lunes, 24 de septiembre de 2018

13 tendencias en inteligencia artificial

Parece que el tirón que está experimentando la inteligencia artificial en esta década va en serio y es poco probable que caiga en otro periodo invernal, como el que vivió en 1970, cuando después de haber generado grandes expectativas llegó la decepción y pasó a segundo plano. En el momento actual podemos comprobar de primera mano cómo está saliendo del entorno experimental de los laboratorios y se va introduciendo en nuestras vidas cotidianas, desde las recomendaciones personalizadas de contenidos en las plataformas de televisión, hasta las sugerencias de palabras al escribir textos en los smartphones.

Dejando de lado los debates de gran calado sobre los posibles efectos perniciosos que las máquinas inteligentes puedan tener sobre el empleo y la privacidad, no está de más analizar las tendencias que presenta esta tecnología en el estricto corto plazo. Ya reflejamos en este blog las predicciones que realizó al respecto PwC y ahora traemos un ejercicio parecido llevado a cabo por la consultora de análisis de datos CBInsights.

El informe Top AI Trends To Watch In 2018 pone sobre el tapete 13 tendencias relacionadas con la inteligencia artificial que ya se están manifestando en 2018. Los autores se muestran cautos sobre la capacidad actual de este campo tecnológico, pues si bien ya existen algoritmos que pueden ganar a campeones de póker y robots que hacen saltos mortales hacia atrás, los sistemas todavía están muy lejos de realizar acciones básicas que hacen los humanos, como entender la escena que se desarrolla en una imagen, por ejemplo.

Con todo, CBInsights ha identificado las siguientes 13 tendencias que van trazando el recorrido de la inteligencia artificial.

1. La automatización toma las fábricas, pero requiere de ayuda humana

Es innegable que la automatización de las plantas industriales es un proceso en marcha que avanza a grandes pasos. También es evidente que las cifras de empleo industrial jamás volverán a ser como en el pasado, pero introducir robots en las fábricas no siempre excluye al trabajador humano.

El informe pone como ejemplo la planta que la empresa textil china Tianyuan Garments Company ha creado en Arkansas, Estados Unidos, que, aunque operada por máquinas, ha supuesto la contratación de 400 trabajadores que se ocupan, entre otras cosas, del mantenimiento de los robots.

Otro ejemplo son los almacenes de Amazon, que utilizan hasta 100.000 robots para trasladar y manipular mercancías, pero que necesitan de trabajadores humanos porque las máquinas tienen problemas para identificar y coger objetos en entornos no estructurados.

2. La inteligencia artificial está en todas partes

Las máquinas que aprenden están en todos aquellos sectores de actividad que cuenten con el volumen de datos necesario para alimentar su aprendizaje. Recordemos que el aprendizaje automático consiste en que los algoritmos aprenden a identificar patrones mediante la asimilación de ejemplos que le son suministrados: cuanta más información recibe, más perfecto será su funcionamiento.

3. China parece estar ganando la batalla por el liderazgo en IA

En muchos aspectos China está superando a los EE.UU. en el campo de la inteligencia artificial. El gobierno chino está llevando a cabo un plan estratégico en este terreno que introduce esta tecnología en cualquier actividad, desde la agricultura a la defensa, en muchos casos a través de startups locales.

Aunque las empresas chinas solo acaparan el 9% del volumen de los negocios relacionados con la inteligencia artificial en el mundo, estas startups en 2017 se llevaron el 48% de todos los dólares invertidos en el mundo en inteligencia artificial, superando a las estadounidenses.

4. Los campos de batalla se trasladan a los centros de datos

La defensa del futuro se basará en inteligencia artificial. Durante la Guerra Fría, los países competían en número de misiles y cabezas nucleares; hoy en día la preocupación de los responsables de la defensa nacional se centra en las cibercapacidades.

