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Cuál es el nuevo petróleo del siglo XXI y cómo está cambiando la economía

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Se estima que hay 23 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo. La cantidad de datos y dinero que genera el universo digital en la actualidad fue el eje del Congreso de Innovación que está llevando a cabo Schneider Electric en París

Se estima que el mercado de IoT generará USD457 mil millones para 2020 (Getty)
Se estima que el mercado de IoT generará USD457 mil millones para 2020 (Getty)

Se estima que hay más de 23 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo. Y se espera que para 2025 esta cifra llegue a superar los 75 mil millones, según datos de Statista. Claro que estos números también tienen su impacto en la economía. En 2016, el mercado de IoT movió USD 157 mil millones y se estima que llegará a generar USD 457 mil millones para 2020.

El nuevo petróleo del siglo XXI son los datos. Porque la información está dando lugar a una nueva economía donde su rol es central. Esto es algo que se dice y se repite hace rato, sin embargo, todavía estamos en los inicios de este movimiento: apenas el 10% de los datos que se recopilan a través de los equipos conectados son utilizados de manera adecuada, ya sea para monetizar productos y servicios o bien para tomar previsiones o generar ahorro.

Cuando se habla de dispositivos conectados o internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) no solo hay que pensar en el celular o los electrodomésticos. Las fábricas, transportes, logística y servicios públicos son las áreas que lideraran la industria de IoT.

Jean-Pascal Tricoire, CEO de Schneider Electric, durante el Congreso de Innovación 2018, en París

Jean-Pascal Tricoire, CEO de Schneider Electric, durante el Congreso de Innovación 2018, en París

El flujo de información que se genera a diario es inabarcable. Porque los autos, los postes de luz, las cámaras de seguridad, los teléfonos y las heladeras (básicamente todo dispositivo que esté conectado a la red) producen un inmenso universo digital: según la consultora IDC, para 2025 se producirán 180 zettabytes de datos a diario.

Beneficios

Internet de las cosas implica varios elementos: por un lado los sensores que permiten medir y transmitir datos, luego el almacenamiento en la nube y finalmente el procesamiento de esa información para luego tomar decisiones y hacer predicciones.

Está claro que el interés está puesto en el crecimiento del entorno conectado. Tan solo por dar un ejemplo, Microsoft anunció esta semana que invertirá 5.000 millones de dólares en IoT en los próximos cuatro años.

Los dispositivos conectados permiten un ahorro energético de hasta el 65%, un aumento de la productividad del 50% y otro tanto a la hora de analizar fiabilidad, según se destacó en el marco del Innovation Summit 2018 (Congreso de Innovación) que está llevando a cabo Schneider Electric, en París.

La eficiencia energética en el marco de IoT fue uno de los lemas del evento sobre innovación que organizó Schneider Electric

La eficiencia energética en el marco de IoT fue uno de los lemas del evento sobre innovación que organizó Schneider Electric

Los sensores pueden predecir posibles fallas de transformadores, lo cual permitiría reducir entre un 70 y hasta 100% los incidentes, según subrayó Jean-Pascal Tricoire, CEO de la compañía. Y esto representa mayor efectividad y disponibilidad de recursos: en un año implican 3.600 horas que recupera el empleado para atender otras tareas.

Pero por sobre toda las cosas permite tener mayor control y previsibilidad. Es la forma de identificar errores de manera puntual y, por lo tanto, generar acciones específicas y adelantarse a los problemas.

Desafíos

Ecosistemas abiertos

Si bien cada vez hay más dispositivos conectados, la domótica no terminó de instalarse en los hogares. En Estados Unidos menos del 17% de los hogares tenían una solución de este tipo en 2016. Y en Europa la cifra alcanzaba apenas un 4%.

¿Los motivos? Los usuarios perciben que los equipos pueden resultar complejos de instalar o difíciles de integrar a su universo digital.

De ahí que algunas compañías busquen crear ecosistemas abiertos para favorecer la compatibilidad entre diferentes gadgets y así sumar desarrollos de terceros. En las últimas ferias de tecnología CES, en Las Vegas, e IFA, en Berlín,  se destacó la integración de asistentes virtuales como Alexa Google Assistant a parlantes inteligentes, televisores y electrodomésticos.

