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Martes, 11 Agosto 2020 16:58

El mañana sin humanos.

Mientras los simples mortales vivimos en incertidumbre por el futuro, un nuevo lenguaje de Inteligencia Artificial (IA) construye universos digitales en tiempo real.

Poco o nada sabemos sobre las bases que soportarán el futuro de nuestra especie. Esperamos que la tecnología nos traiga el bienestar que la ciencia ficción nos prometió y apostamos para que sea un pilar fundamental de nuestras vidas, pero, a pesar de ello, no estamos tan interesados en conocer las minucias de cómo funcionan los bits y los bytes seguramente alguien más sabrá cómo mantenerlos a raya, ¿o no?.

OpenAI, organización dedicada a la investigación y generación de protocolos abiertos y gratuitos para el desarrollo de inteligencias artificiales, presentó su nuevo modelo de lenguaje, llamado GPT-3, gracias al cual se puede tener una comunicación fluida con una máquina, usando lenguaje natural, para que esta responda, bien sea hablando o ejecutando tareas.

Hasta aquí el tema no suena muy distinto a usar los asistentes virtuales de Google o Amazon, salvo porque las capacidades de GPT-3 logran, por ejemplo, hacer que con una instrucción tan sencilla como "incluir un botón que sume y otro que reste para que al final me genere un balance" literalmente así de sencilla, en cuestión de segundos, se cree una aplicación que calcule ingresos y gastos.

Bienvenidos al mundo del mañana, donde el universo se re-crea a gusto del consumidor y se simplifica por comandos de voz.

Que todavía no está tan avanzada: es verdad; que no todo el mundo tiene acceso: tal vez, dados los conocimientos técnicos base que se requieren para operar el lenguaje; que nosotros sabremos ponerle límites: no me atrevo a apostar por ello.

Un interesante uso de GPT-3 es Wise Beign, un sistema conversacional de IA basado en este lenguaje, que tiene entre sus logros el haber leído todos los libros de acceso público del mundo y los documentos que conforman Wikipedia. Al conversar con el sistema, un periodista de Medium dijo: “Tenemos un problema en nuestra sociedad, ¿cómo ves que la economía global cambie después de que la IA general reemplace el trabajo humano en los procesos de producción?” A esto, la IA respondió amablemente: “Cuando la IA general se vuelve lo suficientemente barata como para reemplazar a los humanos en todos los trabajos del mundo, nadie puede darse el lujo de no cambiar. Este será un momento de transformación” (Medium, ‘The Left vs. the Right’).

Soldado advertido no muere en guerra, dice el adagio popular, pero lo cierto es que ese "momento de transformación" está pasando junto a nosotros y no nos hemos percatado.
 

En la conversación, Wise Beign continúa hablando sobre el futuro que ve para la especie humana —que incluye ya no tener que trabajar por dinero, sino recibir un ingreso básico entregado por el Gobierno—. Esta mirada resulta casi cándida, pensando en que volveremos a la cotidianidad de la Antigua Grecia, donde las artes y las ciencias eran el foco de las actividades diarias de los padres de la democracia. Aunque no podemos olvidar que, en aquellos tiempos, eran esclavos y no máquinas quienes llevaban el peso del avance.

Crear aplicaciones, sitios web, documentos legales y hasta columnas de opinión, escribiendo las dos primeras líneas y dejando que la IA complete el texto... Así pinta el futuro y se construye en segundos. Lo complejo es que seguimos demostrando nuestro interés como especie por quitarnos tareas, que algunas bien pueden ser ejecutadas por máquinas, pero otras podrían terminar relegándonos frente a ellas.

Dato curioso de cierre: OpenAI, creadora del lenguaje GPT-3, es una compañía fundada, entre otros, por Elon Musk (creador de Tesla, SpaceX y Neuralink) y Sam Altman (expresidente de la aceleradora Y Combinator). Entre las actividades más populares impulsadas por la empresa están las competencias RoboSumo, en las que equipos de desarrolladores pelean con robots que integran IA, demostrando su capacidad de aprender del entorno y de cómo reaccionar ante "blancos" predefinidos.

 

Fuente: www.dinero.com

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Jueves, 18 Junio 2020 06:58

¿Cómo serán las ciudades del futuro?

Sokwoo Rhee explica el uso de nuevas tecnologías e inteligencia artificial en las ciudades.Sistemas integrados, transporte autónomo, casas robotizadas y energía solar. Así sería Woven City, la ciudad que Toyota planea construir el próximo año en Japón.

Las Naciones Unidas estima que para el año 2050 casi el 70 por ciento de la población mundial vivirá en las ciudades. Eso es más de las tres cuartas partes del mundo.


No hay duda de que las urbes son el futuro: impulsan la innovación, la creación de empleos y el crecimiento económico. Pero hay una paradoja: la vida urbana también es muy costosa, intensifica la desigualdad social y contribuye a la contaminación ambiental.

Por esto, expertos se han dedicado a investigar y a diseñar las ‘ciudades del futuro’, mejor conocidas como ‘ciudades inteligentes’.

Un tema que toma importancia a propósito de la reactivación económica y social de grandes ciudades en el mundo, en medio de la pandemia de covid-19.