Los algoritmos de IA tienen un gran campo de actuación en la ciberseguridad, puesto que los ataques evolucionan constantemente y las defensas deben tener la capacidad de anticipar agresiones desconocidas. La inteligencia artificial puede analizar los millones de ciberataques que se producen en el mundo y crear patrones sobre cómo pueden ser las amenazas futuras para poder prevenirlas.

5. La revolución de la voz

Alexa, el asistente de voz de Amazon, revolucionó el sector de la inteligencia artificial. Ahora Echo de Amazon y Google Home se reparten el mercado de los asistentes virtuales que hablan, una de las principales tendencias en 2018.

Sin embargo, la expansión internacional en este campo podría estar limitada por la cuestión del idioma. Los dispositivos que incorporan Alexa solamente pueden hablar en inglés, japonés y alemán; 
Goggle Home, además de los anteriores, también habla francés; Apple Homepod por ahora solo es angloparlante. Un mercado del tamaño del hispanohablante ha sido dejado de lado, aunque probablemente sea el próximo campo de batalla entre las compañías a corto plazo.

6. Se acelera la automatización de puestos de trabajo cualificados

Los trabajadores cualificados corren el riesgo de ser sustituidos por la inteligencia artificial al igual que los poco cualificados. Se trata de puestos como consultor, abogado, periodista, experto en finanzas o comercial, entre otros. Por el contrario, las profesiones relacionadas con la educación y la sanidad son más inmunes a la automatización porque requieren un alto nivel de inteligencia emocional.

7. La inteligencia artificial se hace periférica

Se aprecia una tendencia hacia la descentralización de la inteligencia artificial, en el sentido de que cada vez está más presente en los extremos finales de las redes, es decir, en los terminales y dispositivos. De acuerdo con el informe, la inteligencia en un dispositivo, como puede ser un teléfono o un coche, aporta la posibilidad de procesar la información localmente y responder más rápido ante cualquier situación que si hay que comunicarse con un servidor central o con la nube.

8. Llegan las redes de cápsulas

Hasta ahora el aprendizaje profundo en inteligencia artificial ha estado basado en redes neuronales convolucionales, pero ahora se empieza abogar por otra arquitectura más eficiente: las redes de cápsulas. El concepto aparece en un paper publicado por Google en 2017 que defiende que estas redes, también llamadas CapsNet, serían capaces de aprender a identificar patrones utilizando muchos menos datos que las convolucionales y con un menor margen de error.

9. La escasez de talento disponible dispara los salarios

La demanda creciente de expertos en inteligencia artificial crece a mayor ritmo que la disponibilidad de los mismos, creando una batalla entre las empresas por llevarse el talento y disparando los sueldos en el sector a cifras de seis dígitos.

10. El revuelo en torno al machine learning acabará

Todo el alboroto que ha levantado el machine learning morirá al convertirse este en algo normal y cotidiano. A partir de ahora no bastará con mostrar tecnología puntera y las startups deberán presentar modelos de negocio sólidos para atraer el interés de los inversores.

11. Amazon, Google y Microsoft copan el mercado

Los esfuerzos en inversión e investigación en inteligencia artificial de las grandes tecnológicas les han llevado a monopolizar el mercado dejando obsoleto el modelo anterior basado en la pequeña startup techie. Los gigantes se repartirán el pastel.

12. Los reguladores a favor del diagnóstico médico

Una de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial, el uso en medicina en el análisis de imágenes y la realización de diagnósticos, puede recibir el beneplácito de las autoridades reguladoras y convertirse en algo común en los hospitales y centros de salud. La capacidad de estos algoritmos para comparar en poco tiempo grandes cantidades de datos de pacientes e imágenes médicas será un apoyo decisivo al trabajo del personal sanitario.

13. Llega a la inteligencia artificial el “hágalo-usted-mismo”

Pronto no hará falta ser ingeniero o informático para poder construir un sistema casero de inteligencia artificial. Ya existen empresas que están desarrollando kits para que cualquiera pueda construir un sistema inteligente.