En el congreso, Schneider Electric anunció un acuerdo con las empresas Danfoss y Somfy para acelerar la adopción de conectividad en los hogares y edificios. El objetivo es lograr la compatibilidad de los dispositivos; generar soluciones que sean sencillas de integrar.

Ciberseguridad

Para 2025 habrá más de 75 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo, según datos de Statista (cifras expresadas en miles de millones)

Para 2025 habrá más de 75 mil millones de dispositivos conectados en todo el mundo, según datos de Statista (cifras expresadas en miles de millones)

Una de las principales preocupaciones a la hora de analizar ciudades inteligentes u hogares conectados es la seguridad. Y de hecho este fue uno de los temas que se abordó en el encuentro.

A esta altura se sabe que nada es infalible pero existen medidas para minimizar los riesgos. “Lo ideal es que la solución de seguridad esté embebida en el diseño del software. Es la mejor garantía que puede ofrecer un fabricante. Y otro punto importante son las actualizaciones periódicas”, subrayó José Luis Valdellora, presidente de Schneider Electric Argentina, en diálogo con Infobae.

Se puede añadir una capa extra de cuidados, como por ejemplo cambiar la configuración del router y añadirle una contraseña robusta. Siguiendo unos sencillos pasos se puede hacer y de esta manera se reducen las chances de ser víctima de un hackeo.

Conexión

El 5G es clave en IoT porque reducirá la latencia o tiempo de respuesta. Este tipo de conectividad, que comenzará a llegar de manera limitada a algunas regiones de Estados Unidos y España en el próximo año, desembarcará de manera global y “oficial” recién en 2020.

Sin dudas, el 5G favorecerá el funcionamiento de los dispositivos conectados. Y esto no solo impactará en los usuarios sino en las compañías que contarán con una “ruta más veloz” para procesar la información de los equipos.

Solo se utiliza el 10% de los datos

Tal como se mencionó anteriormente, apenas el 10% de los datos recogidos a través de IoT son utilizados de manera adecuada. Uno de los mayores desafíos, entonces, será emplear la información de la mejor manera posible y desechar todo aquello que no se pueda poner en práctica. De ahí que una de las profesiones más demandadas en estos tiempos sea la de científico de datos. Saber navegar por el mar de la información (sin ahogarse) es uno de los talentos más requeridos en la actualidad, dentro del universo digital.

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Twitter dará la opción de volver a ver los tuits cronológicamente

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Twitter se dispone a dar marcha atrás después de provocar el descontento de sus usuarios hace dos años, cuando cambió su algoritmo para que vieran los mensajes más destacados en su hilo de noticias rompiendo con el orden cronológico en el que aparecían antes.

La red social “trabaja en nuevas formas de darles más control sobre su hilo de noticias”, informó a sus usuarios en una serie de mensajes el lunes por la noche.

Ahora Twitter dejará que sus usuarios reciban su hilo de noticias de acuerdo a sus preferencias: los mensajes se podrán mostrar por orden estrictamente cronológico, o a través del algoritmo que selecciona y pone de relieve los “mejores” tuits, una función claramente calcada de la de Facebook.

Esta opción se ofrecerá “en las próximas semanas”, dijo la red social.

La novedad introducida hace dos años permitió a Twitter ser “más pertinente y práctica”,aseguró la empresa con sede en San Francisco, que dijo, no obstante, que también toma en cuenta “las reacciones de los usuarios” adeptos al antiguo modo de funcionamiento cronológico.

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Quién es el científico que lidera la revolución creativa de las máquinas

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Ian Goodfellow es científico investigador de Google, en el departamente de Investigación y aprendizaje de las máquinas. Dentro de la comunidad científica es reconocido porque desarrolló una innovadora técnica llamada redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés) que les permite a las máquinas generar contenido original y súper realista. Casi como si fueran humanos. Y lo más impactante es que logran llegar a este estado a través de entrenamiento no supervisado.

Goodfellow podría considerarse una suerte de rockstar en el mundo de la tecnología pero a él no le gusta ese mote. Dice que estos logros no se le pueden atribuir sólo a una persona, sino que son el resultado de un trabajo en equipo y remarca que si bien él tuvo la idea original, otros colegas ayudaron a que el concepto terminara de tomar forma.

