El futuro es ahora: 5 avances tecnológicos que veremos en el 2018 (Parte 1)
Las personas a menudo se preguntan, ¿qué quiere decir exactamente la frase "avances tecnológicos"? Es una pregunta razonable: algunos de dichos avaces que han sido seleccionados para aparecer en tecnología del siglo XXI aún no han alcanzado un uso generalizado, mientras que otras pueden estar a punto de estar disponibles comercialmente mucho antes de lo que esperamos. Lo que realmente estamos buscando en este artículo, es mostrar una serie de tecnologías que en el futuro cercano, tendrá un profundo impacto en nuestras vidas.
Para este año, las máquinas impresoras de metal en 3D, serán uno de los avances más notables en el campo de la industria, una nueva técnica en inteligencia artificial llamada GAN les está dando a las máquinas imaginación y los embriones artificiales, a pesar de algunas restricciones éticas espinosas, están redefiniendo cómo se puede crear la vida y están abriendo una ventana de investigación en los primeros momentos de la vida humana. Continúa leyendo el resto de novedades de nuestro listado que con toda seguridad, te sorprenderá.
Impresión de Metal en 3D
Si bien la impresión en 3D existe desde hace un buen tiempo, esta se ha mantenido en gran medida bajo el dominio de los aficionados y diseñadores que producen prototipos únicos. Y la impresión de objetos con algo más que plástico, en particular, metal, ha sido algo hasta ahora costoso y dolorosamente lento.
Sin embargo, se está convirtiendo en algo barato y lo suficientemente fácil de hacer como para ser una forma potencialmente práctica de fabricar piezas. Si se adopta ampliamente, podría cambiar la forma en que producimos en serie muchos productos.
A corto plazo, los fabricantes no necesitarían mantener grandes inventarios; simplemente podrían imprimir un objeto, como una pieza de repuesto para un automóvil envejecido, siempre que alguien lo necesite.
A más largo plazo, las grandes fábricas que producen en serie un rango limitado de piezas podrían ser reemplazadas por otras más pequeñas que hacen una variedad más amplia, adaptándose a las necesidades cambiantes de los clientes.
La tecnología puede crear piezas más ligeras, más fuertes y formas complejas que no son posibles con los métodos convencionales de fabricación de metal. También puede proporcionar un control más preciso de la microestructura de los metales. En 2017, los investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore anunciaron que habían desarrollado un método de impresión 3D para crear piezas de acero inoxidable dos veces más resistentes que las hechas tradicionalmente.
También en 2017, la empresa de impresión en 3D Markforged, una pequeña empresa emergente con sede fuera de Boston, lanzó la primera impresora de metal tridimensional por menos de $100,000 dólares.
Otra empresa del área de Boston, Desktop Metal, comenzó a crear sus primeras máquinas de impresión de de metal en diciembre de 2017 y planean comenzar a vender máquinas más grandes, diseñadas para la fabricación, que son 100 veces más rápidas que los métodos de fabricación de piezas de metal que se conocen tradicionalmente.
La impresión de piezas de metal también se está volviendo más fácil. Desktop Metal ahora ofrece un software que genera diseños listos para la impresión en 3D. Los usuarios le dicen al programa las especificaciones del objeto que desean imprimir, y el software produce un modelo de computadora adecuado para la impresión.
General Electric, que durante mucho tiempo ha sido un defensor del uso de la impresión 3D en sus productos de aviación, tiene una versión de prueba de su nueva impresora de metal que es lo suficientemente rápida para hacer piezas grandes. Esta compañía planea comenzar a vender su impresora justo en este año 2018.
Embriones Artificiales
En un avance que redefine cómo se puede crear la vida, los embriólogos que trabajan en la Universidad de Cambridge en el Reino Unido han desarrollado embriones de ratón de apariencia realista que utilizan solo células madre. Sin óvulo, sin esperma. Solo células madre extraídas de otro embrión.
Los investigadores colocaron cuidadosamente las células en un andamio tridimensional y observaron, fascinadas, cómo comenzaron a comunicarse y alinearse en la forma de bala distintiva de un embrión de ratón de varios días de antigüedad.
