TECNOLOGIA

Las cinco innovaciones que ayudarán a transformar nuestras vidas

Los pronósticos de IBM están basados en tendencias de mercado y sociales, y en tecnologías emergentes de sus laboratorios. Estas innovaciones podrían ayudar a mejorar la agricultura, aumentar la eficiencia energética, detectar la contaminación y prevenir el deterioro de la salud física y mental

IBM dio a conocer el “IBM 5 in 5”, una lista anual de hitos científicos con el potencial de cambiar la forma en la que las personas trabajarán, vivirán, e interactuará durante el próximo lustro.

Los pronósticos, que compartieron desde el Gigante Azul a iProfesional, están basados en tendencias de mercado y sociales, así como en tecnologías emergentes de los laboratorios de IBM Research en todo el mundo. 

Las innovaciones presentadas podrían ayudar a mejorar la agricultura, aumentar la eficiencia energética, detectar la contaminación nociva y prevenir el deterioro prematuro de la salud física y mental.

Inteligencia artificial

Hoy, uno de cada cinco adultos en los Estados Unidos experimenta un afección de salud mental, ya sea neurológica (Huntington, Alzheimer, Parkinson, etc.) o mental (depresión o psicosis).

Además, aproximadamente la mitad de las personas con severos trastornos psiquiátricos no reciben tratamientos. La carga económica de los trastornos mentales alcanza el billón de dólares por año, solamente en Estados Unidos.

En IBM, los científicos utilizan transcripciones y audios de entrevistas psiquiátricas, junto a técnicas de “machine learning”, para identificar patrones en el habla, para ayudar a los médicos clínicos a predecir y monitorear con precisión enfermedades como psicosis, esquizofrenia, manía y depresión. 

Hoy solamente son necesarias 300 palabras para ayudar a los médicos clínicos a predecir la probabilidad de que una persona padezca psicosis.

En el futuro, técnicas similares podrían ser utilizadas para ayudar a los pacientes con Parkinson, Alzheimer, enfermedad de Huntington, trastorno de estrés postraumático, y hasta condiciones de comportamiento, como autismo y TDAH. 

La computación cognitiva puede analizar las palabras habladas o escritas del paciente para buscar indicadores que se encuentran en el lenguaje, como significado, sintaxis y entonación. 

Combinar los resultados de estas mediciones con aquellas realizadas con dispositivos “vestibles” y con sistemas de imagen  (resonancias magnéticas y encefalogramas), puede mostrar una imagen completa de la persona, para que los profesionales de la salud identifiquen, entiendan y traten la enfermedad subyacente.

Hiperimagen

Casi todo el espectro electromagnético no puede ser observado por el ojo humano. Se confía en algunos instrumentos para tomar imágenes del cuerpo, ver la cavidad dentro de un diente, revisar las valijas en el aeropuerto, o aterrizar un avión en la niebla. 

Sin embargo, estos instrumentos son muy especializados y caros, y solo ven a través de partes específicas del espectro electromagnético.

En cinco años, nuevos dispositivos de imagen que utilizaránhiperimagen e inteligencia artificial ayudarán a ver más allá del dominio de la luz visible, a través de la combinación demúltiples bandas del espectro electromagnético, y así revelar información de valor o peligros potenciales. Estos dispositivos serán portátiles y accesibles, para que la visión de superhéroe sea parte de las experiencias de todos los días.

Utilizando imágenes de onda milimétrica la tecnología de hiperimagen podría ayudar a un auto a ver a través de la lluvia, detectar condiciones peligrosas y difíciles como hielo en el pavimento, o decirnos si hay un objeto en el camino, distancia y tamaño. 

Incorporada a los teléfonos, las mismas tecnologías podrían tomar imágenes de la comida para mostrar la información nutricional, o si es sano para comerla; incluso revisar si una medicina o un cheque son fraudulentos o no.

Los científicos de IBM construyen una plataforma de hiperimagen compacta que “ve” a través de porciones separadas del espectro electromagnético, en una plataforma que potencialmente habilitará una gran cantidad de dispositivos y aplicaciones prácticas.

Macroscopios

El mundo físico solo deja entrever el complejo e interconectado ecosistema. Se reúnen ex abytes de datos pero la mayoría está desorganizada. Un 80% del tiempo de un científico de datos es consumido sólo depurando datos.

Gracias a la Internet de las cosas (IoT, sigla en inglés), nuevas fuentes de datos se vierten de millones de objetos conectados, desde heladeras, lámparas y el monitor de ritmo cardíaco, hasta sensores remotos como drones, cámaras, satélites y matrices de telescopios. 

Ya hay más de 6.000 millones de dispositivos conectados, generando decenas de exabytes de datos por mes, con un porcentaje de crecimiento de más del 30% por año. 

