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Lima-Perú, 22/03/2018 a las 09:03am. por Lampadia

Las 5 predicciones anuales de IBM

Impactos positivos de nuevas tecnologías

En Lampadia nos parece interesante difundir este tipo de información que muestra los impactos positivos para la humanidad que se pueden generar con las nuevas tecnologías:

IBM revela las innovaciones que cambiarán nuestras vidas en los próximos 5 años

Fuente: IBM Research
2018

Innovaciones tecnológicas parecen ocurrir todos los días, cambiando radicalmente la forma en que vivimos y trabajamos. Hace una década, nadie tenía un iPhone, la inteligencia artificial era una historia de película y la computación cuántica era un concepto teórico. Gracias a la velocidad de transformación, nuestro mundo parece muy diferente hoy de lo que era hace diez años. Entonces, ¿cómo será nuestra vida en un año, o cinco años?

5 en 5 es la lista de predicciones anuales que presenta IBM. Se trata de cinco innovaciones científicas con el potencial de cambiar la forma en que las personas trabajan, viven e interactúan en los próximos cinco años. Este año se enfoca en las tecnologías más disruptivas de nuestra era: inteligencia artificial, computación cuántica, blockchain y ciberseguridad.

1.    Nuestros océanos están sucios. Robots microscópicos que incorporan inteligencia artificial pueden salvarlos

Para 2025, más de la mitad de la población mundial vivirá en áreas con estrés hídrico, es decir, con un fuerte deterioro de los recursos de agua en cantidad y calidad. Pero hasta el momento, los científicos luchan incluso para lograr recopilar y analizar los datos más fundamentales sobre las condiciones en tiempo real de nuestros océanos, lagos y ríos.

IBM adelanta que en cinco años pequeños robots microscópicos con inteligencia artificial, conectados en red a la nube y desplegados en todo el mundo, serán capaces de monitorear continuamente el agua, un recurso crítico para nuestra supervivencia. Esto permitiría, por ejemplo, estudiar el comportamiento del plancton en su hábitat natural y en tiempo real, sin necesidad de recolectar muestras y llevarlas al laboratorio. El plancton es considerado un sensor natural y biológico de la salud acuática porque su comportamiento se altera incluso con pequeños cambios en la calidad del agua.

Existen sensores especializados que se pueden implementar para detectar sustancias químicas y condiciones específicas en el agua, pero se pierde información valiosa que permitiría, por ejemplo, alertar sobre especies invasoras o la introducción de nuevos productos químicos al agua. Actualmente en los océanos podemos encontrar sensores ópticos como el Oxygen (dispositivo electrónico que mide la proporción de oxígeno) y el espectrofotómetro (para medir la cantidad de intensidad de luz absorbida y la presencia de productos químicos) que tienen una vida útil de 2 años. El mayor problema es la bioincrustación, la acumulación de microorganismos y algas en el sensor y puertos de entrada.

Los investigadores de IBM están construyendo robots microscópicos pequeños y autónomos que pueden colocarse en cuerpos de agua para monitorear el plancton in situ, identificar diferentes especies y rastrear su movimiento en 3D. Los descubrimientos se pueden usar para comprender mejor su respuesta ante cambios en el entorno, desde temperatura a derrames de petróleo. Incluso, podrían emplearse para predecir amenazas como la marea roja.

A diferencia de otros sensores, no tiene lente y se basa en un chip generador de imágenes -como el de los teléfonos celulares- para capturar la sombra del plancton mientras “nada” al chip y generar una muestra digital de su salud, sin la necesidad de enfocar. En el futuro, podría estar equipado con Inteligencia Artificial para analizar e interpretar los datos localmente y así informar cualquier anormalidad en tiempo real para que podamos actuar. Al estar todos conectados en la nube de IBM es más seguro para los datos, más sencillo de monitorear, de indicarles acciones a todos a la vez o a uno en particular, escalable y flexible.

Estos pequeños robots comenzarán siendo miles para estudios en pequeña escala, pero en un plazo de cinco años, y con la ayuda de los socios interesados, podremos llegar a cientos de miles. Dependerá de cuántos casos de estudio obtengamos. Se trata de un herramienta que permitirá analizar en tiempo real datos de suma importancia y, si bien los microscopios son relativamente económicos, la infraestructura de IA puede tener un costo mayor en términos de desarrollo inicial, implementación y mantenimiento. A la larga, el proyecto será más barato y efectivo que cualquier cosa hasta ahora.