Sokwoo Rhee es un pionero en la creación de tecnologías que promueven el internet de las cosas, que es conectar objetos cotidianos con la red. En el 2004 formó parte de la lista de ‘Mejores innovadores menores de 35 años’ del Instituto Tecnológico de Massachusetts.

Desde el 2014 trabaja en el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, una agencia del Gobierno de Estados Unidos, donde lidera un departamento que utiliza nuevas tecnologías, como una red eléctrica inteligente para fomentar el desarrollo de las llamadas ciudades inteligentes.

Actualmente, ese departamento ha generado más de 250 proyectos de innovación urbana en 25 países. Rhee nos habla de algunos de esos proyectos.

¿Cómo es una ciudad inteligente? ¿A qué se parece una ciudad inteligente?

La ciudad inteligente trata de mejorar la calidad de vida utilizando tecnologías avanzadas como internet de las cosas, sistemas fiscales cibernéticos y otras tecnologías como la inteligencia artificial. Finalmente, las ciudades inteligentes deben servir a las personas.

Un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede mejorar la calidad de vida de una ciudad…

La ciudad inteligente busca mejorar la calidad de vida de los ciudadanos con tecnologías avanzadas como el internet de las cosas y la inteligencia artificial.

De modo que primero hay que evaluar las quejas de los ciudadanos en las grandes zonas urbanas, como la cantidad de tiempo que les toma trasladarse de un lugar a otro, o los altos índices de inseguridad pública o de criminalidad.

Por ejemplo, digamos que los ciudadanos de una determinada ciudad pasan una hora estancados en el tráfico. Podemos utilizar la tecnología para reducir ese tiempo en el tráfico a 40 minutos. De eso se tratan las ciudades inteligentes, de proveer mejoras y beneficios tangibles.

Pareciera que usted cree que la solución de los problemas de las ciudades es a través de la tecnología. Pero muchas ciudades no funcionan porque sus gobiernos son corruptos, la burocracia es ineficiente, porque no funcionan las cosas a nivel humano. No es tecnología. Es el ser humano…

La ciudad es un organismo vivo en cierto sentido, porque, obviamente, tienes la pieza de tecnología con la que tienes que trabajar, la infraestructura, pero luego hay gente.

La gente hace políticas y toma decisiones sobre cómo se maneja una ciudad. Así que hay realmente dos lados que tienen que unirse. La tecnología es solo una herramienta.

Cómo utilizar esas herramientas, cómo implementarlas, eso va a depender completamente de la gente. Incluso con la mejor tecnología del mundo, si la gente no evoluciona o la gente no hace su trabajo, no va a ser una ‘ciudad inteligente’.

Denos algunos ejemplos de ciudades que se están haciendo inteligentes, que están mejorando la calidad de vida de sus habitantes.

Hay muchas ciudades que dicen ser las más inteligentes del mundo, o las diez mejores ‘ciudades inteligentes’ del mundo. Siempre se puede pensar en grandes ciudades como Nueva York, Los Ángeles, Chicago y así sucesivamente.

Están haciendo un gran trabajo, pero solo porque tienen más recursos y más experiencia técnica. Al mismo tiempo, hay ciudades más pequeñas como Portland en Oregón, por ejemplo, y Kansas City en cierta medida, que están desacelerando un poco, pero están haciendo un gran trabajo también.

Están trabajando mucho en proyectos de ‘ciudades inteligentes’ para mejorar la calidad de vida de sus residentes, por lo que se piensa en una ‘ciudad inteligente’ como una gran ciudad metropolitana. Eso no es necesariamente cierto. También hay ciudades más pequeñas.

¿Cómo estas grandes megalópolis, como Cairo, Ciudad de México y Bangkok, pueden abaratar los costos de operar la ciudad?

Hay varios ejemplos que me vienen a la mente. El más fácil es el del alumbrado inteligente. En las grandes ciudades siempre hay postes de luz que se encienden en la noche, pero si no hay nadie caminando en las calles, francamente, no es necesario que esos postes estén encendidos.

Lo que hacen es malgastar electricidad. Si se instalaran postes de luz inteligentes con sensores de movimiento que solo se enciendan al detectar a los ciudadanos que pasan caminando, eso ahorraría mucho dinero.

Si alguien dice ‘yo quiero mejorar mi ciudad, ¿cuáles son las tres cosas que debo hacer?’, ¿usted qué le recomendaría?

Primero tienes que entender dónde está tu ciudad en términos de esta infraestructura. Es posible que algunas ciudades ni siquiera estén listas para pensar en la iluminación inteligente porque puede que no haya luz en absoluto. Eso es lo primero.

Una vez que evalúes tu ciudad, lo siguiente es que tienes que entender lo que otras ciudades están haciendo, cuáles son esas prácticas exitosas.

En tercer lugar, cuando se han identificado las mejores prácticas, hay que traer a esos expertos, como arquitectos de ciudades inteligentes, que pueden empezar a trabajar en el proceso de planificación.

Cada vez que se habla de tecnología está el problema de que el desarrollo tecnológico es mucho más veloz que la capacidad de las organizaciones, especialmente de las burocracias del sector público para adaptarse a ese cambio tecnológico.

¿Cómo se puede achicar esa brecha?

Una forma es a nivel empresarial. Cómo estos negocios y empresas pueden trabajar con las ciudades para crear estas asociaciones. La segunda forma es cómo los políticos pueden ver las ciudades en términos de la diferencia de velocidad.