La idea surgió en 2014 después de un debate con unos compañeros de universidad en un bar. “Unos amigos estaban trabajando en un proyecto donde había un generador que medía varias estadística de datos reales y de muestras y querían asegurarse de que todas estas estadísticas fueran las mismas: en los datos reales y en las muestras generadas”, contó en diálogo con Infobae.

En ese entonces ya se habían comenzado a usar redes neuronales par generar nuevos datos pero los resultados no eran tan buenos: los productos generados por las máquinas se veían poco reales o tenían errores. Goodfellow propuso poner a competir dos redes neuronales, algo que para sus colegas parecía poco viable.

“Quería probar que tenía razón así que me fui del bar y codifique las dos soluciones de la red neuronal. Escribí el código a la madrugada, les mandé un mail a mis compañeros y luego armamos un documento juntos”.

Los colegas con los que escribió el ensayo son Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, , Aaron Courville y Yoshua Bengio. Todos figuran como autores del ensayo donde quedó plasmado el nacimiento formal de GAN que hoy permite generar imágenes y videos con un nivel de autenticidad que sorprende.

Estas imágenes fueron creadas a través de GAN en el marco de un proyecto que llevó adelante Nvidia. Son celebridades inventadas por la inteligencia artificial.

Estas imágenes fueron creadas a través de GAN en el marco de un proyecto que llevó adelante Nvidia. Son celebridades inventadas por la inteligencia artificial.

Y esto es apenas el comienzo de una serie de aplicaciones que ya están surgiendo. Hoy en día GAN se utiliza para diseñar coronas dentales y, en el futuro, se podría emplear para idear por completo una casa: desde el exterior y hasta sus interiores.

Goodfellow recibió a Infobae en las oficinas centrales de Google en Mountain View donde pasa gran parte del tiempo teniendo asesorando a expertos y haciendo capacitaciones en machine learning. Dijo que le gusta su trabajo aunque reconoce que extraña pasar varias horas escribiendo código, tal como hacía en sus comienzos.

-¿Cómo funciona GAN?

-Básicamente son dos redes que compiten entre ellas y mientras compiten están forzadas a mejorar en el juego al que juegan. Una de las redes es el generador y es el que crea las imágenes o cualquier otro dato que se quiera crear; y la otra red es el discriminador: mira una imagen y trata de adivinar si se trata de una imagen real, que viene de los datos de entrenamiento, o de una imagen falsa que viene del generador. Entonces si, por ejemplo, se empieza con una colección de imágenes de perros y se quiere entrenar al generador para que haga imágenes de perros, al comienzo el generador va a hacer imágenes al azar, que se verán como ruido estático, como el de una TV analógica vieja. Y el discriminador va a darse cuenta si es un perro es real y viene del set de datos para el entrenamiento o si es ruido estático que viene del generador y que es falso. Al entrenarlas, el generador logra hacer imágenes que engañan al discriminador. Entonces, al principio el generador hará bien los colores. Hará imágenes verdes y marrones porque la mayoría de las imágenes son de perros marrones en pasto verde y el generador será engañado por un rato. Y luego el discriminador aprenderá a buscar las formas de perros, y entonces el generador deberá hacer bien las formas para engañar al discriminador. Es un proceso donde cada una de las redes va mejorando y aprende de su oponente, y eventualmente se puede utilizar teoría del juego para analizar esta solución. Se puede probar que hay un equilibro de Nash donde el generador hace datos que lucen igual que la data de entrenamiento y el discriminador no puede notar la diferencia entre real y falso. Pero esto se logra en teoría, en la vida real todavía se nota si una imagen es real o no. Todavía no se llegó a ese estado.

-¿La mayoría de las redes neuronales se entrenan con GAN?