El proyecto de Google AIY (Artificial Intelligence Yourself) ha lanzado un kit de Raspberry Pi para que el usuario pueda montar su propio sistema para el reconocimiento de voz. También ha lanzado un software de redes neuronales para que el aficionado pueda diseñar algoritmos que reconozcan perros y gatos o que identifiquen expresiones en el rostro.

martes, 18 de septiembre de 2018

Blockchain en los servicios públicos

A lo largo de las últimas décadas Internet y los medios digitales en general han transformado drásticamente el funcionamiento del sector público. Se puede decir que en gran medida la Administración ha migrado de lo físico a lo virtual. En aspectos relacionados con la gestión interna, la digitalización de registros y documentos públicos sustituye al almacenaje de toneladas de papel, mientras que, en las relaciones con el ciudadano y la prestación de determinados servicios, las redes acaban en muchos casos con las colas y las esperas.

Para muchos expertos, blockchain tendrá un efecto igualmente transformador sobre el funcionamiento de los asuntos públicos, que todavía no podemos casi ni imaginar. Se trata de un tema que ha analizado el informe Blockchain: The next innovation to make our cities smarter realizado por la división india de PwC.

¿Cuándo usar blockchain?

El libro de contabilidad formado por bloques conocido como blockchain es una solución óptima para situaciones que cumplen la primera de las siguientes condiciones y por lo menos tres de las restantes:

  1. Múltiples interlocutores necesitan compartir información y poder acceder simultáneamente a dichos datos.
  2. Múltiples interlocutores actualizan los datos y esas actualizaciones deben quedar registradas.
  3. Los participantes deben poder confiar que las acciones realizadas en el sistema son válidas.
  4. Los intermediarios añaden complejidad y prescindir de ellos reduce costes y complejidad.
  5. Las interacciones se ven afectadas por el tiempo, de forma que reducir los retardos en los procesos tiene beneficios económicos.
  6. Las transacciones realizadas entre distintos participantes interactúan entre ellas.

¿Dónde usar blockchain?

Aparte de la lista anterior de supuestos abstractos que pueden requerir del uso de la tecnología de la cadena de bloques, es posible identificar áreas concretas de actividad donde los beneficios pueden ser inmediatos. A grandes rasgos, serían las siguientes:

1. Sanidad

Aunque la digitalización de los historiales sanitarios supone en sí una mejora respecto del pasado, la centralización de la información en bases de datos complica su gestión. Blockchain permitiría crear un ecosistema para la consulta y alteración de historiales médicos, manteniéndolos constantemente actualizados por los distintos facultativos y centros de salud que intervengan en el cuidado del paciente.

Otras utilidades posibles en este campo podrían ser mantener localizada la existencia y procedencia de medicamentos críticos, reservas de sangre y órganos para la donación y también mantener actualizada la relación de personas habilitadas para la práctica médica y evitar de esta manera el fraude y el intrusismo profesional.

2. Educación

En este campo existe mucha documentación que puede ser requerida por numerosos agentes y cuya legalidad debe ser garantizada: certificados, títulos, historiales académicos… Un sistema blockchain permite que la procedencia y localización de cada documento siempre esté disponible, facilitando los trámites y los procesos de verificación.

3. Seguridad y justicia

La cadena de bloques podría servir de base para dotar de una mayor coordinación a las distintas agencias y departamentos relacionados con la seguridad pública y el ejercicio de la justicia. Por ejemplo, blockchain podría custodiar las evidencias relacionadas con un juicio, garantizando su procedencia y veracidad.

4. Agricultura

La tecnología de bloques puede aportar transparencia a la cadena alimentaria, ofreciendo en todo momento información sobre la trazabilidad de los productos y su procedencia. Asimismo, puede resultar útil como sistema para registrar parcelas agrícolas y también para gestionar más eficientemente los seguros agrarios.

5. Registro Civil

Es quizá uno de los mejores ejemplos de la utilidad de blockchain. La posibilidad de mantener en una base de datos distribuida la información vital de las personas, como el nacimiento, la muerte o el matrimonio, de forma que se pueda consultar y ampliar desde cualquier oficina que esté en la red.

