{"id":318,"date":"2018-03-01T17:59:31","date_gmt":"2018-03-01T16:59:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.domodesk.com\/blog\/?p=318"},"modified":"2018-03-01T17:59:31","modified_gmt":"2018-03-01T16:59:31","slug":"como-imaginamos-el-futuro-en-domodesk-20-anos-fuera-de-la-caja","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.domodesk.com\/blog\/como-imaginamos-el-futuro-en-domodesk-20-anos-fuera-de-la-caja\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo imaginamos el futuro en Domodesk? 20 a\u00f1os, fuera de la caja. 1998-2018"},"content":{"rendered":"

\u00bfC\u00f3mo imaginamos el futuro en Domodesk? , posiblemente la tendencia es a interpretar un mundo lleno de sensores, weareables, y dispositivos, todo ellos en el rele\u00eddo IoT<\/strong>, pero la irrupci\u00f3n de un nuevo empuje a la Inteligencia Artificial<\/strong> abandonada desde los 60-70, y abonado el resurgimiento de nuevos talentos, cient\u00edficos de datos o expertos en bigdata<\/strong>, biotecn\u00f3logos, \u00a0profesionales del \u201cdeep learning \u201c y \u201cmachine learning\u201d, \u00a0nanotecn\u00f3logos, expertos en desarrollos de soluciones con cadenas de bloques <\/strong>(https:\/\/es.linkedin.com\/in\/leifferreira<\/a> no lo conocemos en persona pero tenemos amigos comunes), fil\u00f3sofos y soci\u00f3logos creativos<\/strong>, matem\u00e1ticos expertos en caos y fractales<\/strong>, expertos en f\u00edsica y tecnolog\u00eda cu\u00e1ntica<\/strong>, psic\u00f3logos de la inmersi\u00f3n, creadores de escenarios \u00a0y asistentes virtuales dotados de est\u00edmulos y comportamientos emocionales, expertos en nuevos materiales, lideres capaces de pensar \u201cfuera de la caja\u201d y con la empat\u00eda<\/strong> como bandera, nos llevan a un nuevo paradigma, donde la l\u00ednea de llenar de sensores, o de investigar miles de variables de una forma f\u00edsica para adecuar escenarios o automatizar procesos, es un callej\u00f3n sin salida, ahora todo se torna m\u00e1s evolutivo con el an\u00e1lisis de patrones, descubrimiento de \u201catractors\u201d u or\u00edgenes, generadores de algoritmos disruptivos, \u00a0que nos desvelan informaci\u00f3n esencial<\/strong> de supuestos comportamientos ca\u00f3ticos otra ora impredecibles o muy alejados de viabilidad con conceptos tecnol\u00f3gicos o cient\u00edficos basados en protocolos y creencias del siglo XX.<\/p>\n

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Si quieres entender el DEEP LEARNING,<\/strong> escucha esta magn\u00edfica charla TEDx https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=xx310zM3tLs<\/a> y si quieres jugar con el MACHINE LEARNING<\/strong> utiliza esto de la mano de Google https:\/\/www.tensorflow.org\/<\/a><\/p>\n

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Dicho esto, el lector puede interpretar que el p\u00e1rrafo queda lejos de apostar por hechos fehacientes, o afirmaciones categ\u00f3ricas, que muestren m\u00e1s visiblemente el nuevo rumbo de la tecnolog\u00eda, y c\u00f3mo ser\u00e1 aplicada en nuestro d\u00eda a d\u00eda. Por ello, vamos a citar noticias de hitos que, algunas empresas o personas, empiezan a marcar con tinta (del siglo XX) la hoja de ruta, de lo comentado, en el siglo XXI.<\/p>\n

