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Estas tecnologías cambiarán al mundo en 5 años

Entre las principales tendencias tecnologías, están la Inteligencia Artificial, laboratorios médicos y macroscopios, según un listado de IBM Research.

09-01-2017, 2:39:13 PM
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En 2022, el mundo tecnológico no será como lo conocemos ahora. IBM Research dio a conocer su listado anual de los hitos científicos innovadores con el potencial de cambiar la forma en la que la gente trabajará, vivirá, e interactuará durante los próximos 5 años.

Entre las principales tendencias tecnológias, están la Inteligencia Artificial, laboratorios médicos y macroscopios.

“La comunidad científica tiene una maravillosa tradición de crear instrumentos que nos ayuden a visualizar el mundo en formas totalmente nuevas”, dijo Dario Gil, vicepresidente de Ciencia y Soluciones de IBM Research, en un comunicado.

A continuación, te compartimos las cinco tecnologías que cambiarán al mundo en los próximos años, según el ranking IBM 5 in 5.

Inteligencia Artificial para la salud mental

Hoy, 1 de cada 5 adultos en los Estados Unidos experimenta un afección de salud mental, ya sea neurológica, (Huntington, Alzheimer, Parkinson, etc.) o mental (depresión o psicosis), cada año, y aproximadamente la mitad de las personas con trastornos psiquiátricos severos no reciben tratamientos. Globalmente, el costo de tratar trastornos mentales es mayor que el costo de la diabetes, problemas respiratorios y cáncer, todos combinados. La carga económica de los trastornos mentales alcanza el billón de dólares por año, solamente en Estados Unidos.

Si el cerebro es una caja negra que no entendemos totalmente, entonces el habla es la clave para descifrarla. En 5 años, lo que decimos y escribimos será utilizado como indicador de nuestro bienestar de salud física y mental. Los patrones en nuestra habla y escritura serán analizados por nuevos sistemas cognitivos y proveerán signos reveladores de enfermedades mentales y neurológicas en estado temprano de desarrollo, lo que ayudará a los médicos y a los pacientes a prevenir, monitorear y hacer seguimiento de dichas enfermedades.

En el futuro, podrían ser utilizadas algunas técnicas para ayudar a los pacientes con Parkinson, Alzheimer, enfermedad de Huntington, trastorno de estrés postraumático, y hasta condiciones de comportamiento, como autismo y TDAH. La computación cognitiva puede analizar las palabras habladas o escritas del paciente, para buscar indicadores que se encuentran en el lenguaje, como significado, sintaxis y entonación. Combinar los resultados de estas mediciones con aquellas realizadas con wearable devices (dispositivos en accesorios personales) y con sistemas de imagen  (resonancias magnéticas y encefalogramas), puede mostrarnos una imagen completa de la persona, para que los profesionales de la salud puedan identificar, entender y tratar la enfermedad subyacente.

Visión de superhéroes

Más del 99.9 por ciento del espectro electromagnético no puede ser observado por el ojo humano. En los últimos 100 años, los científicos han construido instrumentos que pueden emitir y percibir energía en distintas longitudes de onda. Hoy en día confiamos en algunos de dichos instrumentos para tomar imágenes de nuestro cuerpo, ver la cavidad dentro de un diente, revisar nuestras maletas en el aeropuerto, o aterrizar un avión en la niebla. Sin embargo, estos instrumentos son increíblemente especializados y caros, y solamente ven a través de partes específicas del espectro electromagnético.

En 5 años, nuevos dispositivos de imagen que utilizarán hiper-imagen e Inteligencia Artificial nos ayudarán a ver ampliamente, más allá del dominio de la luz visible, a través de la combinación de múltiples bandas del espectro electromagnético, y así revelar información de valor o peligros potenciales, que de otro modo serían desconocidos o no perceptibles a la vista. Más importante, estos dispositivos serán portátiles, accesibles y asequibles, para que la visión de superhéroe sea parte de nuestras experiencias de todos los días.

Hoy, los científicos de IBM están construyendo una plataforma de hiper-imagen compacta que “ve” a través de porciones separadas del espectro electromagnético, en una plataforma que potencialmente habilitará una gran cantidad de dispositivos y aplicaciones prácticas y asequibles.

Macroscopios para entender el mundo

Hoy, el mundo físico solo nos deja entrever nuestro complejo e interconectado ecosistema. Reunimos exabytes de datos –pero la mayoría están desorganizados. De hecho, un estimado del 80 por ciento del tiempo de un científico de datos es consumido depurando datos, en vez de analizando y entendiendo lo que dichos datos nos están tratando de decir.

