tramos de ADN juegan un papel esencial, hasta ahora no ha sido posible descifrar sus efectos a gran escala.Gracias al uso de la inteligencia artificial, un equipo capitaneado por la Universidad de Princeton(Estados Unidos) ha decodificado el impacto funcional de tales mutaciones en personas con autismo. Los investigadores creen que este método es aplicable para descubrir contribuciones genéticas a cualquier enfermedad.Publicando el 27 de mayo en la revista científica Nature Genetics, los expertos analizaron los genomas de 1.790 familias en las que un niño tiene trastorno del espectro autista (TEA), pero otros miembros no. El método clasificó entre 120.000 mutaciones para encontrar aquellas que afectan el comportamiento de los genes en personas con autismo. Aunque los resultados no revelan las causas exactas de los casos de autismo, revelan miles de posibles contribuyentes que los investigadores pueden estudiar.
«Este método proporciona un marco para hacer este análisis con cualquier enfermedad»
Muchas investigaciones anteriores se han centrado en identificar mutaciones en los genes mismos. Los genes son, esencialmente, instrucciones para producir las numerosas proteínas que forman y controlan el cuerpo. Las mutaciones en los genes dan como resultado proteínas mutadas cuyas funciones están alteradas. Sin embargo, otros tipos de mutaciones interrumpen la forma en que se regulan los genes. Las mutaciones en estas áreas no afectan lo que los genes producen, sino cuándo y cuánto producen.
Hasta ahora, no fue posible buscar en el genoma completo fragmentos de ADN que regulen los genes y predecir cómo es probable que las mutaciones en este ADN regulador contribuyan a la enfermedad compleja, han dicho los investigadores. Este estudio es la primera prueba de que las mutaciones en el ADN regulador pueden causar una enfermedad compleja.
«Este método proporciona un marco para hacer este análisis con cualquier enfermedad», dijo Olga Troyanskaya, profesora de Informática y Genómica y autora principal del estudio. El enfoque podría ser particularmente útil para los trastornos neurológicos, el cáncer, las enfermedades del corazón y muchas otras afecciones que han eludido los esfuerzos para identificar las causas genéticas.
«Estos avances transforman la manera en que debemos pensar las posibles causas de estas enfermedades»
«Estos avances transforman la manera en que debemos pensar las posibles causas de estas enfermedades», añade Troyanskaya, quien también es subdirectora de genómica en el Instituto Flatiron de la Fundación Simons en Nueva York, donde dirigió a un grupo de coautores.
El equipo también incluyó un grupo dirigido por el neurocientífico Robert Darnell de la Universidad de Rockefeller. Los primeros autores del artículo son Jian Zhou y Christopher Park, quienes obtuvieron un doctorado en Princeton y ahora están visitando colaboradores en el Instituto Lewis-Sigler para Genómica Integrativa e investigadores en el Instituto Flatiron, y Chandra Theesfeld en el Instituto Lewis-Sigler de Princeton. para la genómica integrativa.
CDMX.- Tecnologías disruptivas como el Big Data o la automatización de muchos procesos industriales han cambiado la manera en que se realizan algunas tareas en los ambientes laborales. Pero, poco a poco, estas innovaciones también han ido adoptándose en nuestras vidas cotidianas y, aunque no siempre somos conscientes de ello, cada vez interactuamos más con plataformas como la Inteligencia Artificial (IA).
Precisamente el uso de la IA ha registrado un crecimiento exponencial en los últimos dos años. De acuerdo con datos de la consultora Gartner, para el año 2020, el 25% de los procesos de atención y apoyo al cliente integrarán asistentes virtuales y chatbots. Es un aumento bastante importante respecto al 2% registrado tan solo hace dos años.
OPTIMIZACIÓN DE PROCEDIMIENTOS
Si bien la tecnología permite la optimización de procedimientos como la atención al cliente, muchas veces la percepción ante la llegada de nuevas herramientas, específicamente de la IA, puede provocar miedos debido al riesgo de reemplazo en el campo laboral, algo posiblemente inevitable si se quiere avanzar en la llamada cuarta revolución industrial.