Magdelena Zernicka-Goetz, quien encabezó el equipo de investigación de la Universidad de Cambridge lo resume todo en pocas palabras: "Sabemos que las células madre son mágicas en su poderoso potencial de lo que pueden hacer y sin embargo, no sabíamos que podían organizarse a sí mismas tan bella y perfectamente ".
Zernicka-Goetz dice que sus embriones "sintéticos" probablemente no podrían haberse convertido en ratones. No obstante, son una pista de que pronto podríamos tener mamíferos nacidos sin necesidad de un óvulo.
Pero este no es el objetivo de Zernicka-Goetz. Ella quiere estudiar cómo las células de un embrión temprano comienzan a asumir sus funciones especializadas. El siguiente paso, dice ella, es crear un embrión artificial a partir de células madre humanas, trabajo que se está llevando a cabo en la Universidad de Michigan y en la Universidad Rockefeller.
Los embriones humanos sintéticos serían una bendición para los científicos, permitiéndoles desentrañar los eventos al inicio del desarrollo. Y dado que dichos embriones comienzan con células madre fácilmente manipulables, los laboratorios podrán emplear una gama completa de herramientas, como la edición de genes, para investigarlas a medida que crecen.
Los embriones artificiales, sin embargo, plantean cuestiones éticas fundamentales. ¿Qué pasa si resultan ser indistinguibles de los embriones reales? ¿Cuánto tiempo pueden crecer en el laboratorio antes de que sientan dolor? Necesitamos entonces abordar esta clase de preguntas antes de que la ciencia avance mucho más allá, dicen los bioéticos.
Ciudades Sensibles
Las ciudades inteligentes de hoy día, han atravesado grandes retrasos y han terminado por excluir a todos, excepto a los súper ricos. Un nuevo proyecto en Toronto, llamado Quayside, espera cambiar el patrón de fallas mediante el replanteamiento y la reconstrucción de las tecnologías digitales.
Alphabet's Sidewalk Labs, con sede en la ciudad de Nueva York, está colaborando con el gobierno canadiense en un proyecto de alta tecnología, programado para el muelle industrial de Toronto.
Uno de los objetivos del proyecto se basa en el diseño, la política y la tecnología de una amplia red de información.
Ese proyecto exige que todos los vehículos sean autónomos y compartidos. Los robots vagarán clandestinamente haciendo tareas domésticas, como entregar el correo. Sidewalk Labs dice que será fácil acceder al software y a los sistemas que está creando para que otras compañías puedan crear servicios para ser usados a través de los teléfonos móviles.
La compañía tiene la intención de monitorear de cerca la infraestructura pública y ha generado inquietudes sobre el control de datos y la privacidad. Pero Sidewalk Labs cree que puede trabajar con la comunidad y el gobierno local para aliviar esas preocupaciones.
"Lo que es distintivo de lo que estamos tratando de hacer es que el proyecto no sólo es extraordinariamente ambicioso, sino que además tiene un alto grado de humildad", dice Rit Aggarwala, el ejecutivo de apoyo de la planificación de los sistemas urbanos de Sidewalk Labs. Esa humildad puede ayudar a Quayside a evitar las trampas que han plagado las iniciativas anteriores de una ciudad inteligente.
Otras ciudades de América del Norte ya están clamando por ser las siguientes en la lista de Sidewalk Labs, de acuerdo con Waterfront de Toronto, la agencia pública que supervisa el desarrollo de Quayside. "San Francisco, Denver, Los Ángeles y Boston han pedido ser las siguientes ciudades del futuro", dice el director general de la agencia, Will Fleissig.
Inteligencia Artificial para todos
El dominio de la inteligencia artificial ha sido una de las cosas más buscadas por las compañías más grandes del mundo, incluidas Amazon, Baidu, Google y Microsoft, así como algunas nuevas empresas. Para muchas otras compañías, los sistemas de inteligencia artificial son demasiado costosos y demasiado difíciles de implementar por completo.
¿Cuál es la solución? Las herramientas de aprendizaje automático basadas en la nube están llevando a la IA a una audiencia mucho más grande. Hasta el momento, Amazon domina la nube de IA con su filial AWS. Google lo desafía con TensorFlow, una biblioteca de código abierto de inteligencia artificial que se puede usar para construir otro software de aprendizaje automático. Recientemente Google anunció Cloud AutoML, un conjunto de sistemas pre-entrenados que podrían hacer que la IA sea mucho más fácil de usar.
