Tecnología

CES 2019: inteligencia artificial, computación cuántica y blockchain

La conferencia de apertura del encuentro se centró en los avances y aplicaciones de estas tecnologías para la salud y la industria
miércoles, 09 de enero de 2019 · 20:58

CES, la feria de tecnología más grande del mundo, abrió hoy sus puertas al público en Las Vegas con una conferencia de inteligencia artificial, blockchain y computación cuántica. Estuvo a cargo de la CEO y presidenta de IBM, Ginni Rometty, quien mostró cómo esas tecnologías pueden cambiar el mundo y presentó innovaciones que muestran su aplicación en soluciones como, por ejemplo, un sensor para uñas.  

Entre los expositores que la acompañaron durante su presentación, se encuentra Darío Gil, director de operaciones (COO) de IBM Research. "Uno de los temas fundamentales de nuestra conferencia son los datos y la intersección entre éstos y la inteligencia artificial (IA)", señaló. 

Y continuó: "Aunque ya sabemos que estamos inundados de datos, una de las provocaciones de Ginny es plantear que, en realidad, no son suficientes. Solo estamos atrayendo u omitiendo un porcentaje minúsculo, muchísimo menos del 1% de todas las señales invisibles que nos ofrece el mundo. Son señales que nos vienen a indicar cosas de nuestra salud o del entorno físico que tenemos".  

 

Cómo funciona el sensor de uñas 

 
 
El sensor para uñas de IBM es un prototipo y ayudará a las investigaciones sobre Parkinson
El sensor para uñas de IBM es un prototipo y ayudará a las investigaciones sobre Parkinson

 

Es un pequeño dispositivo portátil e inalámbrico que utiliza IA y se ubica en la punta de los dedos. Es un prototipo de sensor de uñas  y desde la compañía señalan que es el primero de su clase. Mide de forma continua la forma en que la uña de la persona se dobla y se mueve en actividades diarias.

"Cuando vamos día a día haciendo cosas manuales, abriendo una puerta, o metiendo una llave en un candado, hay un desplazamiento minúsculo de menos de una micra, es decir, 100 veces más pequeño que la dimensión del diámetro de un pelo. Y nos indica cosas muy fundamentales de nuestra salud", dice Gil.

Entonces, si una persona tuviese una distorsión neurodegenerativa, como el Parkinson, se podrían anticipar determinadas variables. "Dependiendo de cómo las fuerzas de la mano van interactuando en el día a día de nuestras actividades, somos capaces de detectar con esa señal tan minúscula que antes era invisible, gracias a machine learning -aprendizaje automático-, cosas fundamentales de nuestra salud", expresa el investigador. 

 
El sensor mide la forma en que la uña se dobla y se mueve en actividades diarias
El sensor mide la forma en que la uña se dobla y se mueve en actividades diarias

 

El sensor está conformado por medidores conectados a la uña y una pequeña computadora que toma muestras de los valores de tensión. Recopila datos del acelerómetro y conecta con un reloj inteligente.  

Este dispositivo utiliza modelos de aprendizaje automático para evaluar la bradicinesia (es decir, la lentificación de los movimientos), el temblor y la discinesia (movimientos anormales e involuntarios). 

La Fundación Michael J. Fox, que investiga el Parkinson, ha entregado donaciones a la compañía para investigación y así encontrar tratamientos más efectivos.  

 

Desafíos y responsabilidades de la IA  

 
El Asistente de Google también esá en parlantes inteligentes como Google Home, entre otros.
El Asistente de Google también esá en parlantes inteligentes como Google Home, entre otros.

 

"Cuando vemos los parlantes inteligentes, que ponemos en nuestras cocinas, es un ejemplo de reconocimiento, pero son cosas muy sencillas, es decir, un comando, una acción. El siguiente desafío de la IA es que no sea solo capaz de aprender una tarea muy concreta como reconocer un comando, sino por ejemplo un lenguaje más extenso", señaló Gil.  

Se refiere a un sistema que pueda comprender el lenguaje humano durante varios minutos de habla. "Esto lo que va a buscar es el futuro del diálogo, con sistemas de IA y el futuro de los asistentes, tanto a nivel personal como en un entorno profesional, de apoyo en la toma de decisiones". 

Por otro lado, el investigador plantea que el gran desafío hacia el futuro en la IA será trabajar fuertemente en cómo se enseñan y se entrenan los sistemas. "Depende fundamentalmente de la calidad de los datos y si uno tiene sesgos en los datos, lo que está haciendo es automatizar los sesgos de la sociedad y ampliarlos", expresó. 

 

Continúa: "Al día de hoy sabemos que esos sistemas de aprendizaje profundo son como una caja negra. Es un área donde estamos haciendo un gran esfuerzo". 

Por otro lado, Gil habla de la responsabilidad de los datos. "Para comenzar, la gran mayoría de los datos deberían estar encriptados. Y si vemos lo que pasa en las compañías, es un porcentaje muy pequeño el que está encriptado. Y ¿por qué?  Cada vez tenemos más capacidad tecnológica para hacer cálculos con datos", señaló. 

En este sentido, el blockchain es un buen ejemplo de cómo se crea una red para poder compartir transacciones de una manera segura. "Yo creo que tenemos que tomar una responsabilidad mucho mayor de tomar tecnologías de encriptación y de blockchain. Tenemos que usar datos para crear valor, si solamente los acumulamos y no generamos un entorno de valor, ¿por qué lo estamos haciendo?", añadió. 

 

Computación cuántica en CES 

Durante la conferencia de apertura de la feria de tecnología, estuvo presente la computació cuántica. Se presentó IBM Q System One, el primer sistema de computación cuántica universal (aproximado) diseñado para uso científico y comercial.  

Tiene un diseño modular y compacto y es la primera vez que las computadoras cuánticas superconductoras operarán más allá de un laboratorio de investigación. 

 

"Hemos aprendido mucho en estos dos años y medio de operar un sistema de computación cuántica en la nube, fuimos los primeros en la nube en crearlo, y hemos ya superado los 100.000 usuarios que han generado casi 7 millones de programas, han hecho más de 130 publicaciones externas", asegura Gil.  

Dice que este sistema integrado de computación cuántica es un punto de inflexión. "Tenemos que tener al mundo quantum ready, para aprender a cómo programar estos sistemas. Son fundamentalmente diferentes que la computación clásica", expresa. 

Finaliza: "Hay problemas que los ordenadores clásicos jamás van a resolver. Entre ellos, el más singular es cómo modelar la naturaleza, y cómo desarrollar nuevos materiales y cómo hacer nuevos cálculos químicos. Entonces va a tener un impacto fundamental, imaginemos que queremos crear una batería nueva, que sea más duradera para el día a día, o un nuevo fármaco, o un nuevo sistema energético". 

 

Fuente: infobae.com

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