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Retos tecnológicos

Josep Lluís Micó

Estamos en un cambio de época. Conceptos como big data o internet de las cosas responden a realidades nuevas que plantean nuevos retos.


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Big data, smart cities, deep learning, internet de las cosas... No son solo palabras nuevas sobre avances tecnológicos que sirven para nombrar conceptos de siempre. No, no estamos en una época de cambio, estamos en un cambio de época y conceptos como estos responden a realidades nuevas que nos plantean retos de todo tipo, también sobre la economía y la vida. Este artículo ha sido extraído del capítulo 4 del libro L’absolut digital: Relacions i negocis entre persones i màquines, cuyo autor nos ha cedidos amablemente.
 

Oferta y demanda automáticas

La inteligencia artificial y el big data están alterando la ley de la oferta y la demanda en numerosos sectores e industrias; además, lo hacen sin que la mayoría de los consumidores sean conscientes de ello: los algoritmos deciden qué precio se les pedirá por los productos y servicios que antes eran regulados de manera tradicional. Amazon es uno de los agentes que practican este método dinámico.
 

Cualquier objeto para pagar

Uno de los campos donde la transformación de las formas de pago será más notable está en la red de sensores conectados a la web, que pueden integrarse en objetos –vehículos, ropa...– para recopilar información y compartirla con otros usuarios, ya sean humanos, aplicaciones o aparatos. Nunca anteriormente las transacciones económicas habían sido tan sencillas e inmediatas. Uber ya está combinando la geolocalización, el análisis de precios y la demanda en tiempo real con los pagos integrados para los transportes.
 

Ciudades y regiones inteligentes

El big data puede valer para orientar las decisiones que tomen los líderes políticos. Con una lectura correcta de los grandes volúmenes de información disponible, los recursos –limitados casi por definición– se pueden asignar de una manera más inteligente.
 

Intervención invisible

La multinacional Cisco calcula que la eficiencia energética en las regiones smart mejorará un 30% de aquí a dos décadas. Los sensores para calibrar el consumo de agua o un sistema instalado por la firma tecnológica IBM en Malta, centrado también en la electricidad, son muy útiles en la preservación del medio ambiente. La empresa Streetline racionaliza con su aplicación un aspecto tan delicado para la movilidad urbana como es el aparcamiento de vehículos. En cuanto a la gestión de los edificios, las innovaciones planteadas por Nest, con sus termostatos que aprenden en función de las costumbres de los residentes, son constantes.
 

Hamburguesas con Coca-Cola

Una cadena de hamburgueserías de California prevé introducir a gran escala en sus restaurantes un robot especializado en la elaboración de este plato. Los responsables de la empresa aclaran que esta novedad no sustituirá totalmente a los empleados humanos ya que las personas seguirán asumiendo las tareas que requieren una mayor cualificación y gusto, las que resulten menos repetitivas y mecánicas. «Nos vemos como una organización de tecnología que ha pasado a vender hamburguesas y queso», aseguran.
 

Palomitas con matemáticas

¿Las predicciones numéricas acabarán también sustituyendo a la intuición en la agricultura? Las primeras son más fiables que la segunda. Esta disyuntiva, que puede resolverse con una combinación apropiada de ambos elementos, está despertando una notable polémica. Cada vez hay más empresas especializadas en aplicar las últimas novedades tecnológicas –internet de las cosas, robótica, inteligencia artificial, big data, etc.– a los cultivos.
 

Elefantes, rinocerontes, antílopes

Un complejo sistema que combina el machine learning con la teoría de los juegos se está aplicando en la lucha contra la caza furtiva de elefantes, en el Centro de Investigación de Inteligencia Artificial de Berkeley (EE.UU.). Han diseñado una herramienta de aprendizaje profundo (deep learning) para analizar los escollos de coral, que es 900 veces más rápida. Esto permite a los académicos, profesionales y ecologistas averiguar las consecuencias de la contaminación, la pesca, las actividades costeras, etc. El sistema de aprendizaje automático se utiliza también para entender.




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