Entonces, desde una perspectiva comercial, las empresas tienen que hacer negocios rápidamente, ya que las ciudades no toman esas decisiones tan rápido. Y eso es por diseño, porque las ciudades están usando dólares de los contribuyentes.

No pueden seguir gastando dinero cuando no saben si habrá retorno. Por lo tanto, necesitan a alguien o algo en el medio, ya sea un gobierno central o sin fines de lucro. Ahí es donde el papel es mediar esas discusiones y ambas partes tienen que entender.

La velocidad de la tecnología o los negocios puede no estar siempre alineada con la velocidad de la operación del gobierno. Desde la perspectiva de los responsables de la formulación de políticas, es sumamente importante considerar los 10 y los 20 años venideros.

Sokwoo Rhee es un pionero en la creación de tecnologías. En el 2004 hizo parte de la lista de ‘Mejores innovadores menores de 35 años’.

¿Sus recomendaciones no serán peligrosas para las ciudades? Porque casi todo lo que usted recomienda tiene que ver con conectividad, con conectar la ciudad con redes internacionales, inclusive de internet, que son vulnerables a ser hackeadas, a tener fallas. ¿Eso no hace más vulnerables y más frágiles a las ciudades?

Hay dos principales vulnerabilidades: los problemas de ciberseguridad y los problemas de privacidad. Los problemas de seguridad tienen que ver con la conectividad, como mencionas. Si todo está conectado, alguien podría hackear el sistema y utilizarlo en contra de los ciudadanos.

Por otro lado, a medida que las ciudades inteligentes recopilan más y más datos de sus ciudadanos surgen preguntas acerca de cómo está siendo utilizada esa data. El problema que tenemos ahora mismo es que los innovadores quieren seguir avanzando a 160 kilómetros por hora.

Mientras tanto, aquellos que trabajan para garantizar la seguridad y la privacidad de los ciudadanos se quejan de los peligros de la tecnología, pensando que solo quejándose van a conseguir detener el paso de la innovación.


Esa no es la manera de hacerlo. Los innovadores y aquellos en los sectores de la seguridad y la privacidad deben trabajar juntos.

Descríbanos un escenario en el cual una ciudad es hackeada. ¿Cómo luce eso?

Puedo pensar en algunos casos. Hace unos años hubo una ciudad que fue pirateada esencialmente, y luego su sistema o su portal, el portal de la ciudad se cerró por completo.

Tomó mucho tiempo, en realidad meses, recuperar los servicios de la ciudad durante ese proceso, los residentes tenían que pagar impuestos o pagar facturas a la antigua usanza.

¿Es malo? No, no lo creo. Quiero decir, la gente a veces puede disfrutar lo que sucedió hace 20 años, pero realmente afectó y obstaculizó el progreso de la ciudad.

En segundo lugar, hace unos años el sistema de notificación de emergencias de una ciudad fue hackeado y encendieron la sirena de emergencia en toda la ciudad. ¿Hubo heridos? No. Solo fue fastidioso.

Pero eso es solo una pequeña muestra de lo que podría pasar en un futuro si no le prestamos atención a las cuestiones de seguridad. Otra de las consecuencias no anticipadas y que ocurre con la adopción de estas nuevas tecnologías es que aumentan la desigualdad. Crean más inequidad en la gente.

¿Cómo hacer para que las tecnologías que usted propone contribuyan a disminuir la desigualdad y no a aumentarla?

Hay ejemplos como los sistemas públicos de wifi, que proveen acceso gratis a internet a los ciudadanos de una ciudad. Supongamos que una compañía o empresa privada es contratada por el gobierno de una ciudad para instalar un sistema de wifi público.

Esta empresa podría querer hacerlo en las áreas más desarrolladas de la ciudad, donde, por lo general, habría más tráfico. Eso dejaría a las áreas menos desarrolladas sin acceso, lo cual crearía más inequidad. Pero es ahí donde deben entrar los planificadores de la ciudad y los legisladores.

No se puede dejar que las compañías hagan lo que quieran. Claro que las empresas tienen que considerar donde hay más tráfico en la ciudad, pero al mismo tiempo hay comunidades marginadas a las que hay que ayudar a conectarse.

Y si se hace de la manera correcta, los sistemas de wifi públicos pueden ser una herramienta que ayude a aliviar el problema de la desigualdad.

No hay duda de que las tecnologías que usted propone tienen atributos muy interesantes y ciertamente pueden mejorar la calidad de vida de las ciudades.

¿Cuáles son los obstáculos que usted ha encontrado que existen en la adopción de estas tecnologías?

Esta ‘ciudad inteligente’ al final del día tiene que ser replicable, escalable y sostenible, lo que significa que si cada ciudad hace lo suyo, no habrá mejores prácticas, no habrá escalabilidad.

Ese no será un buen modelo para que las empresas y las ciudades trabajen. Las ciudades tienen que colaborar no solo entre ellas y las empresas, sino también a nivel mundial, para identificar marcos y estándares para ‘ciudades inteligentes’ y que así todos podamos beneficiarnos del mismo desarrollo.

Para concluir, ¿cuál es el tamaño óptimo de una ciudad?

