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Tecnología para las personas

La empresa Accenture, dedicada a la consultoría digital, tecnología y operaciones, señala en su informe anual Technology Vision 2017, los desarrollos de mayor impacto en el mundo organizacional a partir de este año y hasta el 2022, aproximadamente.

Asegura que, en la actualidad, la tecnología es quien se está adaptando a nosotros y no viceversa. Una de las tendencias que enmarca es la Inteligencia Artificial (IA), permitiendo, a través de esta, que la interacción tecnológica sea cada vez más simple e inteligente, gracias al aprendizaje automático. ¿Quién diría que las películas de Inteligencia Artificial (2001) y Yo, Robot (2004) cada vez están más cerca de no ser ciencia ficción?

Como segunda tendencia, se hace referencia a Ecosistemas como Macrocosmos que permitirán el diseño de cadenas de valor que generarán una transformación en los negocios, en el producto y en el mercado, en un mundo digitalizado.

Los Mercados de Talentos se posicionan como la tendencia número tres, visualizada como la faceta humana de la transformación digital, generando una empresa a la carta con soluciones online para la gestión de la fuerza de trabajo.

Que el Diseño adquiera una naturaleza Más Humana, es la cuarta tendencia, en donde se busca que la tecnología esté diseñada específicamente para la conducta humana, favoreciendo la cooperación y la colaboración entre personas y máquinas.

Finalmente, los Nuevos Sectores se están configurando de manera digital que permita fijar nuevos estándares.

Referencia 
Accenture. (2017). Recuperada de https://www.accenture.com/es-es/insight-disruptive-technology-trends-2017?c=ad_gispainFY17_10002017&n=bac_0117

Referencia de imágenes
Jeff Sheldon (2017)
Recuperada de https://unsplash.com/?photo=a8K-puaPyVk (imagen publicada bajo licencia Creative Commons de Atribución-No comercial Genérica 2.0 de acuerdo a: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/).

 

Señales en el cerebro

Y continuando con el tema de Inteligencia Artificial (IA), en la Universidad de Friburgo, ubicada en Alemania, Robin Tibor Schirrmeister y Tonio Ball se han dado a la tarea de idear un algoritmo con capacidad de autoaprendizaje que decodifica las señales cerebrales humanas captadas mediante electroencefalograma. Lo anterior incluye movimientos físicos realizados por las personas, pero, también, movimientos solo pensados tanto de manos como de pies.

Dicho modelo está basado en las conexiones entre las células nerviosas en el cuerpo humano en las que las señales eléctricas de las sinapsis son dirigidas desde las protuberancias celulares hasta el núcleo de la célula y de nuevo de vuelta, de acuerdo a Amazings / NCYT.

La bondad que presenta este programa es que aprende a reconocer y a diferenciar patrones de comportamiento a partir de varios movimientos, sin necesidad de una programación formal previa.

Referencia
NCYT Amazings. (2017). Recuperada de http://noticiasdelaciencia.com/not/25511/maquina-que-aprende-por-su-cuenta-a-reconocer-los-pensamientos-leyendo-senales-cerebrales/

Referencia de imágenes
Ramón Salinero (2017). 
Recuperada de https://unsplash.com/collections/261936/technology?photo=vEE00Hx5d0Q (imagen publicada bajo licencia Creative Commons de Atribución-No comercial Genérica 2.0 de acuerdo a: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/).

 

Robotarium

El Instituto de Tecnología de Georgia, en Estados Unidos ha creado un laboratorio que puede ser usado de forma presencial (in situ) o remota. Este espacio funciona con decenas de pequeños robots, denominado Robotarium, fusionando las palabras robots y terrario. Este último es similar a una pista de hockey, donde los robots circulan y se autorrecargan.

Todos aquel se anote a la lista de experimentos podrá generar un código que hará funcionar a los pequeños robots y, en consecuencia, se les asigna un turno para trabajar en el laboratorio.

Referencia
El País (2017)
Recuperada de https://elpais.com/tecnologia/2017/08/24/actualidad/1503563913_266846.html

Referencia de imágenes
Alex Knight (2017)
Recuperada de https://unsplash.com/search/photos/robot?photo=2EJCSULRwC8 (imagen publicada bajo licencia Creative Commons de Atribución-No comercial Genérica 2.0 de acuerdo a: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/).

Shane Rounce (2017)
Recuperada de https://unsplash.com/search/photos/technology?photo=1ZZ96uESRJQ (imagen publicada bajo licencia Creative Commons de Atribución-No comercial Genérica 2.0 de acuerdo a: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/).