Por ejemplo, un nuevo concepto de detecci\u00f3n de imagen de la israelita Vayyar Imaging, con sede en Tel Aviv, \u00a0que est\u00e1 haciendo afirmaciones de que su tecnolog\u00eda basada en ondas de radio puede visualizar todo lo que sucede, incluso alguien respirando en un espacio 3D, y en tiempo real, y contrariamente a lo que pueda sugerir el t\u00e9rmino \u201cdetecci\u00f3n de imagen\u201d, no hay c\u00e1maras intrusivas, ni perdida de la privacidad<\/strong>, porque sus chips generan la imagen de entornos radioel\u00e9ctricos, es decir, como si fuese un radar que es capaz de plasmar detalles con forma de diferentes\u00a0 ondas de radio y reconstruir IM\u00c1GENES VIRTUALES de gestos, comportamientos, movimientos, situaciones relativas de personas en entornos 3D, etc, etc.Y como el I+D+i<\/strong> hay que ir pag\u00e1ndolo, ya podemos ver un simple ejemplo de los resultados de esta compa\u00f1\u00eda https:\/\/walabot.com\/diy<\/a><\/p>\n

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Ya hab\u00edamos visto antes como a nivel militar, se empezaban a utilizar los ecos producidos en objetos y cuerpos de se\u00f1ales que hoy en d\u00edas nos invaden, p.e. WiFi, para ver a trav\u00e9s de las paredes y poder detectar donde se sit\u00faan personas, u otros, en espacios cerrados y sin visi\u00f3n.<\/p>\n

Un claro ejemplo, de que alguien podr\u00eda pensar en t\u00e9rminos de siglo XX y buscar c\u00e1maras diminutas y discretamente ocultas, resoluciones mejores, sensores en nuestra ropa o cuerpo\u2026.y NO, no es el camino, con el ejemplo de arriba, nos ahorramos c\u00e1maras, falta de privacidad y \u201cllevables\u201d sensores molestos, entre otros.<\/p>\n

Lo mismo lo vemos en los avances que se est\u00e1n dando en el entorno de la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, hubieron aproximaciones de llenar cada vez m\u00e1s los veh\u00edculos de sensores de todo tipo para lograr el sue\u00f1o de movilidad sin conductor, y de pronto, llegan empresas que empiezan a utilizar \u201cmotores de percepci\u00f3n\u201d (algoritmos<\/strong>) , o que analizan cientos de miles de veh\u00edculos y de perfiles de conductor para extraer modos de conducci\u00f3n y geo-extrapolarlos a coches SIN CONDUCTOR como la base o n\u00facleo inteligente de sus sistemas, otra vez m\u00e1s se traduce en visiones basadas en conocimientos y creencias tipo siglo XX, con acercamientos m\u00e1s creativos y rompedores del siglo XXI.<\/p>\n

O una empresa que ha puesto su desarrollo en el campo de la seguridad f\u00edsica y personal a trav\u00e9s del reconocimiento de los perfiles o patrones de audio que se originan cuando se inicia un incendio en nuestros hogares, cuando unas termitas est\u00e1n haciendo polvo nuestras hermosas vigas de madera, cuando un intruso ha entrado en casa, etc, etc,, en fin, olv\u00eddate de llenar la casa de sensores y detectores, un simple sistema ser\u00e1 capaz de alertarte de todo a trav\u00e9s de imperceptibles patrones de audio. (ver https:\/\/cocoon.life\/<\/a> y\u00a0 https:\/\/www.audioanalytic.com\/<\/a> )<\/p>\n

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O aquellos que detectan patrones de consumo el\u00e9ctrico y huellas el\u00e9ctricas en electrodom\u00e9sticos para, a partir de ah\u00ed, detectar el encendido o apagado de estos, \u00bfPor qu\u00e9 no? del consumo el\u00e9ctrico de cada uno de ellos sin tener que colgar unas pinzas amperim\u00e9tricas en el cable de alimentaci\u00f3n, simplemente tratando las huellas el\u00e9ctricas en la l\u00ednea de tensi\u00f3n y aplicando inteligencia en la detecci\u00f3n de patrones. Los usos son m\u00faltiples, y si no, mira esta empresa http:\/\/www.bidgely.com\/<\/a><\/p>\n

