El futuro de la IOT

El futuro de la IOT (Internet de las cosas): 6 tendencias y previsiones para entenderla en 2021

El futuro de la IOT (Internet de las cosas) esta cada vez más cerca como podemos ver por estas 6 tendencias y previsiones a tener en cuenta para este 2021

Aunque la seguridad y la privacidad de la internet de las cosas/Internet of thins ( IoT) siguen siendo un reto, seguirá creciendo, impulsado por objetivos empresariales específicos con el apoyo de la inteligencia artificial para el análisis de datos.


Al igual que es difícil imaginar un mundo sin teléfonos móviles, cada vez es más difícil imaginar un futuro en el que las cosas no estén conectadas a Internet. Los hogares, los coches, las ciudades y las fábricas inteligentes ya utilizan el IoT, y los expertos predicen que su uso seguirá creciendo.

El principio


En los primeros días del IoT, las empresas querían aprovechar el boom pero no sabían necesariamente qué hacer con la tecnología.

Hoy en día, las empresas están lanzando iniciativas de IoT con objetivos específicos y tecnologías de apoyo más eficaces.


El coste de los sensores ha bajado y hay más opciones de conectividad, como Wi-Fi, WAN de baja potencia y celular. Además, su potencia de cálculo incorporada ha aumentado, lo que les permite caber en dispositivos más pequeños y procesar los datos en toda la cadena de datos, desde el sensor hasta la nube. Los marcos y plataformas de gestión de la orquestación han permitido a las organizaciones analizar grandes cantidades de datos.


IoT mantendrá un elevado ritmo de crecimiento, superior al 30%, en los próximos años”, afirma Alfonso Bellosa, vicepresidente de investigación y analista de IoT en Gartner. Los investigadores predicen que el número total de dispositivos aumentará a 75.000 millones de dispositivos IoT (según el Departamento de Investigación de Statista) o a 80.000 millones de dispositivos IoT (según IDC) para 2025.

El número de dispositivos y los casos de uso de la IO seguirán creciendo, pero las empresas se enfrentarán a los retos de seguridad e interoperabilidad que han plagado el mercado desde el principio.

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El futuro de la IOT – Photo by Pixabay on Pexels.com

6 tendencias sobre el futuro de la IOT

Para entender el futuro de la IOT, es necesario entender que és lo que se está haciendo en la actualidad para intentar proyectarlo a futuro. Los proyectos de IoT están impulsados por objetivos empresariales, y no por la tecnología. Debe empezar en el consejo de dirección de la empresa y no en el departamento de tecnología.


Se acabaron los días en los que las empresas compraban el IoT basándose en el bombo y platillo sin un objetivo específico en mente. El futuro de IoT requiere que las empresas se centren en el equipo o el proceso que necesita algo, ya sea una aplicación de IoT o un producto de seguimiento de dispositivos. Por ejemplo, un hospital podría añadir un sensor de IoT para localizar una silla de ruedas o medir la marcha de un paciente al caminar.

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El futuro de la IOT – Photo by ThisIsEngineering on Pexels.com


El IoT formará parte del trabajo de las personas, pero no necesariamente será el centro del trabajo en sí. Más bien, el IoT será un medio para que las organizaciones alcancen sus objetivos. Ejemplo, una empresa puede querer aumentar la productividad de sus empleados y optimizar su cadena de suministro. Los dispositivos IoT pueden ayudar a recopilar datos para encontrar formas de aumentar la eficiencia. Los proyectos que utilizan el IoT implican la colaboración de los equipos empresariales y el personal de TI.

La base de la arquitectura del IoT creará más casos de uso.


Para que el IoT tenga éxito, los proveedores deben subirse al carro para conectar las tecnologías que hacen posible el IoT. Los proveedores podrían vender algunos de sus equipos de capital como un servicio, pero eso sólo es posible si el proveedor tiene toda la conectividad, los datos de los sensores, el almacenamiento, los análisis y el hardware.


Hay varios casos de uso para la implantación de IoT que pueden aplicarse horizontalmente, como el seguimiento de activos y el análisis de vídeo. Para estos casos de uso básicos, existe un marco común de IoT que los proveedores pueden aplicar primero en su sector y luego en los sectores adyacentes. Del mismo modo, una empresa puede comenzar una iniciativa de IoT con el seguimiento de activos de rápido retorno de la inversión, y una vez establecida la arquitectura de IoT, puede ser creativa y aplicar otros casos de uso. Por ejemplo, una empresa de automoción podría integrar la conectividad y los sensores en los vehículos y activarlos o desactivarlos para los clientes con un interruptor de software.


