Las 10 tecnologías emergentes 2018, según el MIT

'MIT Technology Review' ha presentado las 10 Tecnologías Emergentes 2018. Publicadas por Opinno, resumimos aquí en qué consiste cada una de ellas y algunas de las ventajas e inconvenientes que reportan.

Impresión de metales en 3D

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Los últimos modelos de impresoras en 3D han conseguido ya producir piezas metálicas de forma eficiente y útil. Hasta ahora, imprimir objetos de materiales distintos al plástico, como el metal, resultaba caro y muy lento, hándicaps, ambos, que se han ido superando con el paso del tiempo. Según Erin Winick, la impresión 3D de metales que ya se está aplicando permite crear piezas más ligeras y fuertes y con formas complejas, imposibles de lograr con los métodos convencionales de fabricación de metales. También puede proporcionar un control más preciso de la microestructura de los metales.

La previsión de los expertos es que, a corto plazo, los fabricantes ya no necesitarían mantener grandes cantidades de producto dado que podrán producir a demanda.

Embriones Artificiales

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Los científicos ya han empezado a diseñar embriones a partir de células madre. Sin óvulo ni esperma, solo con células extraídas de otro embrión. El avance se debe a las investigaciones de embriólogos de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) donde han desarrollado embriones de ratón de aspecto realista a partir de células madre. Los embriones humanos sintéticos serían una bendición para los científicos, ya que les permitirían desentrañar los eventos que tienen lugar al inicio del desarrollo. Lo que sí plantea esta tecnología son dudas éticas.

La ciudad sensible

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Tras el fracaso, los retrasos o las expectativas infladas de algunas 'smart cities’, se impone ahora un nuevo concepto de la ciudad del futuro. Se trata de la ciudad sensible en alusión a la multitud de sensores repartidos por la ciudades.

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Quayside es una iniciativa que nace en Toronto (Canadá), que se ha propuesto rediseñar un barrio urbano desde cero para reconstruirlo de nuevo, alrededor de las últimas tecnologías digitales. Los laboratorios Sidewalk de Alphabet, con sede en Nueva York (EE. UU.) colabora con el Gobierno canadiense en el proyecto del muelle industrial de Toronto para convertirlo en uno de alta tecnología.

Uno de los objetivos consiste en que las decisiones sobre diseño, política y tecnología se tomen en función de la información recopilada por una amplia red de sensores que monitorizan todo: desde la calidad del aire, hasta los niveles de ruido y la actividad de las personas. El proyecto, que se anunció para octubre de 2017, se ha pospuesto a 2019.

Inteligencia artificial en la nube

Hacer que las herramientas de aprendizaje automático estén disponibles a través de los servicios en la nube podría llevar la inteligencia artificial a todos los rincones del mundo. Actualmente, solo un número reducido de grandes empresas se benefician de esta tecnología.

Las herramientas de aprendizaje automático en la nube están acercando la inteligencia artificial a compañías pequeñas, más allá de Google o Amazon. Aunque son las mismas que impulsan su democratización. De momento, Amazon domina la IA de la nube con su filial AWS. Google lo desafía con TensorFlow, una biblioteca de código abierto de inteligencia artificial que se puede utilizar para personalizar software de aprendizaje automático. Y hace poco, el gigante de las búsquedas presentó Cloud AutoML, un conjunto de sistemas preentrenados que podrían hacer que la inteligencia artificial sea más fácil de utilizar. Microsoft también tiene su propia plataforma en la nube, Azure. La empresa está colaborando con Amazon para ofrecer Gluon, una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo.

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No está claro cuál de ellas se convertirá en el líder de la oferta de servicios de IA en la nube pero, según los expertos, gane quien gane, tendrá una enorme oportunidad de negocio cuando el uso de la IA se expanda por otros sectores de la economía, como la producción energética o la medicina.

Redes generativas antagónicas

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La inteligencia artificial cada vez es más capaz de identificar cosas: enséñele un millón de fotos y podrá decirle con asombrosa precisión en cuáles aparece un peatón cruzando una calle, por ejemplo. El problema es que para crear algo completamente nuevo hace falta imaginación algo que esta tecnología confiere a las máquinas. Esto puede ayudar a que sean menos dependientes de los humanos, pero a su vez las convierte en herramientas preocupantemente poderosas para la falsificación digital.