Gracias al Internet de las Cosas, nuevas fuentes de datos se vierten de millones de objetos conectados – desde refrigeradores, lámparas y el monitor de ritmo cardíaco, hasta sensores remotos como drones, cámaras, satélites y matrices de telescopios. Hoy ya hay más de 6,000 millones de dispositivos conectados, generando decenas de exabytes de datos por mes, con un porcentaje de crecimiento de más del 30 por ciento por año. Luego de digitalizar exitosamente la información de transacciones de negocio y las interacciones sociales, estamos ahora en un proceso de digitalizar el mundo físico.

En 5 años, utilizaremos algoritmos y software de machine-learning para ayudarnos a organizar la información sobre el mundo físico, para ayudar a traer la vasta y compleja cantidad de datos reunidos por los miles de millones de dispositivos dentro del rango de nuestra visión y comprensión. A esto lo denominamos “macroscopio” – pero a diferencia del microscopio, que ve lo que es muy pequeño, o del telescopio que puede ver lo que está muy lejos, es un sistema de software y algoritmos que trae todos los datos complejos de la Tierra combinados, para analizarlos y entender su significado.

Laboratorios al alcance de un chip

La detección temprana de las enfermedades es clave. En la mayor parte de los casos, entre más temprano es detectada la enfermedad, mayor es la probabilidad de que pueda ser curada o bien tratada. Sin embargo, las enfermedades como cáncer o Parkinson pueden ser difíciles de detectar – escondidas en nuestro cuerpo antes de que los síntomas comiencen a aparecer. La información sobre nuestro estado de salud puede ser extraída de pequeñas bio-partículas de fluidos corporales como la saliva, lágrimas, sangre, orina y sudor. Las técnicas científicas existentes enfrentan los desafíos de capturar y analizar estas bio-partículas, que son miles de veces más pequeñas que el diámetro de una hebra de cabello humano.

En los próximos 5 años, los nuevos laboratorios médicos on a chip servirán como detectives de nanotecnología en salud – rastreando pistas invisibles en nuestros fluidos corporales y haciéndonos saber inmediatamente si tenemos alguna razón por la cual consultar a un médico. El objetivo es reducir hasta en un solo chip de silicio todos los procesos necesarios para analizar una enfermedad, que normalmente se llevarían a cabo en un laboratorio de bioquímica a gran escala.

En IBM Research, los científicos están desarrollando nanotecnología lab-on-a-chip que pueda separar y aislar bio-partículas en partes de 20 nanómetros de diámetro, una escala que nos da acceso al ADN, virus y exosomas. Esas partículas pueden ser analizadas a fin de revelar la presencia de potenciales enfermedades, aun cuando no hemos tenido síntomas.

Sensores inteligentes de contaminación medioambiental

La mayor parte de los contaminantes no son visibles al ojo humano, hasta que sus efectos hacen imposible que los ignoremos. El metano, por ejemplo, es el componente primario del gas natural, considerado comúnmente como una fuente limpia de energía. Pero si el metano se escapa en el aire antes de ser utilizado, puede dañar la atmósfera de la Tierra. Se estima que el metano será el segundo mayor contribuidor del calentamiento global luego del dióxido de carbono (CO2).

En los Estados Unidos, las emisiones de gas y petróleo son las fuentes industriales de gas metano más grandes en la atmósfera. La Agencia de Protección Medioambiental de Estados Unidos (EPA) estima que en 2014, más de 9 millones de toneladas métricas de metano se infiltraron  de los sistemas de gas natural. Si lo medimos como equivalente de CO2- equivale a más de 100 años-, corresponde a más gases de efecto invernadero que los emitidos por Estados Unidos en hierro y acero, cemento y las instalaciones de fabricación de aluminio; todos combinados.

En 5 años, nuevas y asequibles tecnologías sensoriales, desarrolladas cerca de los pozos de extracción de gas natural, de instalaciones de almacenamiento, y a lo largo de las cañerías de distribución; ayudarán a determinar con precisión y en tiempo real las pérdidas invisibles. Las redes de sensores de IoT conectadas de forma inalámbrica a la nube, proveerán monitoreo continuo de la vasta infraestructura de gas natural, permitiendo encontrar las pérdidas de gas en minutos, en lugar de semanas, reduciendo la contaminación, los residuos y la probabilidad de eventos catastróficos.

Los científicos de IBM están abordando esta visión, trabajando con los productores de gas natural como Southwestern Energy, para explorar el desarrollo de un sistema inteligente de monitoreo de metano, como parte del programa ARPA-E Methane Observation Networks with Innovative Technology to Obtain Reductions (MONITOR).

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