“Porque hoy en día, mucha gente está empezando a fijarse en el IoT, como el seguimiento de activos y el análisis de vídeo. Y con estas infraestructuras, podemos abordar aún más casos de uso”, dijo Renaud.

los problemas de interoperabilidad acabarán por expulsar a los proveedores del mercado
Las empresas seguirán enfrentándose a los problemas de interoperabilidad con los proveedores y tendrán que utilizar las integraciones y la gestión de dispositivos disponibles o desarrollar las suyas propias y añadir capacidades de código abierto.


El mercado del IoT ha visto un gran número de proveedores que utilizan diferentes arquitecturas y protocolos, pero el mercado está empezando a eliminar los proveedores, protocolos y estándares más utilizados. Las plataformas de adquisición de datos y de traducción y estandarización de protocolos pueden traducir los protocolos heredados para comunicarse con los servicios propios del IoT. Muchos proveedores están utilizando IP para desarrollar nuevos dispositivos y tienen la oportunidad de ayudar a dar forma a la pila de protocolos en evolución.


Sin embargo, siempre habrá dispositivos heredados en las empresas que utilicen otros protocolos. En el futuro, estos dispositivos se conectarán a pasarelas IoT para mediar en su comunicación. Las plataformas de IoT para el análisis de datos se concentrarán en los proveedores de nube a hiperescala, como Microsoft, Amazon, Google, IBM, etc. El futuro del IoT pasa por que todos los dispositivos interactúen y se conecten a nivel de datos para analizar El futuro del IoT pasa por que todos los dispositivos interactúen y se conecten a nivel de datos para analizar. Si un producto no es interoperable o no habla el mismo idioma que otros dispositivos y servicios, los clientes no lo comprarán, por lo que es necesario normalizar la interoperabilidad.

En 2025, las grandes empresas tendrán al menos una docena de proveedores de plataformas de IoT. Eso significa que tiene que haber un anillo que los regule a todos. En 2025, las grandes empresas contarán con al menos una docena de proveedores de plataformas de IoT.

El futuro de la IOT
El futuro de la IOT – Photo by Josh Sorenson on Pexels.com

El análisis de datos del IoT conducirá inevitablemente a la IA.


Parte del mayor gasto en infraestructuras de los próximos cinco años se destinará a la IA y al aprendizaje automático, que no es más que un refinamiento de la analítica. Las empresas tienen enormes cantidades de datos de IoT que gestionar y analizar. Ahora comenzarán a utilizar el aprendizaje automático, que crecerá y se erosionará en favor de la IA. La analítica tradicional desaparecerá y las empresas utilizarán cada vez más la IA.


“Es como el inodoro conectado a Internet del CES. Todo estará conectado. Todo tendrá sensores. Todo tendrá que estar equipado con algún tipo de IA.

Por eso la gente que vende inodoros los monetiza como un servicio y secundariamente monetiza los datos de uso”, dice.

El IoT seguirá presentando retos de seguridad.


La seguridad se considera el segundo mayor obstáculo para la ampliación de los despliegues de IoT, pero los proveedores están motivados para planificar medidas de seguridad si sus esfuerzos pueden ganar negocio.


Los clientes quieren añadir seguridad, pero se desaniman cuando se enteran del coste. Los proveedores invierten en seguridad, pero no siempre planifican el panorama general de la arquitectura o la topología de la superficie de la amenaza, y no todos los proveedores y socios tienen los conocimientos de seguridad adecuados.


Además, las organizaciones suelen escalar sin las medidas de seguridad adecuadas para satisfacer sus necesidades. Dado que el IoT del futuro siempre incluirá un componente de seguridad, los directores de TI, los CIO y los equipos empresariales deben trabajar juntos para garantizar que se promuevan y apoyen las políticas y los procedimientos de seguridad del IoT, y que se anime a los proveedores a desarrollar mejores medidas de seguridad.

la preocupación por la protección de datos persistirá hasta que se produzca un acontecimiento que desencadene una mayor regulación
Muchos proveedores han desarrollado sus modelos de negocio en torno a la monetización de los datos. Esta tendencia continuará a menos que haya una mayor regulación en torno a la monetización de los datos. Las empresas están más concienciadas y son más sensibles con los datos que el cliente individual medio, y la normativa para las empresas, como la Ley de Soberanía de Datos, ya se está endureciendo.


Por ejemplo, si un proveedor vende un robot como servicio a una fábrica y necesita recuperar datos del robot para su mantenimiento, las leyes de ese país exigen que los datos de telemetría se queden en ese país. Incluso una cantidad limitada de datos de un robot puede utilizarse para obtener información que una empresa quiere mantener en secreto, como calcular el número de coches producidos en un año determinado basándose en el número de veces que el robot realizó una función concreta.


