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5 Importantes innovaciones de IBM en los próximos 5 años

Por JAT Consulting el 21 Marzo, 2018 Sin Comentarios

La compañía IBM, a pesar de ya no ser dominante en el sector tecnológico como lo era hace una décadas, continúa desarrollando nuevas tecnologías que siguen sorprendiendo. IBM también quiere ir un paso mas adelante mostrando al mundo que pueden aportar innovando tecnología.

Las innovaciones en tecnología parecen ocurrir todos los días.  Hace una década nadie hablaba de Inteligencia Artificial (IA) ni andábamos conectados a Internet durante horas. Gracias a la velocidad de estos avances, nuestro mundo es muy diferente al que era en esos tiempos.

Ante ello, la empresa tecnológica IBM presentó su lista “5 en 5” (Five for Five en inglés) con sus predicciones anuales. Estas son cinco innovaciones científicas con el potencial de cambiar la forma en que las personas trabajan, viven e interactúan en el año 2023.

Este 2018, IBM se enfoca en las tecnologías más disruptivas: Inteligencia Artificial, computación cuántica, blockchain y ciberseguridad.

Nuevas formas de seguridad informática

En cinco años, los nuevos métodos de ataque harán que las medidas de seguridad actuales sean completamente inadecuadas. Por ejemplo, dentro de muchos años, una computadora cuántica universal con millones de qubits podría calcular rápidamente las probabilidades y descifrar incluso la encriptación más sólida.

 

Los investigadores de IBM están desarrollando un nuevo método de seguridad diseñado para resolver esto. Se basa en una arquitectura subyacente conocida como “lattice cryptography”, es decir, criptografía de grilla de puntos que oculta datos dentro de estructuras algebraicas complejas.

Crypto-Anchors y blockchains para luchar contra la falsificación

Las “cripto-anclas” (Crypto-Anchors) son huellas digitales a prueba de manipulaciones. En los próximos cinco años, los anclajes criptográficos utilizados con la tecnología blockchain garantizarán la autenticidad de un producto, desde su origen hasta las manos del cliente.

 

Por ejemplo, una prueba de sangre podría estar grabada con un código óptico inalterable. Incluso las píldoras algunas enfermedades podrían recubrirse con tinta magnética comestible. Entonces, un médico o paciente podría verificar con un simple escaneo de un teléfono inteligente que su medicamente sea seguro y genuino.

Robots microscópicos ayudarán a cuidar el agua mediante la IA

En el año 2025, una cuarta parte de la población mundial tendrá problemas con la escasez de agua. El comportamiento del plancton microscópico puede proporcionar pistas desde los niveles de contaminación y cambios de temperatura.

 

Los descubrimientos se pueden usar para comprender mejor su respuesta ante cambios en el entorno, desde temperatura a derrames de petróleo. Incluso, podrían emplearse para predecir amenazas como la marea roja. Estas herramientas permitirán analizar en tiempo real datos de suma importancia.

La computación cuántica será el principal medio de trabajo

En cinco años, los efectos de la computación cuántica llegarán más allá del laboratorio de investigación. La computación cuántica ya no será exclusiva de la comunidad científica, sino que será utilizada ampliamente por nuevas categorías de profesionales y desarrolladores que buscan este método emergente para resolver problemas que una vez se consideraron insolubles.

 

Dentro de cinco años, la industria habrá descubierto las primeras aplicaciones donde una computadora cuántica (utilizada junto con una computadora clásica) ofrecerá un beneficio para resolver problemas específicos. Se otorgará una clara ventaja a los primeros usuarios en la era de la computación cuántica.

La Inteligencia Artificial imparcial sobrevivirá

Idear nuevas formas de monitorear el sesgo que tienen algunos desarrolladores de IA y eliminarlo, son las claves para crear un software que refleje la realidad, en lugar de la visión humana sesgada.

Los sistemas de inteligencia artificial son tan buenos como los datos con los que se han entrenado. Los datos incorrectos pueden contener sesgos raciales, de género o ideológicos implícitos.

 

El problema escala porque muchos sistemas de IA son entrenados con información de esa categoría y los datos tendenciosos puede generar resultados injustos. IBM cree que el sesgo puede ser contenido y minimizado, y que los sistemas de IA que puedan lograr esos efectos serán los más exitosos.

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