El enfoque, conocido como redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés) emplea dos redes neuronales (modelos matemáticos simplificados del cerebro) y las enfrenta mutuamente en un juego digital del gato y el ratón. La tecnología se ha convertido en uno de los avances más prometedores de la inteligencia artificial en la última década, capaz de ayudar a las máquinas a producir resultados que engañan incluso a los humanos.

Auriculares de traducción simultánea

La traducción casi en tiempo real ahora funciona para una gran cantidad de idiomas y es fácil de usar. Los auriculares Pixel Buds de Google nos adelantan al futuro de la traducción en directo, a pesar de que el hardware actual sea todavía un poco torpe. Los cascos son compatibles con los smartphones Pixel de la compañía y la app Google Translate, que traduce un discurso, prácticamente, en tiempo real.

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Gas natural libre de CO2

Probablemente el mundo de la energía seguirá estancado en el gas natural como una de las principales fuentes de electricidad. Obtenerlo resulta fácil y barato; por eso, actualmente representa el 22% de la electricidad mundial. Pero aunque sea menos contaminante que el carbón, sigue siendo una fuente masiva de emisiones de CO2.

Una central eléctrica piloto en las afueras de Houston (EE. UU.) está probando una tecnología que podría lograr que obtener energía limpia del gas natural se convierta en realidad. La compañía cree que puede generar energía que, como mínimo, resulte tan barata como las que se produce en las plantas estándar de gas natural, mientras captura todo el dióxido de carbono liberado en el proceso. Si lo consigue, el mundo tendría una manera de producir energía libre de carbono a partir de un combustible fósil a un coste razonable.

Privacidad digital perfecta

Una nueva herramienta diseñada para la tecnología blockchain permite hacer transacciones digitales sin tener que revelar más información que la necesaria. Los informáticos están perfeccionando una herramienta criptográfica que permita hacer comprobaciones sin tener que revelar la información intercambiada. Si necesita introducir datos personales para hacer cualquier cosa en internet, ya puede hacerse sin arriesgar su privacidad ni exponerse al robo de identidad.

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La herramienta consiste en un nuevo protocolo criptográfico llamado prueba de conocimiento cero. Aunque los investigadores llevan décadas investigándolas, el interés se ha disparado en el último año, en parte debido a la creciente obsesión por las criptomonedas, la mayoría de las cuales no son privadas. Gran parte del mérito de la prueba de conocimiento cero recae en Zcash, una criptomoneda que apareció a finales de 2016.

Videncia genética

Los estudios genéticos a gran escala están ayudando a los científicos a predecir enfermedades comunes y rasgos humanos. Los científicos pueden utilizar el genoma de una persona para predecir qué probabilidades tiene de sufrir una enfermedad determinada. Las predicciones basadas en el ADN podrían convertirse en el próximo gran avance de la salud pública, pero incrementarán los riesgos de discriminación genética.

La ciencia capaz de ofrecer esta información ha llegado repentinamente, gracias a estudios genéticos masivos, algunos de los cuales involucran a más de un millón de personas. Gracias a estos, los científicos están creando lo que ellos llaman "puntuación de riesgo poligénica”. El problema es que las predicciones están lejos de ser perfectas. Las puntuaciones de riesgo poligénicas también generan polémica porque pueden predecir rasgos como el cociente intelectual.

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El salto cuántico de los materiales

Hace poco, un equipo de investigación utilizó un ordenador cuántico para crear una simple molécula. IBM ha reproducido la estructura electrónica de una molécula pequeña con un ordenador cuántico de siete cúbits. Entender una molécula en detalle puede ayudar a los químicos a diseñar fármacos más efectivos y mejores materiales para generar y distribuir energía.

La promesa de disponer de nuevos y potentes ordenadores cuánticos viene acompañada de misterio. Serán capaces de realizar proezas informáticas imposibles para las computadoras convencionales, pero aún no se ha descubierto qué podemos hacer con ese poder informático, de aquí que las previsiones para el funcionamiento de esta tecnología oscilen entre los 5-10 años.

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