Microsoft, que tiene su propia plataforma en la nube, Azure, se está asociando con Amazon para ofrecer Gluon, una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo. Se supone que Gluon debe hacer que la red neuronal de construcción -una tecnología clave en la IA que imita crudamente cómo aprende el cerebro humano- sea tan fácil de hacer como construir una aplicación de teléfono inteligente.
No está claro cuál de estas compañías se convertirá en el líder en la oferta de servicios en la nube de la IA. Pero sin lugar a dudas, esta será una gran oportunidad de negocios para los ganadores.
Estos productos serán esenciales si esta revolución se va a extender más ampliamente a través de diferentes partes de la economía.
Actualmente se utiliza la IA principalmente en la industria de la tecnología, donde ha creado eficiencia y ha desarrollado nuevos productos y servicios. Pero muchas otras empresas e industrias han tenido problemas para aprovechar los avances en inteligencia artificial. Los sectores como la medicina, la manufactura y la energía también podrían transformarse si pudieran implementar la tecnología más plenamente, con un gran impulso a la productividad económica.
La mayoría de las empresas, sin embargo, todavía no tienen suficientes personas que saben cómo usar la inteligencia artificial en la nube. Entonces, Amazon y Google también están estableciendo servicios de consultoría. Una vez que la nube ponga la tecnología al alcance de casi todos, la verdadera revolución de la IA puede comenzar.
Duelo de Redes Neuronales
La inteligencia artificial es una de las cosas más bellas del mundo. Pero la IA no tiene esperanzas todavía de generar imágenes de peatones por sí misma. Si pudiera hacer eso, sería posible crear fotos realistas de diversos lugares en diversos entornos, de una manera autodidacta sin necesidad de salir de viaje.
El problema es que crear algo completamente nuevo requiere imaginación, y hasta ahora eso es algo que le ha faltado a la IA.
La primera solución a este problema, se le ocurrió a Ian Goodfellow, entonces un estudiante de doctorado de la Universidad de Montreal, durante una discusión académica en un bar en el año 2014. El enfoque, conocido como una red generativa adversaria o GAN (por su sigla en inglés), toma dos redes neuronales, con un modelo matemático simplificado del cerebro humano que sustentan la mayoría del aprendizaje automático moderno, y los enfrenta uno contra el otro en un juego digital similar al juego del gato y el ratón.
Ambas redes están dotadas con el mismo conjunto de datos. La primera red, conocida como el generador, trabaja para crear alteraciones de imágenes ya conocidas, por ejemplo, la imagen de un peatón con un brazo adicional. La segunda red, conocida como el discriminador, busca descubrir si es verdadera o falsa la imagen producida por el generador, en este caso, ¿qué tan probable es que una persona de tres brazos sea real?
Con el tiempo, el generador puede llegar a ser tan bueno produciendo imágenes falsas, de tal forma que el discriminador no sea capaz de detectar las anormalidades. Esencialmente, al generador se ha enseñado a sí mismo, a reconocer y a crear imágenes de peatones de aspecto realista.
Aunque no lo parezca, esta tecnología se ha convertido en uno de los avances más prometedores de la última década.
Los GANS se usaron para crear imágenes y sonidos demasiado realistas. En un convincente ejemplo, los investigadores del fabricante de chips Nvidia prepararon un GAN con fotografías de celebridades para crear cientos de rostros creíbles de personas que no existen. Otro grupo de investigación hizo pinturas falsas no convincentes que se parecen a las obras de Van Gogh. Llevados al extremo, los GAN pueden reimaginar dichas imágenes de diferentes maneras y de esta forma pueden hacer por ejemplo que una carretera soleada parezca nevada o convertir a caballos en cebras.