6. Defensa

Utilizar cadenas de bloques para mantener la seguridad de la información relativa a las infraestructuras de defensa de forma que no pueda ser accedida por personal no autorizado, ni mucho menos modificada sin que se sepa.

7. Gobernanza

Los departamentos gubernamentales, aunque interdependientes, a menudo trabajan como aislados, lo que empeora la atención al ciudadano. Blockchain permitiría que compartiesen información, aportando trasparencia y mayor eficiencia y rapidez en el tráfico de información entre ellos.

8. Energía

En el campo de las energías renovables, la aparición de numerosos pequeños productores que gracias a panales solares se autoabastecen genera unos excedentes energéticos que, si se gestionan eficientemente a través de blockchain, pueden contribuir a fomentar un ahorro significativo de energía.

¿Quién usa ya blockchain?

El informe de PwC presenta ya ejemplos de distintos países del mundo donde se están llevando a cabo proyectos con blockchain. En concreto, son los siguientes:

En la República de Georgia, la Agencia Nacional para el Registro de la Propiedad ha puesto en marcha un proyecto piloto para utilizar la cadena de bloques para registrar la propiedad de los terrenos. Los trámites para las transmisiones de tierras se han reducido de entre uno y tres a días laborables a varios segundos.

Estonia es pionera en ofrecer servicios públicos a través de blockchain. Su aplicación keyless signature interface (KSI) se ha convertido en un ejemplo a seguir en por el resto del mundo.

La Delaware Blockchain Initiative en Estados Unidos utiliza la tecnología de la cadena de bloques para identificar con precisión y en cada momento quién es el propietario de los paquetes de acciones de las empresas, en un estado que concentra una intensa actividad empresarial.

Finalmente, Dubai en alianza con IBM va a utilizar blockchain para gestionar todas las transacciones gubernamentales.

martes, 11 de septiembre de 2018

Llegan los cobots, los robots colaborativos


Si acudimos a Wikipedia, descubrimos que un cobot o co-robot (de collaborative robot) es un robot creado para interactuar físicamente con humanos en un entorno colaborativo de trabajo. A diferencia de los robots industriales a los que estamos acostumbrados, el cobot no opera de forma autónoma, sino que utiliza la inteligencia artificial para interactuar con el ser humano.

Estos sistemas inteligentes incorporan sensores, cámaras, rastreadores y controles, que permiten su relación con el entorno y su adecuación a las tareas de la actividad industrial.  La tesis que defienden los entusiastas de estas máquinas es que relevan a los trabajadores humanos de realizar las tareas más monótonas y aburridas, permitiéndoles desempeñar trabajos más creativos y reconfortantes. En teoría suena bien, pero ¿no estaremos asistiendo a una destrucción masiva de empleo?

Uno de los principales retos a la hora de incorporar cobots al medio fabril es el articular de forma óptima las relaciones entre máquinas y humanos. Como apunta Marc Vidal, al trabajador humano le produce cierta desconfianza su compañero cibernético al no conocer su verdadera inteligencia. Algún intento por “humanizar” el aspecto físico del cobot ha tenido efectos contrarios al buscado.

La empresa Rethink Robotics, pionera en este campo, colocó ojos en las pantallas de display de sus autómatas, dotándoles de unas expresiones seudohumanas, que variaban según hubiese problemas con las tareas a realizar. Según Marc Vidal esto aumentó la desconfianza de los humanos al asociar las expresiones con sonrisas falsas.

Rethink tiene dos modelos de cobots llamados Baxter y Sawyer que están entrenados para trabajar en entornos “no estructurados” lo que implica que conocen su posición en relación con otros objetos y actuar en consecuencia cuando las cosas se mueven de sitio, a diferencia de los robots industriales convencionales. Por ejemplo, si queremos que un robot deposite objetos en una cinta transportadora debemos asegurarnos que estos estén debidamente ordenados para que pueda hacerlo; Baxter y Sawyer solamente necesitan saber lo que se espera de ellos y ya se encargan de buscar los objetos para cogerlos y ponerlos sobre la cinta.