Si la ciudad es muy grande, el proceso es más lento. Si la ciudad es muy pequeña, podría enfrentarse a restricciones presupuestarias o de recursos. Diría que el tamaño ideal es una ciudad cuya población esté entre los 50 mil y 200 mil habitantes. Son ciudades relativamente pequeñas, pero que pueden moverse rápido en cuanto a la adopción de tecnología.

 

Fuente: www.eltiempo.com

 
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El retorno a las oficinas plantea grandes retos sanitarios. ¿Qué soluciones ofrece la tecnología?

Una cámara termográfica mide la temperatura de los trabajadores. 

La desescalada avanza y miles de ciudadanos ya están volviendo a sus puestos habituales en sus empresas. Aunque el teletrabajo perdurará y seguirá siendo una opción viable, la incorporación laboral va a más, y previsiblemente culminará cuando las Comunidades Autónomas entren en la última fase de la desescalada. Empleados y compañías habrán de lidiar con la llamada nueva normalidad, una situación repleta de condiciones, requisitos e interrogantes por resolver.

"Hay una inquietud generalizada. Es muy lógico: la sociedad quiere saber cómo va a volver al trabajo y quiere hacerlo en condiciones de seguridad", afirma José Daniel García Espinel, director de Innovación de Prosegur. García Espinel se dedica a desarrollar soluciones para que las empresas puedan afrontar este retorno con todas las salvaguardas y cumpliendo el dictado de las autoridades. En esta misión, entiende, la tecnología tiene un papel primordial. Es un facilitador. "Nos puede ayudar sin necesidad de estar pendientes", afirma. ¿Que soluciones se están viendo hoy en las oficinas?

Reconocimiento facial y la temperatura al instante

En un escenario hipotético, lo primero que un ciudadano hace al llegar a su centro de trabajo es validar su identidad en el control de acceso. Pero hoy las operaciones que impliquen un contacto físico no son recomendables por el riesgo que entrañan de transmisión del virus. "Por ello, todas las tecnologías touchless [sin contacto] son de gran ayuda en estos momentos", señala José Daniel García Espinel.

Existen varios métodos que posibilitan que un trabajador fiche sin tocar nada, algo que sí sucedía con sistemas como las tarjetas de acceso personales o el escaneo de huella digitales. Una de las alternativas es el reconocimiento facial, una tecnología que ya funciona en múltiples oficinas y que certificará que uno es quien dice ser en menos de un segundo. Estos dispositivos permiten almacenar un máximo de 30.000 caras y se pueden conectar tanto a un servidor local como a la nube.

Puesto de control de temperatura en el acceso de una empresa.

Tras corroborar nuestra identidad aún queda otra cosa por hacer. Como ya es habitual en multitud de recintos públicos y privados, el control de la temperatura se ha convertido en algo rutinario. En una empresa, en función del caudal de trabajadores que quieren acceder a un edificio, este control se llevará a cabo con dispositivos termográficos, que miden la temperatura sin necesidad de quebrantar la distancia de seguridad. Existen de dos clases: portátiles, indicados para el chequeo individual de personas; y fijos, destinados a grupos que quieran acceder a la vez.

Si la persona que quiera entrar al centro de trabajo no está registrada por la empresa, existen tótems de autogestión que, mediante apps y el uso de códigos QR, cotejan los datos de la visita, autorizan su acceso y evitan que se formen colas en la entrada del recinto.

Inteligencia artificial para guardar la distancia social

Una vez dentro de las oficinas hay un deber básico que cumplir: mantener la distancia de seguridad. Algo sencillo en teoría pero que factores como la falta de costumbre y el ajetreo del ritmo laboral pueden complicar. Para ello, existen sistemas de videovigilancia que, mediante algoritmos de inteligencia artificial, detectan y alertan de aglomeraciones o incumplimientos de dicha distancia. También tienen la capacidad de distinguir si los trabajadores están usando mascarillas y equipos de protección individual. "Es el método menos intrusivo y más fácilmente adoptable", detalla García Espinel desde Prosegur, que añade que existen también wearables (objetos de uso cotidiano con tecnología incorporada) o accesorios portátiles que pueden medir la temperatura corporal.

Ante cualquier incidencia, el sistema emite un aviso al centro de control, donde se pueden monitorizar miles de eventos simultáneamente. "Hay un punto clave. Toda esta tecnología está muy bien, pero tiene que estar gestionada, centralizada y coordinada desde un centro de control", explica García Espinel desde Prosegur. "Tener una empresa detrás que ejerza ese papel de manera remota aporta un valor añadido enorme y da confianza a nuestros clientes".

 

Fuente: www.elpais.com

 

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A fin que las empresas puedan ser exitosas ante reto de la pandemia

 

La inteligencia artificial y la ciberseguridad serán los temas clave en la nueva era digital que vivimos para que las empresas sean exitosas y aprovechen las oportunidades que presenta el mercado, señaló hoy la gerente general de IBM Latinoamérica, Ana Paula Assis.

 
Así lo manifestó durante su ponencia “El nuevo ahora en la era digital” durante el #CADEdigital 2020 organizado por IPAE Asociación Empresarial.
 
Assis refirió que la sociedad vive un momento de inflexión ante la pandemia del coronavirus, con cambios importantes en cómo se desarrolla y se realizan los negocios, cambios que tendrán impacto en el futuro de las personas y empresas. 
 