Si una organización no quiere que la información se conozca, debe trabajar con sus proveedores para limitar los datos recogidos al mínimo que el proveedor necesita para operar sus servicios. La computación de borde también puede utilizarse para mantener más datos dentro de la red de una organización. La regulación a gran escala para proteger los datos requiere un acontecimiento desencadenante importante, como un ciberataque que comprometa los datos de los clientes o de los propietarios.

Quiere saber más, consulta otros articulos del blog

¿Cómo pueden la IA y el big data mejorar la prevención de enfermedades neurológicas?

¿Cómo pueden la IA y el Big data mejorar la prevención de enfermedades neurológicas?

Un articulo con mucho interés que resume algunas de las conclusiones a que se llegaran durante un encuentro sobre nuevas tecnologías enfocadas a áreas de enfermedades neurológicas. El tema de las enfermedad neurológicas es un tema que le hemos dedicado algún tiempo a través de la creación de un proyecto para el diagnostico de Alzheimer a través de Inteligencia artificial y videojuegos ( que no gamificación) , siendo el videojuego utilizado como herramienta de recolección de respuestas del sistema nervioso con base en las estimulaciones cognitivas que solamente el videojuego permite.

Todos los datos se almacenaban utilizando tecnologías de Big Data para poder después alimentar el motor de inteligencia artificial a través de diversos periodos de tiempo, para conseguir encontrar de esta forma determinados tipos de padrón de respuestas que podrían sugería un bajada de las capacidades cognitivas del usuario.

Los primeros datos que se conseguiran eran muy esperanzadores hasta que nos quedamos sin financiación para continuar con el desarrollo de la solución pero desde entonces la asociación Inteligencia artificial, videojuegos, big data y el sistema cerebral/cognitivo ha quedado en un grande foco de interés.

Así que cuando he visto los resultados de este congreso me ha parecido interesante compartirlos.

 

 IA y  big data en la prevención de enfermedades neurológicas

3.000 expertos de la Sociedad Española de Neurología han debatido hace unas semanas, en Sevilla, la incorporación de tecnologías como el big data o la inteligencia artificial para ayudar a entender mejor las patologías neurológicas, su impacto en el paciente y, como ocurre con la esclerosis múltiple, por qué es necesaria una visión más personalizada en cada caso.

La esclerosis múltiple es una enfermedad neurodegenerativa grave, de sintomatología amplia y compleja, que afecta a 47.000 personas en España, 600.000 en Europa y más de 2.000.000 en todo el mundo. El diagnóstico se produce con mayor frecuencia entre los 20 y los 40 años, en plena actividad vital, por lo que su diagnóstico supone un duro golpe para el paciente cuando recibe la noticia. «Dada la heterogeneidad de la esclerosis múltiple, el manejo de esta patología puede mejorar considerablemente con la implementación de la inteligencia artificial y del big data», Según Ignacio Hernández Medrano, neurólogo, CEO y cofundador de los proyectos de Big Data SAVANA y MENDELIAN.

También la doctora Mar Tintoré, del Centro de Esclerosis Múltiple de Cataluña , destaca la utilidad de este tipo de tecnologías para ayudar a los clínicos a comprender mejor una patología con tal complejidad, y explica como junto a otros grupos están trabajando en un conjunto de algoritmos computacionales de vanguardia para crear una calculadora de riesgos que prediga la probabilidad de acumulación de discapacidad de cada paciente en cada momento. «Ahora contamos con un algoritmo más fino que nos permite definir mejor lo que necesita cada paciente», dice el también doctor Hernández Medrano. Empieza a ser común el uso de la imagen como fuente de datos en medicina, pero pronto se utilizarán nuevas herramientas como analíticas de sangre, registros de la UVI, información de las constantes vitales y la historia clínica del paciente. Estos datos generarán un tipo de algoritmo que será capaz de dar respuesta a preguntas concretas, y los especialistas podrán prever cómo será la evolución de la enfermedad de cada paciente y proporcionar un control más precoz.

Biogen España, compañía experta en neurociencia y que se centra en el avance programas de investigación en esclerosis múltiple y neuroinmunología, trastornos neuromusculares, trastornos del movimiento, Alzheimer y demencia, oftalmología, inmunología, trastornos neurocognitivos, neurología aguda y dolor, detalla como es imprescindible poner la ciencia y tecnologías de vanguardia, como es el caso del big data o la inteligencia artificial, al alcance de los que la necesitan.