Sin embargo, los resultados no siempre son perfectos: los GANS puede crear bicicletas con dos conjuntos de manubrios, por ejemplo, o rostros con los ojos en el lugar incorrecto. Pero debido a que las imágenes son sorprendentemente realistas, algunos expertos creen que hay un sentido en el que están empezando a comprender la estructura del mundo que ven y oyen. Y eso significa que pueden desarrollar el sentido de la imaginación, una capacidad más independiente para dar sentido a la forma como estas redes neuronales perciben el mundo.
tecnología del siglo XXI
Las personas a menudo se preguntan, ¿qué quiere decir exactamente la frase "avances tecnológicos"? Es una pregunta razonable: algunos de dichos avaces que han sido seleccionados para aparecer en tecnología del siglo XXI aún no han alcanzado un uso generalizado, mientras que otras pueden estar a punto de estar disponibles comercialmente mucho antes de lo que esperamos. Lo que realmente estamos buscando en este artículo, es mostrar una serie de tecnologías que en el futuro cercano, tendrá un profundo impacto en nuestras vidas.
Para este año, las máquinas impresoras de metal en 3D, serán uno de los avances más notables en el campo de la industria, una nueva técnica en inteligencia artificial llamada GAN les está dando a las máquinas imaginación y los embriones artificiales, a pesar de algunas restricciones éticas espinosas, están redefiniendo cómo se puede crear la vida y están abriendo una ventana de investigación en los primeros momentos de la vida humana. Continúa leyendo el resto de novedades de nuestro listado que con toda seguridad, te sorprenderá.
Impresión de Metal en 3D
Si bien la impresión en 3D existe desde hace un buen tiempo, esta se ha mantenido en gran medida bajo el dominio de los aficionados y diseñadores que producen prototipos únicos. Y la impresión de objetos con algo más que plástico, en particular, metal, ha sido algo hasta ahora costoso y dolorosamente lento.
Sin embargo, se está convirtiendo en algo barato y lo suficientemente fácil de hacer como para ser una forma potencialmente práctica de fabricar piezas. Si se adopta ampliamente, podría cambiar la forma en que producimos en serie muchos productos.
A corto plazo, los fabricantes no necesitarían mantener grandes inventarios; simplemente podrían imprimir un objeto, como una pieza de repuesto para un automóvil envejecido, siempre que alguien lo necesite.
A más largo plazo, las grandes fábricas que producen en serie un rango limitado de piezas podrían ser reemplazadas por otras más pequeñas que hacen una variedad más amplia, adaptándose a las necesidades cambiantes de los clientes.
La tecnología puede crear piezas más ligeras, más fuertes y formas complejas que no son posibles con los métodos convencionales de fabricación de metal. También puede proporcionar un control más preciso de la microestructura de los metales. En 2017, los investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore anunciaron que habían desarrollado un método de impresión 3D para crear piezas de acero inoxidable dos veces más resistentes que las hechas tradicionalmente.
También en 2017, la empresa de impresión en 3D Markforged, una pequeña empresa emergente con sede fuera de Boston, lanzó la primera impresora de metal tridimensional por menos de $100,000 dólares.
Otra empresa del área de Boston, Desktop Metal, comenzó a crear sus primeras máquinas de impresión de de metal en diciembre de 2017 y planean comenzar a vender máquinas más grandes, diseñadas para la fabricación, que son 100 veces más rápidas que los métodos de fabricación de piezas de metal que se conocen tradicionalmente.
La impresión de piezas de metal también se está volviendo más fácil. Desktop Metal ahora ofrece un software que genera diseños listos para la impresión en 3D. Los usuarios le dicen al programa las especificaciones del objeto que desean imprimir, y el software produce un modelo de computadora adecuado para la impresión.
General Electric, que durante mucho tiempo ha sido un defensor del uso de la impresión 3D en sus productos de aviación, tiene una versión de prueba de su nueva impresora de metal que es lo suficientemente rápida para hacer piezas grandes. Esta compañía planea comenzar a vender su impresora justo en este año 2018.
Embriones Artificiales
En un avance que redefine cómo se puede crear la vida, los embriólogos que trabajan en la Universidad de Cambridge en el Reino Unido han desarrollado embriones de ratón de apariencia realista que utilizan solo células madre. Sin óvulo, sin esperma. Solo células madre extraídas de otro embrión.
Los investigadores colocaron cuidadosamente las células en un andamio tridimensional y observaron, fascinadas, cómo comenzaron a comunicarse y alinearse en la forma de bala distintiva de un embrión de ratón de varios días de antigüedad.
Magdelena Zernicka-Goetz, quien encabezó el equipo de investigación de la Universidad de Cambridge lo resume todo en pocas palabras: "Sabemos que las células madre son mágicas en su poderoso potencial de lo que pueden hacer y sin embargo, no sabíamos que podían organizarse a sí mismas tan bella y perfectamente ".