-No. La mayoría de las redes neuronales se entrenan con aprendizaje supervisado, que se es cuando se quiere hacer algo y uno tiene una entrada (input) y hay una salida (output) que se quiere automatizar. Por ejemplo, se puede buscar a una foto y que el sistema diga “hay un gato” en esta foto. En el aprendizaje no supervisado se le pide a una máquina que vea una serie de estas fotos y que descubra el concepto de gatos y perros a su manera y aprenda a categorizar las imágenes. Y eso no funciona del todo bien. Casi no hay uso del aprendizaje no supervisado en la industria ,aunque sí hay muchos ensayos sobre el aprendizaje no supervisado. Gran parte de lo que hacemos en Google y en otras industrias es el aprendizaje supervisado, es decir: se hace un set de datos con millones de fotos y se las categoriza diciendo “esto es un gato” o “esto es un perro” y estudiando la forma en que uno categoriza los datos. La computadora aprenda a replicar esa misma forma de categorización.

-Pero dentro de lo que es aprendizaje no supervisado, ¿qué otras técnicas se usan además de GAN?

-Hay muchas formas de encarar el aprendizaje no supervisado, las tres más populares son GAN, otra son las redes autorregresivas, que usamos en Google para WaveNet ( una red neuronal para generar audio) que potencia, por ejemplo, Google Assistant; y también está el autoencoder variacional (VAE). En la actualidad usamos aprendizaje no supervisado no para categorizar cosas sino para generar datos que se asemejan a los datos ingresados. Entonces, por ejemplo, WaveNet es un modelo que usamos en Google para crear discurso realista para que el teléfono o Google Assistant pueda hablar contigo. Eso está basado en un algoritmo de aprendizaje no supervisado que estudia varias horas de actores leyendo transcripciones y aprende cómo leer transcripciones y hacer ondas que suenen parecido a las ondas vocales en el entrenamiento.

En el proyecto “Everybody dance” se usa deep learning para generar pasos de baile.

En el proyecto “Everybody dance” se usa deep learning para generar pasos de baile.

-¿Qué otros usos se le da a estos sistemas de aprendizaje profundo?

-Vemos modelos de aprendizaje profundo que pueden crear fotos y videos. Hay un ensayo que se llama Everybody Dance Now (Todos bailen ahora) donde usan deep learning para ver el video de una persona bailando y luego toman fotos tuyas o de tu amigo y generan un video tuyo o de tu amigo que copia los movimientos de baile de la persona del video. Así que si no eres muy bueno bailando, como yo, está muy bueno tener un video tuyo imitando los pases de algún videoclip musical que te gusta. También hay redes neuronales que pueden dibujar caricaturas, y está WaveNet que ya mencioné y puede generar discursos. O sea que se usa para multimedia. Lo que más me emociona y una de las razones por las cuales quise hacer GAN es que estos modelos tienen el potencial de generar objetos que podemos usar en el mundo real. Hay una compañía que se llama Glidewell que hace coronas dentales usando GAN, que permite diseñar la corona e imprimirla en 3D de manera inmediata. No hay demora porque es rápido y se obtiene una corona realista que va con la forma de tus dientes en particular.

-¿Qué otros usos se le podría dar en el futuro?

-En el futuro creo que GAN se va a usar en varias disciplinas, como para hacer mejores medicinas, para el diseño de medicamentos, también podremos ver que se usará GAN para diseñar mejores secuencias de ADN, para convertir secuencias de ADN en proteínas y usarlas en medicina. Vimos algunas aplicaciones así en una empresa en Toronto llamada Insilico Medicine. Se podría usar GAN para diseñar chips más rápidos, autos más eficientes, edificios que sean más resistentes a los terremotos, o que sean más económicos de construir. Toda esta tecnología es muy incipiente, por ahora es difícil que un sistema de deep learning funcione. Se necesita un experto que lo realice, no es algo que se puede esperar que funcione solo en cualquiera aplicación, pero a medida que vayamos mejorando, espero ver esta tecnología cada vez en más áreas. Y empezará a ser algo que facilitará la vida y hará que diferentes industrias sean más eficientes. Por ahora es más que nada una herramienta de entretenimiento.

Ian Goodfellow desarrolló una innovadora técnica  de aprendizaje automático no supervisado.

Ian Goodfellow desarrolló una innovadora técnica  de aprendizaje automático no supervisado.

-Usted dice que hay fallas, pero yo vi imágenes creadas usando GAN y parecen bastante reales. ¿Qué es lo que no funciona entonces?

