La combinación de Internet de las cosas e inteligencia artificial permitirá aplicaciones en salud, clima, producción, energía y ciencia en general

Por: Carlos Cordero Pérez 10 enero
Según IBM, con los avances en inteligencia artificial y nanotecnología se apunta a inventar una nueva generación de instrumentos científicos que serán aplicados en campos como la salud.
Según IBM, con los avances en inteligencia artificial y nanotecnología se apunta a inventar una nueva generación de instrumentos científicos que serán aplicados en campos como la salud.

La utilización de la inteligencia artificial, la nanotecnología e Internet de las cosas (IoT) introducirá al menos cinco innovaciones tecnológicas en investigación y en servicios que transformarán la vida de la población en los próximos cinco años.

Según la firma IBM, que desarrolló y comercializa su sistema Watson de inteligencia artificial y cognitividad, las innovaciones se darán en campos como la salud, el clima, la investigación y desarrollo de productos, la energía y la ciencia en general.

"Con los avances en inteligencia artificial y nanotecnología apuntamos a inventar una nueva generación de instrumentos científicos", dijo Dario Gil, vicepresidente de ciencia y soluciones de IBM Research.

1. Lo que digamos nos delatará del estado de nuestra salud. En cinco años lo que diga o escriba cada persona permitirá identificar posibles problemas neurológicos (Huntington, Alzheimer, Parkinson) o mentales (depresión, psicosis). Los patrones de habla y escritura serán analizados por los sistemas cognitivos para ayudar a médicos y pacientes a prevenir, monitorear y dar seguimiento a las enfermedades. También se utiliza técnicas de aprendizaje de máquinas o machine learning. "Hoy solamente son necesarias 300 palabras para ayudar a los médicos clínicos a predecir la probablidad de que una persona padezca psicosis", indica el reporte de IBM.

2. Uso de hiper imágenes en la vida cotidiana. En la actualidad las tecnologías de imágenes permiten examinar el interior de una persona (rayos X o ultrasonido), revisar las maletas en el aeropuerto y hasta aterrizar un avión cuando hay niebla. En cinco años los dispositivos utilizarán la hiper-imagen y la inteligencia artificial para detectar peligros potenciales, identificar las condiciones de tráfico y vías para conductores y vehículos autónomos, reconocimiento de objetos en la carretera, ver el estado y el valor nutricional de la comida (incorporada en el celular), y determinar si un cheque, receta u otro documento es falso, entre otras aplicaciones.

3. Análisis de datos de clima, suelos y agua para producción agrícola. En cinco años se utilizarán los algoritmos y software de machine learning para organizar y analizar los datos detectados por sensores, dispositivos, equipos y sistemas (creando un macroscopio). Por ejemplo, en agricultura se podrá utilizar la información del clima, de las condiciones del suelo, de los niveles del agua, y de los volúmenes de riesgo para determinar las opciones correctas de cultivo y para obtener rendimientos óptimos. Incluso se podrá utilizar para investigaciones del Universo.

4. Información de partículas biológicas para prevenir enfermedades. Las partículas biológicas (más pequeñas que el diámetro de una hebra de cabello humano) extraídas de los fluidos corporales (saliva, lágrimas, sangre, orina y sudor) ayudarán a detectar las enfermedades físicas y mentales. Aquí se utilizarán tecnologías de lab-on-a-chip en dispositivos de mano para que cada persona pueda hacer las mediciones y enviar los datos a través de sistemas en la nube. Los datos que se obtengan con esa tecnología y los que se registran a través de dispositivos de IoT y wearables (monitores de sueño o relojes inteligentes) se analizan con inteligencia artificial para dar una visión de la salud de la persona.

5. Sensores detectarán contaminación ambiental. Los sensores de IoT y sistemas de nube permitirán monitorear la infraestructura de gas para detectar fugas o pérdidas en minutos y no en semanas, con el objetivo de reducir la contaminación, los residuos y la probabilidad de eventos catastróficos. A través de la fotónica de silicio (una tecnología en evolución que transfiere datos a través de la luz) se incorporan chips en una red de sensores en el suelo, en infraestructura o hasta en drones autónomos, generando información que, al combinarse con datos del viento en tiempo real y con otras fuentes históricas, pueden ser utilizados para crear modelos ambientales complejos a fin de detectar el origen y cantidad de contaminadores a medida que ocurren.