“Ahora pasó a ser mucho más relevante la inteligencia artificial y la capacidad de automatización”, subrayó.
 
En ese sentido, indicó que las tecnologías de la información son una urgencia en la inversión de las empresas, para adaptarse a este nuevo entorno, con el uso de la tecnología Cloud (nube), que les permita operar de manera más versátil y flexible.
 
También enfatizó que la ciberseguridad ha tomado mayor relevancia en las operaciones de las empresas para ganar la confianza de sus clientes.
 
Señaló que los consumidores van a realizar sus transacciones con empresas en las que confían que su información estará protegida, por lo tanto, la ciberseguridad permitirá a las empresas mantenerse en el mercado en este nuevo entorno.
 

Trazabilidad digital

 
Otro aspecto que destacó Ana Paula Assis, es el uso de la digitalización en la cadena de suministros a fin que la empresa pueda tener una idea más clara cómo avanzan sus procesos, desde el inicio de su producción hasta la llegada al consumidor final.
 
En ese sentido, refirió que el uso de la tecnología blockchain en la industria alimentaria permite la trazabilidad de la producción, garantizando su seguridad y calidad, lo que evitará enfermedades y desperdicios.
 

Personal capacitado

 
También la gerente general de IBM Latinoamérica, enfatizó que el gran reto para que las empresas puedan ser exitosas en esta nueva etapa donde “lo nuevo será lo normal”, será contar con el personal entrenado en estas nuevas habilidades.
 
“Creo que el gran reto que vamos a tener ahora en la economía es cómo garantizar el personal adecuado. Estamos en el momento de una nueva economía que va a necesitar una nueva fuerza de trabajo”, afirmó.
 
Finalmente, comentó que cada vez vamos a ver una presencia del digital en todos los aspectos de nuestras vidas, y el uso de la tecnología será más amplia y democrática, que será acelearada por la pandemia del coronavirus. 
 
 
 
Fuente: www.andina.pe
 
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Las noticias que aparecen en MSN, Microsoft Edge y Microsoft News están pasando a ser seleccionadas, contrastadas y editadas por un sistema de automatizado potenciado por inteligencia artificial.

La empresa ha decidido despedir varias docenas de editores, al menos unos 50 trabajadores en Estados Unidos, y 27 en Reino Unido que serán reemplazados por IA. Todo como parte de sus crecientes planes de usar un algoritmo y no humanos para elegir las noticias y el contenido que aparece en sitios como MSN.com.

Más de 25 años en el negocio de las noticias

Aunque mucha gente no piensa en Microsoft como una empresa de noticias, no de la misma forma en la que se asocia a redes sociales con el consumo de contenido informativo, la empresa lleva más de 25 años en el negocio.

MSN existe desde 1995, y según Comscore es uno de los sitios más grandes de noticias en Estados Unidos. De hecho, Microsoft News dice alcanzar una audiencia de casi 500 millones de personas en 140 países.

Y no solo es el contenido que aparece en la web de MSN, sino en la relativamente nueva app de Noticias para Windows 10, iOS y Android, y en la página de inicio de su navegador Edge. Hace un par de años la empresa dijo que tenían más de 800 editores trabajando en 50 ubicaciones de todo el mundo para seleccionar las historias más relevantes y urgente que aparecen ahí.

La peligrosa dependencia de sistemas automatizados

Microsoft insiste en que esta decisión de recortar empleos no están relacionadas con la actual pandemia, sino en una "reevaluación de su negocio". Algunos de los empleados afectados hablaron con The Guardian y expresaron su preocupación sobre los riesgos que podría representar reemplazar humanos con software:

"Teníamos directrices editoriales muy estrictas que aseguraban que los usuarios no recibieran contenido violento o inapropiado al abrir su navegador, de particular importancia para los usuarios más jóvenes". Los empleados no creen que una IA pueda ser capaz de hacer las labores más sutiles de los humanos.

Este tipo de preocupaciones no son en vano, no por nada Facebook ha tenido que contratar miles de moderadores humanos para intentar filtrar el contenido perjudicial de la plataforma, una tarea titánica para la que un sistema automatizado se sigue quedando corto.

Nada más hay que ver lo que ha estado pasando en esa red y en YouTube durante la pandemia, cuando incluso el antiguo director de Seguridad de Facebook dice cosas como que "Podríamos estar viendo el comienzo del machine learning volviéndose loco con menos supervisión humana".

 

Fuente: www.genbeta.com

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Los datos se han convertido en el gran valor de las empresas.

Su poder de información proporciona la ventaja competitiva necesaria para hacer desarrollar los negocios por lo que representan uno de los mayores activos de las compañías. Sumado a ello, la irrupción del maching learning, (que incluye analítica avanzada de datos e inteligencia artificial) configura una combinación ganadora para adentrarse en las profundidades del conocimiento y de esta manera tomar ventaja a la hora de analizar los datos y sacar el máximo rendimiento de los mismos.

Así, la inteligencia artificial y la analítica avanzada de datos son las tecnologías con mayor presencia en las empresas españolas, la afirmación se origina en algunos informes elaborados por prestigiosas consultoras. Y es que los beneficios que aportan el análisis de los datos y IA ya son reconocidos en el tejido empresarial español, de ahí su despliegue paulatino hacia cifras que demuestran este avance.