-Para las imágenes sí funciona, pero si se las quiere usar para diseñar nuevos procesadores para computadoras o edificios no son automáticas como para tomar un modelo y decir “diseñame un buen edificio”. Se han escrito miles de ensayos en los últimos cuatro años sobre este tema. Todavía no son tan automáticas como para ser usadas en cualquier tarea y pretender que funcionen.

-¿Qué hace falta mejorar? ¿Por qué es tan difícil que funcione?

-Muchas cosas tienen que mejorar. Cuando se corren estos sistemas hay varias configuraciones y es difícil saber el valor de cada configuración para que trabaje en un problema en particular. Mucho de lo que hace el humano es cambiar la forma en que el modelo está configurando hasta que comienza a funcionar, y eso puede llevar semanas o un mes. Si alguien no tiene suficiente experiencia le puede llevar incluso más tiempo. El otro punto es que ahora es muy fácil para las computadoras representar imágenes. Hacemos una cuadrícula de números que dice cuánto brillo tiene que tener cada píxel en la imagen pero es mucho más difícil para la computadora representar algo como un edificio. No tenemos una buena manera para que la computadora piense cómo ubicar todos los elementos, no se puede representar un edificio como una serie de números en una cuadrícula. Necesitamos diseñar nuevas formas para que la computadora pueda pensar cómo encajan los objetos a gran escala y que la forma del edificio tengan sentido y también representarlo a pequeña escala donde todos los tornillos encajen de manera adecuada.

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El multimillonario japonés Yusaku Maezawa será el primer pasajero que volará alrededor de la Luna en el cohete de Space X

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La compañía estadounidense SpaceX anunció el lunes que el multimillonario japonés Yusaku Maezawa, de 42 años, fundador de un importante sitio de moda y coleccionista de arte contemporáneo, sería su primer pasajero privado en dar la vuelta a la Luna a bordo del cohete más potente construido hasta ahora.

El BFR será el cohete más potente jamás construido. Podrá llevar astronautas hasta la Luna y Marte (Twitter/Space X)

El BFR será el cohete más potente jamás construido. Podrá llevar astronautas hasta la Luna y Marte (Twitter/Space X)

El fundador de SpaceX, Elon Musk, reveló la identidad del cliente en su presencia, en una ceremonia en su fábrica de cohetes en la sede de la firma Hawthorne en el área metropolitana de Los Ángeles.

Y después de haber sido presentado por Musk, Yusaku Maezawa anunció: “En 2023, voy a invitar a seis u ocho artistas de todo el mundo a unirse a mí en esta misión a la Luna”, dijo. Sin embargo, dejó en claro que esto tendrá un costo para los invitados: “Tendrán que crear algo en su retorno a la Tierra”, sentenció

“Sus obras inspirarán a todos los soñadores que están latentes en nosotros”, dijo.

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“¡Decidí ir alrededor de la Luna!”, Repitió varias veces el multimillonario, quien afirmó que este era su “sueño de la infancia”.

Maezawa adelantó que ya pagó la reserva de todos los asientos en el cohete SpaceX RGC que se está construyendo, pero sin revelar el precio total.

Elon Musk y Yusaku Maezawa durante el anuncio (AP Photo/Chris Carlson)

Elon Musk y Yusaku Maezawa durante el anuncio (AP Photo/Chris Carlson)

Maezawa es el fundador y CEO de Zozo, el negocio minorista de moda en línea más grande de Japón,  y su fortuna se estima en 3.000 millones de dólares, según la revista especializada Forbes.

Este multimillonario es un hombre apasionado por el arte contemporáneo: compró una obra de Jean-Michel Basquiat el año pasado por 110,5 millones de dólares, después de haber adquirido obras de renombrados artistas entre ellos Pablo Picasso, Roy Lichtenstein, Andy Warhol, Alexander Calder o Jeff Koons. .

Durante la presentación, Musk dijo que Maezawa volará en un nuevo cohete de nombre BFR, el cual aún está en desarrollo. El cohete reutilizable de 118 metros (387 pies) de longitud tendrá su propia cápsula para pasajeros.

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