“La tecnología, a través del tiempo, siempre ha destruido trabajos, pero trae muchos nuevos. No es una transición fácil, claro que habrá quien se sienta incómodo con esto, pero si nos vemos a nosotros mismos como humanidad, como un grupo, definitivamente obtendremos beneficios”, comentó Garry Kasparov, Embajador Mundial de Tecnología de Avast.
TRABAJOS ‘ZOMBIE’
Ciertamente, hay empleos que desaparecerán o serán realizados por una máquina, pero de acuerdo al experto, se trata de los trabajos “Zombie”, es decir las tareas repetitivas que no solo involucran actividades físicas sino también intelectuales. “Estos trabajos no saben que están muertos, pero ya lo están. Hoy ya no realizamos tareas como memorizar un teléfono, por ejemplo. Sí habrá situaciones en las que se perderán muchos empleos, como el caso de los conductores de tráilers, pero esto significa menos muertes por accidentes o, en el campo de radiología, puede que ya no haya humanos haciendo los estudios, pero eso significaría una reducción de costos, además será asequible para más personas”, dijo Kasparov.
INTERCAMBIO DE INFORMACIÓN
Por otro lado, la aplicación de las recientes tecnologías requiere de un intercambio de información por parte de quienes las utilizan, dejando todos sus datos en múltiples bases que, si bien garantizan seguridad, no siempre pueden evadir todos los ataques. Sin embargo, tener hábitos digitales “saludables”, es siempre una ayuda contra posibles hackeos.
“Actualmente estamos más expuestos pues intercambiamos información para poder tener aplicaciones que hagan nuestra vida más cómoda. Esto significa que tenemos que llevar a cabo acciones que nos mantengan seguros. A diario nos lavamos las manos y los dientes, pero no hacemos lo elemental para evadir el 90% de los problemas que surgen por no poner atención cuando utilizamos los dispositivos”, comentó el embajador de Avast.
“Cuando se trata de la seguridad en casa, esto se vuelve aún peor pues la gente compra dispositivos, como cámaras o cafeteras, pero no reconoce que la importancia de la seguridad de su hogar depende del más débil de sus dispositivos. En México el 47% de las casas tienen por lo menos un dispositivo vulnerable, y lo peor es que en el 28% de los casos el equipo vulnerable es el router debido a que cuentan con contraseñas básicas o también por una mala manufactura”, comentó Kasparov.
Pese a que muchos empleos y la exposición de algunos datos se encuentran en riesgo debido al uso de nuevas tecnologías, gran parte de la responsabilidad de estas consecuencias es de quienes las utilizan.
UN PROBLEMA CON SU DESARROLLO
Sin embargo sí hay un problema en cuanto al desarrollo de la Inteligencia Artificial y es que esta no avanza lo suficientemente rápido para no resentir tanto las consecuencias. “El riesgo no es que vaya muy rápido: es que va muy lento. Es decir, sí se puede ver la pérdida de trabajos, pero no la llegada de muchos otros, por lo que el sufrimiento se extiende. La gente cree que la IA ahora está en un nivel Windows 10, cuando realmente estamos en un nivel MS-DOS”, añadió Kasparov.
Aun así, este tipo de desarrollos pueden ser uno de los factores principales para impulsar el lado creativo y humano de las personas, permitiendo, así, llevar a cabo otras tareas que ahora se han dejado de hacer o que ni siquiera imaginamos. “Empezaremos a ser más humanos y a pensar qué deberíamos hacer. Puedo imaginar, por ejemplo, que en el futuro se reiniciarán las exploraciones espaciales o en los océanos. Claro que ese tipo de acciones las pueden llevar a cabo las máquinas, pero si les añadimos el factor humano, pueden aumentar nuestras capacidades”, dijo el experto.