Zernicka-Goetz dice que sus embriones "sintéticos" probablemente no podrían haberse convertido en ratones. No obstante, son una pista de que pronto podríamos tener mamíferos nacidos sin necesidad de un óvulo.
Pero este no es el objetivo de Zernicka-Goetz. Ella quiere estudiar cómo las células de un embrión temprano comienzan a asumir sus funciones especializadas. El siguiente paso, dice ella, es crear un embrión artificial a partir de células madre humanas, trabajo que se está llevando a cabo en la Universidad de Michigan y en la Universidad Rockefeller.
Los embriones humanos sintéticos serían una bendición para los científicos, permitiéndoles desentrañar los eventos al inicio del desarrollo. Y dado que dichos embriones comienzan con células madre fácilmente manipulables, los laboratorios podrán emplear una gama completa de herramientas, como la edición de genes, para investigarlas a medida que crecen.
Los embriones artificiales, sin embargo, plantean cuestiones éticas fundamentales. ¿Qué pasa si resultan ser indistinguibles de los embriones reales? ¿Cuánto tiempo pueden crecer en el laboratorio antes de que sientan dolor? Necesitamos entonces abordar esta clase de preguntas antes de que la ciencia avance mucho más allá, dicen los bioéticos.
Ciudades Sensibles
Las ciudades inteligentes de hoy día, han atravesado grandes retrasos y han terminado por excluir a todos, excepto a los súper ricos. Un nuevo proyecto en Toronto, llamado Quayside, espera cambiar el patrón de fallas mediante el replanteamiento y la reconstrucción de las tecnologías digitales.
Alphabet's Sidewalk Labs, con sede en la ciudad de Nueva York, está colaborando con el gobierno canadiense en un proyecto de alta tecnología, programado para el muelle industrial de Toronto.
Uno de los objetivos del proyecto se basa en el diseño, la política y la tecnología de una amplia red de información.
Ese proyecto exige que todos los vehículos sean autónomos y compartidos. Los robots vagarán clandestinamente haciendo tareas domésticas, como entregar el correo. Sidewalk Labs dice que será fácil acceder al software y a los sistemas que está creando para que otras compañías puedan crear servicios para ser usados a través de los teléfonos móviles.
La compañía tiene la intención de monitorear de cerca la infraestructura pública y ha generado inquietudes sobre el control de datos y la privacidad. Pero Sidewalk Labs cree que puede trabajar con la comunidad y el gobierno local para aliviar esas preocupaciones.
"Lo que es distintivo de lo que estamos tratando de hacer es que el proyecto no sólo es extraordinariamente ambicioso, sino que además tiene un alto grado de humildad", dice Rit Aggarwala, el ejecutivo de apoyo de la planificación de los sistemas urbanos de Sidewalk Labs. Esa humildad puede ayudar a Quayside a evitar las trampas que han plagado las iniciativas anteriores de una ciudad inteligente.
Otras ciudades de América del Norte ya están clamando por ser las siguientes en la lista de Sidewalk Labs, de acuerdo con Waterfront de Toronto, la agencia pública que supervisa el desarrollo de Quayside. "San Francisco, Denver, Los Ángeles y Boston han pedido ser las siguientes ciudades del futuro", dice el director general de la agencia, Will Fleissig.
Inteligencia Artificial para todos
El dominio de la inteligencia artificial ha sido una de las cosas más buscadas por las compañías más grandes del mundo, incluidas Amazon, Baidu, Google y Microsoft, así como algunas nuevas empresas. Para muchas otras compañías, los sistemas de inteligencia artificial son demasiado costosos y demasiado difíciles de implementar por completo.
¿Cuál es la solución? Las herramientas de aprendizaje automático basadas en la nube están llevando a la IA a una audiencia mucho más grande. Hasta el momento, Amazon domina la nube de IA con su filial AWS. Google lo desafía con TensorFlow, una biblioteca de código abierto de inteligencia artificial que se puede usar para construir otro software de aprendizaje automático. Recientemente Google anunció Cloud AutoML, un conjunto de sistemas pre-entrenados que podrían hacer que la IA sea mucho más fácil de usar.