2.    A nadie le gustan las imitaciones. "Cripto-anclas" y blockchain se unirán contra falsificadores

El fraude le cuesta a la economía mundial más de USD 600 mil millones al año. Y en algunos países, casi el 70 por ciento de algunos medicamentos que salvan vidas son falsificados. Las cadenas de suministro complejas -compuestas por docenas de proveedores en varios países- facilitan que “los malos” manipulen todo y que “los buenos” tengan más dificultades para prevenir falsificaciones.

Las “cripto-anclas” son huellas digitales a prueba de manipulaciones que los investigadores de IBM están desarrollando para integrar en productos o parte de productos. En los próximos cinco años, los anclajes criptográficos utilizados con la tecnología blockchain garantizarán la autenticidad de un producto, desde su origen hasta las manos del cliente.

Por ejemplo, una prueba de sangre plástica para la malaria -del tipo que es falsificada por millones y que se transmite como genuina en toda África- podría estar grabada con un código óptico inalterable. Incluso las píldoras contra la malaria podrían recubrirse con tinta magnética comestible. Entonces, un médico o paciente podría verificar con un simple escaneo de un teléfono inteligente que su medicamente sea seguro y genuino.

Otro tipo de anclaje criptográfico emplea un sensor móvil o un teléfono con dispositivo óptico especial combinado con inteligencia artificial para aprender e identificar estructuras ópticas y características de todo. Todo esto en muy pocos segundos. Esta cripto-ancla puede emplearse para garantizar la autenticidad de contenido líquido -una botella de vino, por ejemplo- o un metal muy caro, incluso sirve para identificar la presencia de ADN en minutos.

Algunos de estos anclajes criptográficos harán más que autenticar bienes físicos. La computadora más pequeña del mundo (literalmente) es una plataforma de computación y arquitectura de dispositivo diseñada por IBM que es más pequeña que un grano de sal, costará menos de diez centavos fabricarla y puede monitorear, analizar, comunicar e incluso actuar sobre los datos. Encapsula varios cientos de miles de transistores en una huella apenas visible para el ojo humano y puede ayudar a verificar que un producto se haya manejado correctamente durante todo el proceso.

Se crean nuevas soluciones para abordar la seguridad alimentaria, autenticar componentes fabricados, productos genéticamente modificados, identificación de objetos falsificados y la procedencia de productos de lujo. Los primeros modelos podrían estar disponibles para los clientes en los próximos 18 meses. Y en cinco años, los avances en microfluídos, criptografía, memoria no volátil (tipo de memoria que no necesita energía para durar) y diseño llevarán estos sistemas del laboratorio al mercado.

3.    Los hackers van a hackear. Hasta encontrar el criptograma de red

La escala y la sofisticación de los ciberataques aumentan cada año, al igual que lo que está en juego. En cinco años, los nuevos métodos de ataque harán que las medidas de seguridad actuales sean completamente inadecuadas. Por ejemplo, dentro de muchos años, una computadora cuántica universal con millones de qubits podría calcular rápidamente las probabilidades y descifrar incluso la encriptación más sólida.

Los investigadores de IBM están desarrollando un nuevo método de seguridad diseñado para resolver esto. Se basa en una arquitectura subyacente conocida como “lattice cryptography”, es decir, criptografía de grilla de puntos que oculta datos dentro de estructuras algebraicas complejas. En matemáticas representan problemas muy difíciles de resolver como, por ejemplo, el “Problema del Vector más Corto”: encontrar el punto de la grilla más cercano al origen. Como no se puede resolver, los criptógrafos pueden usar la misma lógica para proteger información, incluso cuando las computadoras cuánticas sean lo suficientemente potentes como para descifrar las técnicas actuales.

La criptografía en grilla de puntos no es solo para frustrar futuras computadoras cuánticas, también es la base de otra tecnología de encriptación llamada cifrado homomórfico -Fully Homomorphic Encryption (FHE)-. En la actualidad, los archivos se cifran cuando están en tránsito y guardados, pero no cuando están en uso. Este proceso proporciona a los atacantes una gran oportunidad para ver o robar archivos en los momentos en que no están cifrados. Las tecnologías como FHE eliminan esta vulnerabilidad al permitir la realización de cálculos sobre los datos sin desencriptar el archivo, es decir sin acceder nunca a los datos reales. Hasta hace poco, FHE era lento y caro para ser empleado a escala, pero nuevas técnicas de aceleración de hardware y algoritmos redujeron el tiempo y costo de uso. Ahora se pueden hacer en horas o incluso minutos los cálculos que tomarían años.