INTELIGENCIA AUMENTADA
Añadió que el término Artificial que acompaña a este tipo de inteligencia puede desviar la comprensión de esta tecnología, por lo que Kasparov opina que, en lugar de nombrarla así, debería ser llamada Inteligencia Aumentada, “pues mejora nuestras capacidades al momento de pensar en soluciones”.
Por último, recomendó no tener miedo pues, como siempre ha ocurrido, la tecnología mejora nuestras vidas. “Lo que la gente no ve es que la tecnología hace nuestras vidas mejores y vivimos más. Tenemos mejor comida y medicinas. La IA, además de mejorar el entorno, nos permitirá volver a pensar”, finalizó.
La tecnología, a través del tiempo, siempre ha destruido trabajos, pero trae muchos nuevos. No
IA: ¿salvación o ruina de la humanidad?
CDMX.- Para discutir sobre los posibles beneficios y riesgos que la Inteligencia Artificial (IA) representa para la humanidad la compañía tecnológica KIO Networks reunió a Nick Bostrom y Sebastian Thrun.
Bostrom, quien es un destacado profesor en la Universidad de Oxford y un gran crítico de la Inteligencia Artificial, fue el primero en ofrecer su postura: “lo único que nos diferencia de los animales y las máquinas es nuestra inteligencia, la capacidad de contextualizar la información. Si le damos inteligencia a las máquinas, las cuales pueden hacer cálculos a una velocidad mayor a la de nuestro cerebro, el resultado inevitable es la creación de la superinteligencia”.
De acuerdo con Bostrom, el problema de la IA es que hay una urgencia por desarrollarla sin detenerse a pensar en todos los protocolos que deben crearse antes de dotar a una máquina de habilidades de raciocinio.
“No existen protocolos para actuar frente a una IA. No se han definido límites ni lineamientos de seguridad, de ética, de contención. Se están desarrollando máquinas pensantes con una ligereza que da miedo. De 2013 a 2019 el poder de cómputo destinado al desarrollo de Inteligencia Artificial ha crecido 300 mil por ciento”, aseguró.
En su turno frente a la audiencia, Sebastian Thrun, el creador de los Google Glasses y del automóvil autónomo Waymo, también de Google, compartió que él no tiene problema con el estado actual del desarrollo de las Inteligencias Artificiales.
“Yo no quiero tener que acordarme de números telefónicos o de rostros; no quiero saber cómo se deletrean las palabras; prefiero que una IA haga eso por mí y utilizar esa capacidad cerebral en otras cosas, como el arte, la creación y la inventiva”, aseguró el también profesor de la Universidad de Stanford.
De acuerdo con Thrun, el potencial de la IA en los autos autónomos, la detección de ciberamenazas y el cuidado preventivo de la salud, son razones suficientes para continuar con el desarrollo de esta tecnología. “Tendremos mejores servicios, mayor seguridad y, sobre todo, una optimización de recursos que hará de nuestra sociedad un lugar mejor”.
En lo que ambos especialistas coincidieron es en que el uso de IA no debe ser aplicado en cuestiones éticas como la terminación de la vida de un humano.
EL DATO
25 por ciento de los procesos de atención y apoyo al cliente integrará asistentes virtuales en 2020.
La carrera por la inteligencia artificial
En mayo del 2017, un hito ocurrió en el desarrollo de la inteligencia artificial en China. Más de 280 millones de chinos verían como “Ke Jie”, el campeón mundial del GO era vencido por la máquina de inteligencia artificial “AlphaGo”, creada por Google. El pueblo chino sería testigo de cómo el Occidente había conquistado el GO, un juego inventado hace más de 2,500 años en Asia. Este sería el catalizador para que Beijing centrará su atención en superar a Estados Unidos en la carrera de la inteligencia artificial.
Walmart desarrolla Inteligencia Artificial contra el hurto en las tiendas
El sistema, que podría extenderse en los próximos meses a otros centros de distribución, permite contar con menos personal y ganar competitividad.
Ing. Alberto Villalobos y la propiedad industrial 