Buscando el enfoque adecuado

Sin embargo, las empresas parecen decantarse por un enfoque múltiple para poder implementar varias tecnologías a la vez, y de esta forma explorar su potencial para los negocios. No obstante, esto puede ser un problema complejo si no se aplica una perspectiva integral que permita una correcta integración. 

En un informe de KPMG, se constata cómo un 47% de las organizaciones españolas dedica más de 8 millones de euros a este tipo de proyectos, si bien una de cada 4 compañías eleva la cifra hasta los 44 millones de euros. El objetivo no es otro que velar por el desarrollo del negocio, aumentando los ingresos como una prioridad estratégica y mejorando las relaciones con los clientes.

Gartner reporta que más del 40% de las tareas que realiza la ciencia de los datos en la industria estaría automatizada a lo largo de este año.

El avance que proporciona la inteligencia artificial a todos los sectores pasa por su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos inalcanzables previamente para el ser humano a la vez que prepara a los profesionales para la convivencia de las máquinas en los entornos corporativos.

Compañías con visión de futuro como Microsoft han sabido posicionarse en este terreno para ayudar a las empresas a transformarse mediante la implementación de la inteligencia artificial y la analítica de los datos, con un enfoque pensado en las personas, los profesionales y la evolución de los negocios. 

Microsoft Azure AI facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático usando diferentes tipos de herramientas y de manera, fácil, rápida y segura. Obtener información puntual de todo el contenido corporativo, ya sean documentos, imágenes o aplicaciones visuales, proporciona nuevas oportunidades de conocimiento mediante la incorporación de la inteligencia a las aplicaciones.

 

Añadir capacidades de inteligencia artificial a las apps sin experiencia en machine learning es otro de los importantes beneficios. Microsoft Azure también colabora en la implementación ágil de modelos de aprendizaje automático con diferentes tipos de herramientas para poder ser administrados desde la nube o el perímetro de manera sencilla. Innumerables beneficios que consiguen apoyar a las empresas en su viaje de transformación, sin necesidad de trastornos, protegiendo las aplicaciones heredadas, y aportando el máximo valor que requieren los negocios de la era digital.

 

Fuente: www.paradavisual.com

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BMW Group ha equipado robots de logística y robots de transporte inteligentes procesados ​​internamente con tecnología de alto rendimiento y módulos especiales de inteligencia artificial

 

En el futuro,  BMW Group  aumentará su uso de tecnología informática de alto rendimiento, particularmente  inteligencia artificial  (IA), en logística. Las principales características incluidas incluyen  robots logísticos inteligentes, análisis de datos y la simulación de alta definición de procesos logísticos . Estas aplicaciones de IA pueden modificar la robótica y el flujo de material, así como llevar a cabo las simulaciones en el proceso de planificación a un nuevo nivel.

En un primer  proyecto piloto , BMW Group ha equipado robots de logística y robots de transporte inteligentes procesados ​​internamente con tecnología de alto rendimiento y módulos especiales de inteligencia artificial.

Esto mejora la coordinación de los robots, así como su capacidad para reconocer personas y objetos en comparación con la tecnología previamente identificada. Las mejoras en el sistema de navegación permiten a los robots identificar obstáculos como montacargas, trenes de remolque y personas, de manera más rápida y más clara, lo que permite calcular rutas alternativas en cuestión de milisegundos. Esta tecnología basada en IA permite las aplicaciones de robótica aprender y aplicar diferentes respuestas a personas y objetos.

“El uso de tecnologías de visualización, así como de IA de punta para rediseñar nuestra logística es revolucionario. Nuestra colaboración con  NVIDIA  nos permite desarrollar tecnologías de vanguardia para la Industria 4.0 ”, comenta  Jürgen Maidl, director de Logística en la red de producción de BMW Group . “Con esta tecnología punta, podemos mejorar aún más nuestras innovaciones y procesos de logística. Combinar nuestras innovaciones con la tecnología de alto rendimiento de NVIDIA es un gran paso adelante ".

Más rápido y más rápido gracias a procesadores de alto rendimiento

BMW Group está trabajando actualmente en el desarrollo de  cinco robots logísticos habilitados con IA  para mejorar los procesos logísticos. Esto implica los STR previamente anunciados para el transporte autónomo de materiales, así como robots logísticos para seleccionar, agarrar y manejar componentes y cargadores. Desarrollados con base en la  plataforma de software de robótica ISAAC de NVIDIA,  los robots utilizan una serie de poderosas  redes neuronales profundas (DNN, por sus iniciales en inglés), que incluye percepción, segmentación, especificada de posición y modificaciones de posición humana. Además de los datos reales, los robots están entrenados para renderizar piezas de máquinas con trazado de rayos en una variedad de condiciones de iluminación y oclusión. Los datos reales y sintéticos se utilizan para establecer redes neuronales profundas en servidores DGX. Los robots están virtualmente entrenados y probados en la plataforma de software ISAAC robotics, operando en un entorno virtual Omniverse, donde varios miembros del personal de BMW Group en diferentes controles geográficos pueden trabajar en un entorno simulado.