FHE y otras herramientas de seguridad podrían permitir que muchas partes colaboradoras realicen cálculos en un archivo sin ver datos confidenciales ni exponerlo a los atacantes. Por ejemplo, una agencia de informes crediticios analizaría y generaría puntaje de crédito sin descifrar nunca los datos personales. Los médicos de atención primaria podrían compartir registros de pacientes con especialistas, laboratorios o investigadores de genómica de manera que cada uno accede a los datos pertinentes sin revelar la identidad de la persona.

Vivir en un mundo basado en datos significa que hay más riesgo que nunca de que se robe información personal. En 2017, los desafíos de la economía de datos -desde las violaciones masivas de datos hasta la manipulación intencionada de las plataformas en línea- captaron la atención mundial y plantearon interrogantes sobre cómo podemos aprovechar todos los beneficios de este nuevo mundo mientras que limitamos los riesgos. Esto solo puede suceder a través de un amplio compromiso de todos los actores y es urgente que los líderes empresariales y gubernamentales adopten principios de administración de datos y transparencia. IBM cree que las organizaciones que recogen, almacenan, administran o procesan datos tienen la obligación de tratarlos con responsabilidad. Esta convicción lleva más de 100 años incorporada dentro de nuestro compromiso de confianza y responsabilidad en todas nuestras relaciones. Esto explica por qué las mayores empresas del mundo han creído en IBM como el guardián y administrador de sus datos más valiosos.

La comunidad de seguridad ya se está preparando para el futuro. En diciembre de 2017, los científicos de IBM presentaron sus técnicas de encriptación post-cuántica al National Institute of Standards and Technology para su consideración como estándar global.

4.    Solo IA imparcial sobrevivirá

Dentro de cinco años, aumentará el número de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial sesgados, similar al aumento que experimentaron los virus informáticos en los 1900’s. Pero actuaremos en consecuencia para encontrar nuevas soluciones que nos ayuden a controlar los sesgos en IA, nos permitan identificar el prejuicio que se esconde en los datos y podamos construir sistemas más justos y mejores.

Los sistemas de inteligencia artificial son tan buenos como los datos con los que se han entrenado. Los datos incorrectos pueden contener sesgos raciales, de género o ideológicos implícitos. El problema escala porque muchos sistemas de IA son entrenados con información de esa categoría y los datos tendenciosos puende generar resultados injustos. IBM cree que el sesgo puede ser contenido y minimizado, y que los sistemas de IA que puedan lograr ese efectos serán los más exitosos.

A medida que las personas y la IA trabajan cada vez más para tomar decisiones, los investigadores están buscando formas de garantizar que los prejuicios humanos no afecten a los datos o algoritmos utilizados para entrenar esas decisiones. Desde el MIT-IBM WATSON AI LAB están trabajando en modelado de inteligencia artificial y computación cognitiva, como enfoques contractuales a la ética, para describir los principios que las personas utilizan para tomar decisiones y determinar cómo sus mentes los aplican. El objetivo es construir sistemas capaces de emplear ciertos valores humanos y nociones del proceso de toma de decisiones.

El principio crucial, tanto para humanos como para los sistemas, es evitar el sesgo y, por lo tanto, no discriminar. El sesgo en el sistema de IA se produce principalmente en los datos o en el modelo algorítmico. A medida que trabajamos para desarrollar sistemas de inteligencia artificial en los que podamos confiar es fundamental crearlos y entrenarlos con datos imparciales. Al mismo tiempo es clave que los algoritmos puedan explicarse. IBM cree que las empresas deben ser capaces de explicar cómo sus algoritmos llegaron a determinada recomendación; si no pueden hacerlo, sus sistemas no deberían estar en el mercado.