 

Leer el articulo completo de Juan Carlos F. Galindo

La propriedad de estos artículos pertenece a sus autores originales, y este resumen se ha incluido para referencias personales y crear un base de datos de artículos interesantes en el campo de la innovación.

 

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Animación con Inteligencia Artificial y Deep learning en 2020

 

 

 

Animación con Inteligencia Artificial y Deep learning

La sociedad actual está totalmente orientada hacia los entornos digitales. Ahora, desde que somos muy pequeños, nos vemos enfrentados con una gran cantidad de manifestaciones tecnológicas.

Un claro ejemplo de ello son los videojuegos que, en la actualidad, son capaces de atrapar tanto a grandes como a chicos. Al principio, estos fueron sencillos y poco elaborados.

Sin embargo, esto cambió rápidamente con el paso del tiempo. Cada vez se volvieron más complejos, llenos de animaciones e infinidad de acciones que los personajes podían realizar.

 

Para hacer de ello algo de buena calidad, los desarrolladores han tenido que pasar una gran cantidad de horas trabajando en cada movimiento de los personajes. Ahora, gracias a una nueva investigación, podría existir un mecanismo que podría facilitar este proceso y ofrecer a los desarrolladores un atajo para no tener que invertir tanto tiempo en esta fase.

Animación de personajes con Inteligencia Artificial

Animación con Inteligencia Artificial y Deep learning

Es más que claro que el movimiento es clave para hacer de una animación lo que es. Sin embargo, nuestro concepto de esta movilidad ha ido cambiando con el tiempo.

En un inicio, los movimientos notorios pero bruscos eran lo más comunes en lo dibujos animados –que eran en 2D. Asimismo, los videojuegos oscilaban entre espacios vagamente móviles e imágenes fijas con texto.

Ahora, en la mayoría de los casos ambas disciplinas se decantan por el uso de gráficos en 3D y por un estilo de movimiento mucho más natural. Sin embargo, como lo hemos dicho, este, a pesar de ser el más llamativo, tiende a ser el más complejo de desarrollar.

Animación con Deep Learning

Animación con Inteligencia Artificial y Deep learning

El nuevo sistema que fue desarrollado por científicos de la Universidad de Edimburgo se maneja a través de conexiones neuronales –similares a aquellas que tenemos en nuestro propio cerebro. Gracias a ellas, la inteligencia artificial tiene la posibilidad de realizar procesos de Deep Learning.

El estado de la inteligencia artificial en la animación

Además, Por muy apasionados que puedan ser los animadores con su oficio, hay algunos trabajos que son simplemente tediosos o un medio para un fin. Animar el cabello, la ropa, caminar y salpicar el agua puede caer en esta categoría que consume mucho tiempo.

No es de extrañar, entonces, que el desarrollador de Pixar Jiayi Chong, cuya filmografía incluye clásicos como “Toy Story 3”, “Up” y “WALL-E”, se propusiera construir una herramienta llamada Midas Creature que automatiza este tipo de tareas de Animación con Inteligencia Artificial.

Adobe está haciendo algo similar para abordar la sincronización de los movimientos de los labios de un personaje con una grabación de voz. “Es un trabajo de especialistas”, dice el becario de Adobe y ganador de un premio de la Academia David Simons. “Y lleva mucho tiempo. Por eso, si eres nuevo en la producción de animación, puedes limitar lo que haces y cuánto haces”.

Estas son algunas de las últimas innovaciones destinadas a racionalizar y ampliar un medio con un potencial masivo: los vídeos en línea representan ahora el 50% de todo el tráfico móvil, y el contenido animado es un gran pedazo de ese pastel digital.

Haz más con menos

La animación, tradicionalmente, ha ido de la mano de minucias que no necesariamente alimentan la destreza creativa de un animador. Sin embargo, estos pasos suelen ser necesarios, y también son lo suficientemente complejos como para hacer de la automatización un desafío. Para muchos animadores, el beneficio central de la IA proviene de la agilización del proceso creativo, simplemente asumiendo tareas tediosas. Con ese “tiempo libre” añadido, los diseñadores pueden pasar más tiempo trabajando en sus visiones creativas globales.

Empujar los límites de la creatividad

A medida que la tecnología de Animación con Inteligencia Artificial  continúa refinando los procesos y prolifera en la industria, los animadores, cineastas y diseñadores se sumergen en ella, produciendo animación de alta calidad con menos personal en menos tiempo. Esto, a su vez, impulsa nuevos conceptos creativos que atraviesan el desorden del paisaje existente del vídeo digital y la animación.