Planificación logística virtual optimizada

BMW Group ya utiliza tecnología informática de alto rendimiento que se combina con inteligencia artificial en su planificación logística virtual. Los  escaneos 3D de IA pueden  reconocer diferentes objetos, como contenedores, estructuras de edificios o máquinas, y usar esta información para crear  un plano de diseño virtual a través de escaneos 3D de alta resolución de edificios y fábricas . La tecnología permite a los ingenieros eliminar objetos individuales del escaneo 3D usando un software de planificación 3D y luego cambiarlos de uno en uno. Esto facilita la simulación y la comprensión de los cambios de diseño dentro de las naves de producción.

 

Fuente: www.automaticaeinstrumentacion.com

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Se ha provocado un terremoto a los algoritmos que se ejecutan entre bastidores en la gestión del inventario, la detección de fraude o el marketing

La pandemia del coronavirus lo ha cambiado todo y una de sus víctimas más insospechadas ha sido la inteligencia artificial (IA), incapaz de anticipar las decisiones de las personas, algo que ha provocado peculiares sucesos.

Empecemos por el ejemplo del consumo, desde que empezó la pandemia, los 10 principales términos de búsqueda en Amazon cambiaron totalmente. De buscar carcasas telefónicas, cargadores y juguetes Lego, se pasó a papel higiénico, mascarillas y desinfectantes. Esto afectó a la inteligencia artificial, provocando un terremoto a los algoritmos que se ejecutan entre bastidores en la gestión del inventario, la detección de fraude o el marketing. Los modelos de aprendizaje automático entrenados en un comportamiento humano normal ahora están descubriendo que la normalidad ha cambiado y algunos ya no están funcionando como deberían.

Según Pactera Edge, una consultora global de inteligencia artificial, "la automatización está en aprietos". Otros señalan que están vigilando con cautela los sistemas automatizados y que se están sosteniendo gracias a la corrección manual humana cuando es necesario. Lo que está claro es que la pandemia ha revelado lo entrelazadas que están nuestras vidas con la inteligencia artificial, exponiendo una delicada codependencia en la que los cambios en nuestro comportamiento cambian el funcionamiento de la inteligencia artificial y viceversa. Y que nos debe hacer recordar que la participación humana en los sistemas automatizados sigue siendo clave.

Cambios radicales

Los modelos de aprendizaje automático están diseñados para responder a los cambios. Pero la mayoría también son frágiles; funcionan mal cuando los datos de entrada difieren demasiado de los datos con los que se entrenaron. Es un error suponer que puedes configurar un sistema de IA y alejarte, apunta Rajeev Sharma, vicepresidente global de Pactera Edge: "La IA es un motor vivo y respirable".

 

"Una pandemia como esta es un desencadenante perfecto para construir mejores modelos de aprendizaje automático"

Sharma cuenta algunos ejemplos a MIT Technology Review. Una empresa que suministra salsas y condimentos a minoristas en la India necesitaba ayuda para arreglar su sistema automatizado de gestión de inventario cuando los pedidos a granel rompieron sus algoritmos predictivos. Las previsiones de ventas del sistema en las que la empresa confiaba para reordenar acciones ya no coincidían con lo que realmente se vendía. "Nunca fue entrenado en un pico como este, así que esistema estaba fuera de control", explica Sharma. Otra firma utiliza una IA para evaluar el sentimiento de los lectores acerca de artículos de noticias y proporciona recomendaciones de inversión diarias en publicidad basadas en los resultados. Pero con noticias más tristes de lo habitual en este momento, la recomendación va a ser muy sesgada, añade Sharma.

Otra gran empresa de streaming, que ha tenido una repentina afluencia de suscriptores hambrientos de contenido, también está teniendo problemas con sus algoritmos de recomendación. La empresa utiliza el aprendizaje automático para sugerir contenido relevante y personalizado a los espectadores para que sigan regresando. Pero el cambio repentino en los datos de los suscriptores estaba haciendo que las recomendaciones de su sistema fueran menos precisas.

Muchos de estos problemas con los modelos surgen porque más empresas están comprando sistemas de aprendizaje automático, pero carecen de los conocimientos internos necesarios para mantenerlos. El reentrenamiento de un modelo puede requerir una intervención humana experta. Sharma piensa que más IA deberían ser entrenadas no sólo teniendo en cuenta los altibajos de los últimos años, sino también en eventos raros como la Gran Depresión de los años 30, el desplome bursátil del Lunes Negro en 1987 y la crisis financiera de 2007-2008. "Una pandemia como esta es un desencadenante perfecto para construir mejores modelos de aprendizaje automático", afirma.

Detectar fraudes

Aun así, no puedes prepararte para todo. En general, si un sistema de aprendizaje automático no ve lo que espera ver, tendrá problemas, apunta David Excell, fundador de Featurespace, una empresa de análisis de comportamiento que utiliza la IA para detectar fraudes con tarjetas de crédito. Tal vez, sorprendentemente, Featurespace no ha visto que su IA haya sido afectada demasiado. La gente sigue comprando cosas en Amazon y suscribiéndose a Netflix como antes, pero no está comprando artículos demasiado caros o en sitios nuevos, que son los comportamientos que pueden levantar sospechas. Los ingenieros de la firma sólo tuvieron que intervenir para ajustarse ante un aumento de personas comprando equipos de jardín y herramientas eléctricas, prácticas que se consideraron sospechosas.