Luego de digitalizar en forma exitosa la información de transacciones de negocio y las interacciones sociales, está ahora en un proceso de digitalizar el mundo físico. En cinco años se utilizarán algoritmos y software de “machine learning” para ayudar a organizar la información sobre el mundo físico. 

A esto se lo denomina "macroscope", un sistema de software y algoritmos que trae todos los datos complejos de la Tierra combinados, para analizarlos y entender su significado. 

Entonces, será posible organizar y analizar los datos del clima, condiciones del suelo, niveles de agua, y su relación con prácticas de riego para que los agricultores puedan determinar las opciones correctas de cultivo, dónde plantarlo y cómo producir rendimientos óptimos, mientras se conservan los preciosos suministros de agua.

Más allá del propio planeta, la tecnología macroscópica podrá manejar, por ejemplo, la complicada indexación y correlación de varias capas y volúmenes de datos recopiladas por telescopios, para predecir colisiones de asteroides entre ellos, y aprender más sobre su composición.

Laboratorios médicos “on a chip”

La detección temprana de las enfermedades es clave. En la mayor parte de los casos, cuanto antes es detectada la enfermedad, mayor es la probabilidad de que pueda sercurada o bien tratada. 

Sin embargo, enfermedades como cáncer y Parkinson pueden ser difíciles de detectar porque permanecen escondidas en el cuerpo antes que los síntomas comiencen a aparecer. 

La información sobre el estado de salud puede ser extraída de pequeñas biopartículas de fluidos corporales –miles de veces más pequeñas que el diámetro de una hebra de cabello humano - como la saliva, lágrimas, sangre, orina y sudor.

En los próximos cinco años, nuevos laboratorios médicos "on a chip" servirán como detectives de nanotecnología en salud que rastrean pistas invisibles y avisan si se tiene que consultar 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 a gran escala.

La tecnología “lab-on-a-chip” podría ser empaquetada en un conveniente dispositivo de mano, para ayudar a las personas a medir rápida y regularmente la presencia de biomarcadores que se encuentran en pequeñas cantidades de fluidos corporales, y enviar dicha información a través de la nube, desde la comodidad de su casa. 

Podría ser combinada con otros datos de dispositivos IoT, como monitores de sueño o relojes inteligentes, y ser analizados por inteligencia artificial. 

Al ser tomado en su conjunto, el set de datos dará una visión completa de la salud de una persona. En IBM Research, los científicos desarrollan nanotecnología “lab-on-a-chip” que pueda separar y aislar biopartículas en partes de 20 nanómetros de diámetro, una escala que nos da acceso al ADN, virus y exosomas. 

Esas partículas pueden ser analizadas para potencialmente revelar la presencia de enfermedades, aun cuando no se hayan tenido síntomas.

Sensores inteligentes

La mayor parte de los contaminantes no son visibles al ojo humano, hasta que sus efectos hacen imposible que se los ignore. El metano, por ejemplo, es el componente primario del gas natural, considerado como una fuente limpia de energía. 

Pero si el metano se escapa en el aire antes de ser utilizado, puede dañar la atmósfera de la Tierra. Se estima que el metano será el segundo mayor contribuidor del calentamiento global luego del dióxido de carbono.

En cinco años, nuevas y asequibles tecnologías sensoriales, desarrolladas cercanas a los pozos de extracción de gas natural, instalaciones de almacenamiento, y a lo largo de las cañerías de distribución, ayudarán a determinar con precisión y en tiempo real las pérdidas invisibles. 

Las redes de sensores de IoT conectadas de forma inalámbrica a la nube, proveerán monitoreo continuo de la vasta infraestructura de gas natural, permitiendo encontrar las pérdidas de gas en minutos, en lugar de semanas, reduciendo la contaminación, los residuos y la probabilidad de eventos catastróficos.

Científicos de IBM abordan esta visión, trabajando con los productores de gas natural como Southwestern Energy, para explorar el desarrollo de un sistema inteligente de monitoreo de metano, como parte del programa ARPA-E Methane Observation Networks with Innovative Technology to Obtain Reductions (MONITOR).

En el centro de IBM Research está la fotónica de silicio, una tecnología en evolución que transfiere datos a través de la luz, permitiendo la utilización de la computación literalmente a la velocidad de la luz. 

Estos chips podrían estar incorporados en una red de sensores en el suelo, en infraestructura, o hasta volar en drones autónomos, generando “insights” que, cuando se combinan con datos del viento en tiempo real, información satelital, y otras fuentes históricas, pueden ser utilizados para crear modelos ambientales complejos para detectar el origen y cantidad de contaminadores a medida que ocurren.

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