Cinco innovaciones que cambiarán la manera de trabajar y vivir en los próximos cinco años
IBM reveló su “5 en 5”, una lista de innovaciones científicas innovadoras con el potencial de cambiar la forma de trabajar, vivir e interactuar durante los próximos cinco años.
El 5 en 5 de IBM se basa en las tendencias del mercado y de la sociedad, así como las tecnologías emergentes de los laboratorios de investigación de la compañía que pueden hacer posibles estas transformaciones.
Aquí están los cinco instrumentos científicos que harán visible lo invisible en los próximos 5 años:
1. Con Inteligencia Artificial (AI) nuestras palabras abrirán una ventana en nuestra salud mental. Los trastornos cerebrales, incluyendo las enfermedades de desarrollo, psiquiátricas y neurodegenerativas, representan una enorme carga de enfermedad, en términos de sufrimiento humano y costo económico. En la actualidad, uno de cada cinco adultos en los EEUU experimenta una condición mental como depresión, enfermedad bipolar o esquizofrenia, y aproximadamente la mitad de las personas con trastornos psiquiátricos graves no reciben tratamiento alguno. Se prevé que el costo global de las condiciones de salud mental aumentará a US$ 6.000 millones en 2030.
Si el cerebro es una caja negra, el habla es la clave para desbloquearlo. En cinco años, lo que decimos y escribiremos será utilizado como indicadores de nuestra salud mental y bienestar físico. Los patrones en el habla y escritura analizados por nuevos sistemas cognitivos proveerán señales reveladoras de trastornos del desarrollo en etapas tempranas, enfermedades mentales y enfermedades neurológicas degenerativas que pueden ayudar a médicos y pacientes a predecir mejor, monitorear y rastrear estas condiciones.
En IBM, los científicos están utilizando transcripciones y entradas de audio de entrevistas psiquiátricas, junto con técnicas de aprendizaje automático, para encontrar patrones en el habla para ayudar a los médicos a predecir con exactitud y controlar la psicosis, la esquizofrenia, la manía y la depresión. Hoy en día, sólo se necesitan unas 300 palabras para ayudar a los médicos a predecir la probabilidad de psicosis en un usuario.
En el futuro, técnicas similares podrían utilizarse para ayudar a los pacientes con Parkinson, Alzheimer, enfermedad de Huntington y enfermedades del desarrollo neurológico como el autismo. Las computadoras cognitivas pueden analizar el habla de un paciente o palabras escritas para buscar indicadores que se encuentran en el lenguaje, incluyendo el significado, la sintaxis y la entonación. La combinación de los resultados de estas mediciones con las de los dispositivos portátiles y los sistemas de imágenes y recogidos en una red segura pueden ofrecer un cuadro más completo de la persona para los profesionales de la salud con el fin de identificar mejor, entender y tratar la enfermedad subyacente. Lo que antes eran signos invisibles se convertirá en señales claras de la probabilidad de que los pacientes ingresen a cierto estado mental o de lo bien que funciona su plan de tratamiento.
2. Híper imagen y AI darán visión de superhéroes. En cinco años, los nuevos dispositivos de imagen que usan la tecnología de híper imagen y la IA ayudarán a ver ampliamente más allá del dominio de la luz visible combinando múltiples bandas del espectro electromagnético para revelar percepciones valiosas o peligros potenciales que de otra manera serían desconocidos u ocultados. Estos dispositivos serán portátiles, asequibles y accesibles, por lo que la visión de superhéroes puede ser parte de nuestras experiencias cotidianas.
Una visión de los fenómenos físicos invisibles o vagamente visibles podría ayudar a que las condiciones de la carretera y el tráfico sean más claras para los conductores y los automóviles auto conducidos. Por ejemplo, usando imágenes de ondas milimétricas, una cámara y otros sensores, la tecnología de hiperimagen podría ayudar a un coche a ver a través de la niebla o la lluvia, detectar condiciones peligrosas y difíciles de ver como el hielo negro. Las tecnologías de computación cognitiva razonarán sobre estos datos y reconocerán obstáculos.
Incorporadas en smartphones, estas mismas tecnologías podrían tomar imágenes de nuestros alimentos para mostrar su valor nutricional o si es seguro comer. Una híper imagen de una droga farmacéutica o un cheque bancario podría decirnos qué es fraudulento y qué no. Lo que una vez estuvo más allá de la percepción humana aparecerá a la vista.
Los científicos de IBM están construyendo hoy una plataforma compacta de híper imagen que “ve” a través de porciones separadas del espectro electromagnético en una plataforma para potencialmente permitir una gran cantidad de dispositivos y aplicaciones prácticas y asequibles.
3. Los “macroscopios” nos ayudarán a entender la complejidad de la Tierra en infinito detalle. En la actualidad, el mundo físico sólo nos da una visión de ecosistema interconectado y complejo. Recopilamos exabytes de datos, pero la mayoría de ellos no están organizados. De hecho, se calcula que un 80% del tiempo de un científico de datos se dedica a limpiar datos en lugar de analizar y comprender lo que esos datos están tratando de decirnos.
Gracias a Internet de las Cosas, nuevas fuentes de datos están llegando de millones de objetos conectados – desde refrigeradores, bombillas y monitores de ritmo cardíaco a sensores remotos como drones, cámaras, estaciones meteorológicas, satélites y matrices de telescopios. Ya hay más de 6.000 millones de dispositivos conectados que generan decenas de exabytes de datos por mes, con una tasa de crecimiento de más del 30% al año. Después de digitalizar con éxito la información, las transacciones comerciales y las interacciones sociales, ahora está en marcha el proceso de digitalización del mundo físico.