Con este objetivo en mente, los investigadores de IBM desarrollaron una metodología para reducir el sesgo que puede estar presente en el conjunto de datos de entrenamiento, entonces cualquier algoritmo que los utilice para “aprender” perpeturará la menor inequidad posible. Los científicos de IBM también idearon una metodología para probar los sistemas de inteligencia artificial incluso cunado los datos de entrenamiento no están disponibles. Propone un sistema de clasificación de prejuicios que pueda determinar el nivel de equidad: el sistema podría ser imparcial y capaz de compensar el sesgo de los datos (escenario ideal), podría simplemente seguir los sesgos de su entrenamiento (se puede resolver mediante téncicas de despersonalización de datos) o incluso podría introducir un sesgo si los datos son justos o no (peor escenario). El usuario final del sistema de IA podrá determinan el nivel de confiabilidad en función del nivel de prejuicio.

Identificar y mitigar el sesgo en los sistemas de IA es esencial para generar confianza entre los humanos y las máquinas que aprenden. A medida que los sistemas encuentran, entienden y señalan las inconsistencias humanas en la toma de decisiones, también podrían revelar formas en que somos parciales y prejuiciosos para que adoptemos puntos de vista más imparciales e igualitarios.

5.    Hoy, la computación cuántica es el patio de los investigadores. En cinco años, será el principal medio de trabajo

En cinco años, los efectos de la computación cuántica llegarán más allá del laboratorio de investigación. La computación cuántica ya no será exclusiva de la comunidad científica, sino que será utilizada ampliamente por nuevas categorías de profesionales y desarrolladores que buscan este método emergente para resolver problemas que una vez se consideraron insolubles.

La computación cuántica será omnipresente en las aulas universitarias, e incluso estará disponible -hasta cierto punto- en el nivel secundario. Desde cursos de ciencia de la computación hasta química y clases de negocios, los estudiantes se familiarizarán con esta tecnología y buscarán trayectorias profesionales relacionadas. Se integrará en una variedad de planes de estudio y aprender sobre el tema será un requisito previo para los programas de ciencia e ingeniería en todo el mundo. Todas las universidades tendrán al menos un programa y enseñarán a sus alumnos a través de experimentos reales y prácticos, que se ejecutarán en computadoras cuánticas en funcionamiento a las que se accederá a través de la nube. Ningún estudiante se graduará sin haber estado expuesto a aprender sobre computación cuántica.

Es interesante porque una nueva comunidad de desarrolladores aparecerá. El concepto de “aprender a codear” (escribir código) tendrá su versión cuántica en la currícula de ciencias de la computación. Los algoritmos cuánticos se enseñarán junto a los clásicos en teoría de la información.

Esta explosión en el conocimiento público general, en los próximos cinco años, ayudará a iniciar la era comercial de la cuántica, un período en el que la computación cuántica y sus primeros casos de uso se desarrollan rápidamente. Es probable que se trate de casos que utilizarán computadoras cuánticas para simular exactamente moléculas y reacciones químicas cada vez más grandes, lo que podría ayudar a acelerar la investigación y en el futuro conducir a la creación de nuevos materiales, desarrollo de fármacos más personalizados o descubrimiento de fuentes de energía más eficientes y sostenibles.

Los investigadores de IBM ya están logrando hitos de la química cuántica, por ejemplo, emplearon una computadora cuántica para simular con éxito la unión atómica en hidruro de berilio (BeH2), la molécula más compleja jamás simulada por una computadora cuántica. En el futuro, continuarán abordando problemas con una complejidad cada vez mayor, alcanzarán y superarán eventualmente lo que podemos hacer solo con las máquinas clásicas.

Dentro de cinco años, la industria habrá descubierto las primeras aplicaciones donde una computadora cuántica (utilizada junto con una computadora clásica) ofrecerá un beneficio para resolver problemas específicos. Se otorgará una clara ventaja a los primeros usuarios en la era de la computación cuántica.

En el futuro, las computadoras cuánticas ya no serán vistas como misteriosas. El público abrazará esta nueva era. Nuestra comprensión colectiva seguirá creciendo y afectando a todas las industrias y a todas las instituciones educativas. Los conceptos y el vocabulario arraigados en la computación cuántica ya no serán vagos o incomprendidos, sino que formarán parte de la lengua convencional. Las conversaciones sobre la computación cuántica serán normales. Todos sabrán qué es un qubit o estarán familiarizados con la idea.

Ver más información en el siguiente link: http://research.ibm.com/5-in-5/.

Lampadia

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