Microsoft, que tiene su propia plataforma en la nube, Azure, se está asociando con Amazon para ofrecer Gluon, una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo. Se supone que Gluon debe hacer que la red neuronal de construcción -una tecnología clave en la IA que imita crudamente cómo aprende el cerebro humano- sea tan fácil de hacer como construir una aplicación de teléfono inteligente.
No está claro cuál de estas compañías se convertirá en el líder en la oferta de servicios en la nube de la IA. Pero sin lugar a dudas, esta será una gran oportunidad de negocios para los ganadores.
Estos productos serán esenciales si esta revolución se va a extender más ampliamente a través de diferentes partes de la economía.
Actualmente se utiliza la IA principalmente en la industria de la tecnología, donde ha creado eficiencia y ha desarrollado nuevos productos y servicios. Pero muchas otras empresas e industrias han tenido problemas para aprovechar los avances en inteligencia artificial. Los sectores como la medicina, la manufactura y la energía también podrían transformarse si pudieran implementar la tecnología más plenamente, con un gran impulso a la productividad económica.
La mayoría de las empresas, sin embargo, todavía no tienen suficientes personas que saben cómo usar la inteligencia artificial en la nube. Entonces, Amazon y Google también están estableciendo servicios de consultoría. Una vez que la nube ponga la tecnología al alcance de casi todos, la verdadera revolución de la IA puede comenzar.
Duelo de Redes Neuronales
La inteligencia artificial es una de las cosas más bellas del mundo. Pero la IA no tiene esperanzas todavía de generar imágenes de peatones por sí misma. Si pudiera hacer eso, sería posible crear fotos realistas de diversos lugares en diversos entornos, de una manera autodidacta sin necesidad de salir de viaje.
El problema es que crear algo completamente nuevo requiere imaginación, y hasta ahora eso es algo que le ha faltado a la IA.
La primera solución a este problema, se le ocurrió a Ian Goodfellow, entonces un estudiante de doctorado de la Universidad de Montreal, durante una discusión académica en un bar en el año 2014. El enfoque, conocido como una red generativa adversaria o GAN (por su sigla en inglés), toma dos redes neuronales, con un modelo matemático simplificado del cerebro humano que sustentan la mayoría del aprendizaje automático moderno, y los enfrenta uno contra el otro en un juego digital similar al juego del gato y el ratón.
Ambas redes están dotadas con el mismo conjunto de datos. La primera red, conocida como el generador, trabaja para crear alteraciones de imágenes ya conocidas, por ejemplo, la imagen de un peatón con un brazo adicional. La segunda red, conocida como el discriminador, busca descubrir si es verdadera o falsa la imagen producida por el generador, en este caso, ¿qué tan probable es que una persona de tres brazos sea real?
Con el tiempo, el generador puede llegar a ser tan bueno produciendo imágenes falsas, de tal forma que el discriminador no sea capaz de detectar las anormalidades. Esencialmente, al generador se ha enseñado a sí mismo, a reconocer y a crear imágenes de peatones de aspecto realista.
Aunque no lo parezca, esta tecnología se ha convertido en uno de los avances más prometedores de la última década.
Los GANS se usaron para crear imágenes y sonidos demasiado realistas. En un convincente ejemplo, los investigadores del fabricante de chips Nvidia prepararon un GAN con fotografías de celebridades para crear cientos de rostros creíbles de personas que no existen. Otro grupo de investigación hizo pinturas falsas no convincentes que se parecen a las obras de Van Gogh. Llevados al extremo, los GAN pueden reimaginar dichas imágenes de diferentes maneras y de esta forma pueden hacer por ejemplo que una carretera soleada parezca nevada o convertir a caballos en cebras.
Sin embargo, los resultados no siempre son perfectos: los GANS puede crear bicicletas con dos conjuntos de manubrios, por ejemplo, o rostros con los ojos en el lugar incorrecto. Pero debido a que las imágenes son sorprendentemente realistas, algunos expertos creen que hay un sentido en el que están empezando a comprender la estructura del mundo que ven y oyen. Y eso significa que pueden desarrollar el sentido de la imaginación, una capacidad más independiente para dar sentido a la forma como estas redes neuronales perciben el mundo.
tecnología del siglo XXI