Nada que no podamos encontrar en la naturaleza, donde vemos como ciertas especies utilizan su sensibilidad<\/strong> a las se\u00f1ales electromagn\u00e9ticas, su capacidad para detectar part\u00edculas en el aire a kil\u00f3metros, o la habilidad para manejar otro tipo de espectros que no utilizamos los humanos. O el conocimiento de ciertas personas an\u00f3nimas, capaces de subir a lo m\u00e1s alto de su pueblo en determinadas fechas del a\u00f1o y detectar cambios en el clima que despu\u00e9s son perfectamente extrapolables a los eventos climatol\u00f3gicos que vamos a encontrar el a\u00f1o siguiente,\u00a0 \u00bfmagia<\/strong>?, no, una nueva manera de enfrentar los problemas buscando la resoluci\u00f3n de sistemas complejos buscando los puntos o detalles (trozos) que son el origen de desencadenamiento, y desde luego, como le\u00edamos a alguien en el MIT no utilizando CPUs (siglo XX) de Intel,\u00a0 \u201cun procesador Intel de \u00faltima generaci\u00f3n ofrece m\u00e1s que suficiente capacidad para ejecutar extensas hojas de c\u00e1lculo financieras o software de operaciones corporativas, los chips optimizados para el \u201cdeep learning\u201d rompen ciertos tipos de problemas, como la compresi\u00f3n de comandos de voz o el reconocimiento de im\u00e1genes, en millones de trozos de peque\u00f1o tama\u00f1o. Dado que las GPU<\/strong> como la de Nvidia est\u00e1n formadas por miles de n\u00facleos de procesamiento, diminutos, repletos de un solo trozo de silicio, pueden manejar miles de estos trozos simult\u00e1neamente. Asignar un procesador Intel a este tipo de trabajo supondr\u00eda un enorme despilfarro de recursos, ya que cada uno de estos procesadores contiene varias docenas de n\u00facleos dise\u00f1ados para ejecutar algoritmos complejos. Los chips de aprendizaje profundo (deep learning) no necesitan pensar tanto para manejar todas esas micro tareas\u201d<\/em><\/p>\n

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tal como lo vemos, y para dar una imagen m\u00e1s gr\u00e1fica,\u00a0 en el mundo profesional, es mejor tener un equipo multidisciplinar y talentoso bien avenido que un \u201csabio muy capaz\u201d trabajando solo<\/p>\n

Otra vez m\u00e1s, nos vienen a la cabeza las palabras de ese genio llamado Arthur C. Clarke<\/p>\n

1\u00aa ley de Clarke: \u201cCuando un cient\u00edfico distinguido pero de edad avanzada afirma que algo es posible<\/strong>, casi con toda seguridad est\u00e1 en lo cierto. Cuando afirma que algo es imposible, muy probablemente se equivoca\u201d.<\/p>\n

2\u00aa ley de Clarke: \u201cLa \u00fanica manera de descubrir los l\u00edmites de lo posible es aventurarse un poco m\u00e1s all\u00e1 de dichos l\u00edmites, en lo imposible<\/p>\n

3\u00aa ley de Clarke: \u201cCualquier tecnolog\u00eda <\/strong>suficientemente avanzada<\/strong> es indistinguible de la magia\u201d.<\/p>\n

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La dom\u00f3tica<\/strong> vuelve a retomar otros caminos avanzados, todos estos conceptos remueven nuestra pasi\u00f3n<\/strong> por lo que hacemos, y si hace a\u00f1os ya hablamos de algo que se\u00a0 hac\u00eda llamar \u201cAmbient\u00a0 Inteligence\u201d\u00a0 (AmI) https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ambient_intelligence<\/a> , hoy vemos que hay nueva gasolina, para seguir empujando m\u00e1s, en el a\u00f1o (2018) en el que cumplimos 20 a\u00f1os<\/strong> desde que se fund\u00f3 Domodesk (1998) <\/strong>http:\/\/www.domodesk.com<\/strong><\/a> .<\/strong><\/p>\n

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Manuel G\u00e1lvez<\/p>\n

Domodesk S.L.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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