Con todo conectado, el impacto de una pandemia se ha sentido a lo largo y ancho del planeta, tocando mecanismos que en tiempos más normales permanecen ocultos. Ahora es buen momento para hacer un balance de esos sistemas y preguntar cómo podrían diseñarse mejor, ser más resistentes. Para que las máquinas sean de confianza, tenemos que cuidarlas.

Fuente: www.elpais.com.co

 
 
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En un futuro no muy lejano la Inteligencia Artificial podría proporcionar a las fuerzas del orden público herramientas para combatir el crimen de manera más efectiva. Las cámaras podrán reconocer a los participantes en una pelea, evitar posibles robos o incluso monitorear un área concreta de las ciudades para detectar comportamientos inusuales. El uso de IA para evaluar situaciones como estas puede activar sistemas para alertar a la policía, lo que permitiría una reacción en tiempo real cuando fuera necesario.

Los videos grabados y almacenados por las cámaras de seguridad pública se consultan con mayor frecuencia después de que se haya cometido un delito. Son normalmente son utilizadas para intentar resolver los casos más que para prevenirlos.

Y actualmente, de media, sólo un 2% de las imágenes de cámaras de seguridad pública se monitorea en tiempo real. Por eso añadir el uso de la Inteligencia Artificial y análisis de datos a la tecnología actual de los circuitos cerrados de televisión (CCTV) podría mejorar la seguridad pública en el futuro.

Datos + Innovación = protección en tiempo real

La IA, una vez integrada en la estructura de las fuerzas de seguridad pública, sería gestionada por humanos y “educada” a largo plazo con el objetivo de analizar miles de transmisiones de video – generadas desde los CCTV hasta dispositivos de seguridad como identificaciones o cerraduras inteligentes.

Con el auge de IoT, otras fuentes de datos como automóviles conectados o drones, entre otros, proporcionarán videos e imágenes para hacer seguimiento y analizar actividades anómalas. ¿Pero podría la IA transformar lo que ofrecen las cámaras actualmente – sensación de protección – y convertirlas en el futuro en una red policial en tiempo real para ciudadanos y ciudades?

No es impensable que algún día veamos cómo la tecnología pueda detectar un crimen en cuestión de segundos.

Privacidad: una gran preocupación pública

La adopción de nuevas iniciativas de prevención de delitos unido a una tecnología impulsada por la IA requiere un gran compromiso para hacer frente a las preocupaciones sobre la privacidad de los ciudadanos.

El volumen, cada vez mayor, de datos personales disponibles y los problemas de seguridad en su gestión ha hecho que surjan dudas en la policía y el sector público a la hora de desarrollar distintas incitativas en materia de recolección y almacenamiento.

¿Es posible que los delincuentes hagan un mal uso de los datos y violen la privacidad? ¿Evitaría este hecho los beneficios de la implementación de esta tecnología? Sólo el tiempo lo dirá. En España ya existen ejemplos de este tipo de proyectos; en Barcelona están valorando los aspectos legales y regulaciones europeas para instalar cámaras de seguridad en el Paseo de Gràcia y La Rambla.

No cabe duda que en los próximos años veamos una infraestructura de seguridad pública más expansiva y más inteligente y, cómo no, que se convierta en un tema de debate público.

 

 

Firmado: Barber Brinkman, responsable Senior de Desarrollo de Negocio de la división de Smart Video en Western Digital EMEAI

 

 

 

Fuente: www.muycomputerpro.com

 

 

 

 

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Intel se ha aliado con la Universidad de Pennsylvania (en concreto, con su centro de medicina) para, con la colaboración de un grupo de 29 institucionales sanitarias y de investigación de Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Alemania Países Bajos, Suiza e India, desarrollar un sistema de Inteligencia Artificial específico para la detección de tumores cerebrales.

El sistema, compuesto por hardware y software dedicado, se encargará de desarrollar un modelo de Inteligencia Artificial que se entrenará con el mayor campo de datos de tumores cerebrales jamás utilizado. Además, sin compartir ni un solo dato sensible de los pacientes.

El proyecto tiene su base en una técnica conocida como aprendizaje federado, con la que se entrena un algoritmo por medio de servidores descentralizados. De esta forma, los hospitales y centros de investigación que colaboren con Intel en el proyecto pueden trabajar de forma conjunta sin necesidad de compartir los datos del paciente. Así, los centros que colaboren en el proyecto pueden generar un conjunto de datos mayor que el que cualquiera de ellos podría tener de manera independiente.

Todavía no está claro cuánto tiempo llevará el desarrollo del modelo, pero el proyecto, por ahora, ya cuenta con financiación para tres años. Esto es posible gracias a una beca de 1m2 millones de dólares de los Institutos Nacionales para la Salud (NIH).

Según ha señalado el ingeniero de Intel Jason Martin en el comunicado en el que se confirma la puesta en marcha de este proyecto, «la Inteligencia Artificial promete ofrecer la posibilidad de la detección temprana de tumores cerebrales, pero para alcanzar todo su potencial necesitará para ello más datos que los que puede tener un centro médico. Con el software y hardware de Intel y el apoyo de algunas de las mentes más brillantes de Intel Labs, vamos a trabajar con la Universidad de Pennsylvania y un grupo de 29 centros médicos colaboradores para avanzar en la identificación de tumores cerebrales protegiendo los datos sensibles de los pacientes«.

 

Fuente: www.muycomputerpro.com

 
 
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