En cinco años, se usarán algoritmos de aprendizaje de máquina y software para organizar la información sobre el mundo físico para ayudar a traer los datos complejos recopilados por miles de millones de dispositivos dentro del rango de nuestra visión y entendimiento. IBM llama a esto un “macroscopio”, pero a diferencia del microscopio para ver lo muy pequeño, o el telescopio que puede ver muy lejos, es un sistema de software y algoritmos para reunir todos los datos complejos de la Tierra para analizarla por significado.
Agregando, organizando y analizando datos sobre el clima, las condiciones del suelo, los niveles de agua y su relación con las prácticas de riego, por ejemplo, una nueva generación de agricultores tendrá ideas que les ayudarán a determinar las opciones correctas de cultivo, dónde plantarlas y cómo producirlas con óptimos rendimientos mientras que conserva preciosos suministros de agua.
Más allá de nuestro propio planeta, las tecnologías de macroscopio podrían manejar, por ejemplo, la complicada indexación y correlación de varias capas y volúmenes de datos recopilados por telescopios para predecir las colisiones de asteroides entre sí y aprender más sobre su composición.
4. Laboratorios médicos “en un chip” servirán como detectives de salud para el rastreo de la enfermedad en la nanoescala. La detección temprana de la enfermedad es crucial. En la mayoría de los casos, cuanto más temprano se diagnostica la enfermedad, más probable es que sea curada o controlada. Sin embargo, las técnicas científicas existentes se enfrentan a retos para capturar y analizar biopartículas, que son miles de veces más pequeñas que el diámetro de una hebra de cabello humano.
En los próximos cinco años, nuevos laboratorios médicos “en un chip” servirán como detectives de la nanotecnología de la salud – rastreando pistas invisibles en nuestros fluidos corporales y dejándonos saber inmediatamente si tenemos razones para ver a un médico. El objetivo es reducir hasta un solo chip de silicio todos los procesos necesarios para analizar una enfermedad que normalmente se llevaría a cabo en un laboratorio de bioquímica a gran escala.
La tecnología de laboratorio sobre un chip podría en última instancia ser empaquetada en un dispositivo portátil conveniente para permitir a las personas medir de forma rápida y regular la presencia de biomarcadores que se encuentran en pequeñas cantidades de fluidos corporales, enviando esta información de forma segura a través de la nube de la conveniencia de su casa. Allí podría combinarse con datos de salud en tiempo real de otros dispositivos habilitados para IoT, como monitores de sueño y relojes inteligentes, y analizados por los sistemas de AI para obtener información. Cuando se toman en conjunto, este conjunto de datos nos dará una visión profunda de nuestra salud y nos alertará a los primeros signos de problemas, ayudando a detener la enfermedad antes de que progrese.
En IBM Research, los científicos están desarrollando nanotecnología de laboratorio en un chip que puede separar y aislar biopartículas de hasta 20 nanómetros de diámetro, una escala que da acceso a ADN y virus.
5. Los sensores inteligentes detectarán la contaminación ambiental a la velocidad de la luz. La mayoría de los contaminantes son invisibles para el ojo humano, hasta que sus efectos los hacen imposibles de ignorar. El metano, por ejemplo, es el componente primario del gas natural, comúnmente considerado una fuente de energía limpia. Pero si el metano se filtra en el aire antes de ser utilizado, puede calentar la atmósfera de la Tierra. Se estima que el metano es el segundo mayor contribuyente al calentamiento global después del dióxido de carbono (CO2).
En los Estados Unidos, las emisiones de los sistemas de petróleo y gas son la mayor fuente industrial de gas metano en la atmósfera. La Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglés) estima que más de nueve millones de toneladas métricas de metano se filtraron de los sistemas de gas natural en 2014. Medido como equivalente de CO2 durante 100 años implica más gases de efecto invernadero que los emitidos por todo el acero, y las instalaciones de fabricación de aluminio combinadas.
En cinco años, nuevas tecnologías de detección asequibles desplegadas cerca de pozos de extracción de gas natural, alrededor de las instalaciones de almacenamiento y a lo largo de las tuberías de distribución permitirán a la industria identificar fugas invisibles en tiempo real. Las redes de sensores de IoT conectadas de forma inalámbrica a la nube proporcionarán monitoreo continuo de la vasta infraestructura de gas natural, permitiendo detectar fugas en cuestión de minutos en lugar de semanas, reduciendo la contaminación y los residuos y la probabilidad de eventos catastróficos.
Los científicos de IBM están abordando esta visión, trabajando con productores de gas natural como Southwestern Energy para explorar el desarrollo de un sistema inteligente de monitoreo de metano y como parte del programa ARPA-E de Observación de Metano con Tecnología Innovadora para Obtener Reducciones (MONITOR).
En el centro de la investigación de IBM se encuentra la fotónica de silicio, una tecnología en evolución que transfiere datos por luz, permitiendo la computación literalmente a la velocidad de la luz. Estos chips podrían ser incorporados en una red de sensores en el suelo o dentro de la infraestructura, o incluso volar sobre aviones autónomos; generando ideas que, combinadas con datos de viento en tiempo real, datos satelitales y otras fuentes históricas, pueden utilizarse para construir modelos ambientales complejos para detectar el origen y la cantidad de contaminantes a medida que ocurren.