Presentan una gran capacidad de interacción con el entorno. En el ejemplo anterior, supongamos que la cinta transportadora se para y que hay un objeto sobre ella. El cobot esperará hasta que vuelva a ponerse en marcha para seguir depositando objetos.

Igualmente, cuando deben ser reprogramados para realizar una tarea distinta el proceso lleva minutos y no horas, como en el caso de robots convencionales. En general, son más fáciles de programar y de configurar y son más flexibles y seguros.

Otro punto importante es que son relativamente baratos y por ello accesibles para empresas de menor tamaño. Una unidad de producción cobot ronda actualmente los 25.000 euros, pero podría bajar de los 15.000 para 2020.

La flexibilidad que permite el cobot se ajusta a la perfección a los métodos de producción “just-in-time”, que someten la fabricación a las necesidades de la demanda en cada momento minimizando el coste de almacenaje de stocks. Estas máquinas están diseñadas para recibir y compartir información en tiempo real con otros sistemas como los sistemas de ejecución de la fabricación MES (Manufacturing Execution System) o los sistemas de gestión de almacenes WMS (Warehouse Management System).

De acuerdo con Jim Lawton de la empresa Rethink Robotics, mencionada anteriormente, los dos principales obstáculos a los que se enfrenta el desarrollo y la evolución de los cobots son:

  • La destreza manual de estas máquinas todavía es insuficiente para realizar determinadas tareas de precisión, como pueden ser desembalar o enhebrar una aguja.
  • La inteligencia artificial que les alimenta está basada en algoritmos que no pueden interpretar contextos muy amplios. Utiliza el siguiente ejemplo: a un cobot se le puede entrenar para que reconozca perros y lo hará bastante bien, pero si le mostramos la foto de una familia jugando con un perro, no sabrá identificar el contexto más allá de la figura del can.
La pregunta que nos viene de nuevo a la cabeza es si todo este proceso de automatización productiva no destruye empleo. Hay quien afirma que no solo no quitan puestos de trabajo sino que impulsan la creación de otros nuevos.

Preston Summers escribe en un artículo publicado por CobotsGuide que entre 2010 y 2016 fueron incorporados 135.000 robots industriales en la industria automovilística norteamericana, pero que durante el mismo periodo el sector creó 230.000 empleos nuevos.

Algunas empresas, como la energética Waison Group que en los siete meses siguientes de introducir cobots en sus procesos productivos para trabajar mano a mano con sus empleados la productividad del trabajo aumentó un 45% y los costes operativos y las tasas de productos defectuosos descendieron respectivamente un 25% y un 50%. Esta compañía está destinando a trabajadores que estaban en la línea de ensamblaje a posiciones de mayor valor añadido.

Algo similar ocurre en la empresa suiza de fabricación de fregaderos de cocina Franke Küchentechnik AG, cuya incorporación a la línea de montaje de cobots modelo Universal Robots UR5 ha aumentado la precisión con la que se realiza el pegado de las piezas que acompañan a las pilas de aluminio. En este caso, también los operarios desplazados por las máquinas han sido destinados a puestos de trabajo basados en tareas menos monótonas y repetitivas.

lunes, 3 de septiembre de 2018

El sector del dron español

Dron, una aeronave no tripulada. En principio, podría parecer que no son más que juguetes caros para realizar impactantes fotos aéreas, pero ya el ejército de los EE.UU. descubrió a principios de este siglo su mortífera utilidad como armas para atentar con precisión contra los líderes de al-Qaeda en Afganistán.

Mas los drones no se quedan con la imagen de bombas teledirigidas; su utilidad se multiplica día a día desde campos tan diversos como el transporte de mercancías y la prospección minera, por poner dos ejemplos. O el suministro de conectividad inalámbrica tras una catástrofe natural, como hizo la aeronave Flying COW en Puerto Rico en septiembre del pasado año tras el paso del huracán María.