Un ejemplo reciente: El Sueño Profundo de Google es un proyecto experimental que ayuda a los científicos e ingenieros a ver las imágenes a través de los ojos de una red neuronal profunda. Una nueva forma de arte psicodélico, abstracto y a veces inquietante surgió rápidamente de esta tecnología.

“Si se entrenara con imágenes de gatos y rostros, crearía algo como un sueño inducido por el LSD, produciendo nuevas combinaciones de esas cosas”, dice David Simmons.

Simplificar lo complejo

Yendo un paso más allá, los investigadores del Instituto Allen de Inteligencia Artificial y de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign introdujeron más de 25.000 clips de tres segundos del dibujo animado original “Los Picapiedra” en un sistema de IA. A partir de ahí, el sistema de IA fue capaz de crear nuevos clips basados en descripciones de texto de una escena dada – “Betty y Wilma tienen una discusión en la cocina”, por ejemplo.

Utilizando la inteligencia de los clips existentes, el sistema de IA reunió a los personajes, accesorios y lugares especificados y los animó en consecuencia. Si bien algunos resultados fueron torpes, la mayoría entregó el nuevo contenido sin problemas y casi al instante.

Dejando de lado la torpeza, esta investigación apunta a un futuro en el que la IA genere horas de contenido animado basado en guiones de contenido pasado. Esto podría, inmediatamente, democratizar la animación de alta calidad, convirtiéndola en una opción creativa sencilla para cualquier comercializador, productor, director creativo o aspirante a animador, una opción que podría tener un precio significativamente más bajo que el desarrollo de la animación tradicional.

El contenido creativo, sin embargo, es sólo el comienzo. Esta misma tecnología de IA puede aplicarse potencialmente a los juegos, análisis de movimiento e incluso a la robótica en el futuro. “Las cosas están cambiando muy rápidamente”, según  David Simmons que cree que la velocidad de innovación seguirá aumentando a medida que más personas se capaciten en la tecnología y piensen en las mejores formas de usarla.

 

Referencias:

 

Data Scientist

¿Qué hace un Data Scientist?

¿Qué hace un Data Scientist?.

Un data scientist es el encargado en una organización que busca encontrar verdades a través del análisis masivo de datos para poder guiar al equipo en la toma de decisiones El flujo de trabajo de data un data science tiene muchos factores que deben ser tomados en cuenta.

 

En esta clase aprenderás lo que hace un data scientist a través del flujo de vida de un proceso profesional de data science, este proceso lo aprenderás en nuestro curso de Data Science.

 

 

Inteligencia Artificial

Éticas para Inteligencias Artificiales

Éticas para Inteligencias Artificiales

Es final de verano e inicio de otoño cuando estamos escribiendo este artículo. Es una época propicia para pensar en otras cosas diferentes de las que nos ocupamos en el día a día, y además hemos visto en varios medios, diferentes artículos que aluden a una inmediata necesidad de aplicar o implantar algún tipo de ética en los algoritmos que operan en la Inteligencia Artificial.

Si estás leyendo esto y perteneces al campo de la ciencia de datos, seguro que tu impresión es que se trata de titulares completamente ambiguos e imprecisos, carentes de significado en su mayor parte y que están orientados más a crear una cierta alarma social que a describir una realidad tecnológica.

No te falta razón. Por eso esperamos tener algo que aportar a esta tendencia aunque sea pequeño.

La inquietante ascensión de la Inteligencia Artificial.

Partimos del hecho de que muchos medios de comunicación –principalmente digitales– atribuyen a la Inteligencia Artificial (sin especificar más) cualidades casi propias de oráculos y entidades mitológicas, o características mucho más cercanas a los ingenios mecánicos propios de las películas de ciencia ficción,  al tiempo que empieza a cundir cierta alarma social, más justificada, basada en la masiva acumulación de información de algunas compañías como las grandes tecnológicas (Facebook y Google en destacada posición) y al perverso del uso de esa información en el caso de Cambrigde Analytica en la campaña presidencial de Donald Trump. Pero es que tendríamos que empezar a mirarnos al ombligo para buscar a los culpables que alimentan los repositorios de datos de las compañías. Sabemos de sobra que no desconectamos del móvil en verano, y que nos pasamos más tiempo viendo fotos de nuestras amistades o conocidos en la playa, que viendo la propia playa en el mundo real por nuestra cuenta. Localizaciones, visitas, fotografías (el…

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La propriedad de estos artículos pertenece a sus autores originales, y este resumen se ha incluido para referencias personales y crear un base de datos de artículos interesantes en el campo de la innovación.