Los vientos desatados arrasaron con la infraestructura eléctrica y de comunicaciones de la isla dejando incomunicada a la población. Para restablecer el servicio lo más rápido posible, la operadora AT&T utilizó el dron Flying COW que emitía señales de comunicaciones móviles hasta cuarenta kilómetros en todas las direcciones, de forma que nada más encenderlo, la gente empezó a conectarse recuperando la comunicación. Era como una torre de telefonía móvil volante.

El modelo utilizado en Puerto Rico era un pequeño helicóptero diseñado para ofrecer un servicio rápido de conectividad a un reducido número de personas. Sin embargo, Art Pregler, responsable dentro de AT&T del programa de sistemas voladores no tripulados, ya está experimentando con helicópteros más grandes, con rotores de más de dos metros, para ofrecer conectividad a grupos mayores, por ejemplo, en un festival de música.

Los drones también ayudan a salvar vidas. La empresa norteamericana Zipline ha creado un servicio de transporte aéreo para los hospitales de Ruanda en colaboración con el gobierno de ese país. Sus aeronaves llevan sangre y plaquetas para transfusiones a veintiún hospitales dispersos y alejados, reduciendo el tiempo de entrega de varias horas a unos quince minutos de media, una espera que puede determinar la vida o la muerte del paciente.

En España, en junio de 2018 la Agencia Estatal de Seguridad Aérea tiene registrados a 3.193 operadores habilitados para manejar drones, casi un 50% que hace un año, lo que da una idea del ritmo de crecimiento de este sector, aunque aún está dando sus primeros pasos. La relativa juventud de esta actividad en nuestro país justifica la falta de información que existe sobre el estado del arte. No obstante, contamos con un trabajo pionero en este campo que es el 1er barómetro del sector de los drones en España realizado por ToDrone.

El estudio, fechado en diciembre de 2016, está basado en una encuesta de más de 30 preguntas dirigidas a un total de 400 panelistas profesionales (empresas, operadores, pilotos, etc.) seleccionados. Los resultados ofrecen un esbozo del mercado de los drones español.

El sector del dron está realmente atomizado pues está compuesto en su mayoría por pequeñas empresas y autónomos, que suponen en conjunto el 93% del total. En concreto, el 85% de las empresas tiene entre uno y cinco empleados. Para los autores del informe, el escaso tamaño de las compañías limita seriamente la capacidad de crecimiento del sector y el poder llevar a cabo operaciones de cierta envergadura.

Siguiendo con la caracterización de la empresa española de drones, el 90% de las mismas realiza menos de cincuenta trabajos aéreos al año, es decir, como mucho un servicio por semana. Por otro lado, el 60% se mueve en mercados regionales y locales exclusivamente, lo que limita en gran medida la cobertura de los servicios aéreos ofrecidos.

En lo relativo a las principales áreas de negocio en las que se utilizan drones, destaca con diferencia el ocio y el audiovisual, que concentra el 45% de los trabajos, seguido de lejos por la minería y las infraestructuras (16,9%) y por actividades relacionadas con la agricultura y el medio ambiente (14,5%). La utilización de aeronaves no tripuladas para el transporte de mercancías todavía no tiene una presencia significativa en nuestro país (1,2%).

Por otra parte, la encuesta pone en evidencia que la financiación del sector es abiertamente insuficiente y que en torno al 80% de los negocios no ha recibido fondos externos ni públicos ni privados.

Respecto al volumen de negocio, la quinta parte de los entrevistados cerró el año 2016 sin facturación de ningún tipo y un 40% facturó menos de 25.000 euros. Se trata de una actividad que está dando sus primeros pasos y a la que le falta cierta madurez para demostrar su rentabilidad económica.

En cuanto a las oportunidades de mejora en el futuro que contemplan los profesionales para el sector de los drones, destaca la integración con otras actividades y sectores, los desarrollos de I+D+i que lleguen a medio plazo y la profesionalización de las operaciones, así como de los técnicos y pilotos a través de una formación continuada e integral.

 
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