En el mes de marzo de 2013, Enrique Peña Nieto dio a conocer una reforma constitucional en materia de telecomunicaciones en la que se añadió el acceso a servicios de internet como un derecho para todos los mexicanos. En la recta final de su administración, y con datos del 14º del Estudio sobre los Hábitos de los Usuarios de Internet en México 2018, la tasa de crecimiento promedio anual del número de usuarios de internet durante su gestión fue de 11.5%, pasando de 51.2 millones de usuarios en 2013 a 79.1 millones de usuarios en 2017.

Por grupos de nivel socioeconómico, desde 2013 a 2017 la mayor tasa de crecimiento la registró la población de ingresos bajos, con un promedio anual de 37%, pasando de 3.6 millones de usuarios a 12.7 millones de usuarios, y superando en términos cuantitativos por primera vez —desde que se realiza el estudio— al grupo de ingresos altos.

Sergio Carrera Riva Palacio, vicepresidente de Investigación de la Asociación de Internet.mx, explicó que el incremento observado en este segmento del ingreso se debe a la proliferación de puntos de acceso público a internet y a la disminución en los precios de los equipos para conectarse. Para Carrera, esto es evidencia de que la brecha digital en el país se va reduciendo progresivamente.

El grupo de ingresos medios bajos pasó en el mismo periodo de 23.6 millones a 28.5 millones, registrando la tasa de crecimiento más baja con 4.9%, no obstante ser el grupo poblacional más numeroso en las mediciones de penetración de internet.

La tasa de crecimiento promedio para el grupo de ingreso medio alto fue de 13.2%, al incrementarse el número de usuarios de internet de este grupo socioeconómico de los 15.9 millones de usuarios del 2013 a los 26.1 millones registrados en el 2017. El grupo menos numeroso del 2017 fue el de ingreso alto, que en el año pasado alcanzó los 11.9 millones de usuario, con un crecimiento promedio de 9.7% anual desde el 2013, año en que registró 8.2 millones de usuarios.

El estudio citado lo presentó este jueves la Asociación de Internet.mx, que integra a la industria digital de México, como parte de la celebración del Día Mundial de Internet. El estudio se actualiza cada año para medir el comportamiento de los usuarios nacionales, desde el tiempo que pasan conectados hasta el uso que hacen de internet. Rescatamos 7 gráficos sobre los usuarios de internet en México.

1. En México hay 79.1 millones de usuarios de internet

Dos de cada tres mexicanos cuentan con acceso a internet. En un año, el número de usuarios de internet en el país se incrementó 12%, pues en el 2017 se sumaron 9.1 millones a los 70 millones del 2016. Esto significa que 67% de los mexicanos son usuarios de internet.

2. Las horas de conexión se concentran por la mañana y por la noche

El mayor tráfico en internet de los usuarios mexicanos de internet se registra en los horarios que van de las 6 a las 9 hrs y el periodo comprendido entra las 21 y las 24 hrs. El horario de menor tráfico se ubica entre las 12 y las 14 hrs.

3. Los usuarios pasan 13 horas al día expuestos a los medios de comunicación

Los usuarios mexicanos pasan 11.43 horas en total sin exponerse a internet, la televisión o la radio. Las horas restantes se reparten en una conexión a internet de 8 horas y 12 minutos al día, 3 horas frente al televisor sin internet y 1 hora 45 minutos escuchando el radio sin internet. 

4. 9 de cada 10 usuarios prefieren conectarse a través de los teléfonos móviles

La tendencia es consistente con los años previos, y el smartphone es el dispositivo desde el que los usuarios de internet mexicanos prefieren conectarse a la red. Las computadoras de escritorio van a la baja, con 34% de las preferencias, 17% menos con respecto al registro previo.

5. La principal actividad en internet es acceder a redes sociales

El uso de redes sociales es la actividad preponderante de los mexicanos en internet. Cabe destacar que las compras en línea, según revela el estudio, crecieron 17% en el rubro de usos de internet con respecto al estudio del 2017.

6. 1 de cada 3 usuarios de internet interactúa con la publicidad digital

Los anuncios de contenidos de interés, así como los de ropa y calzado, son los que generan mayor interacción de los internautas en México. Les siguen los anuncios de turismo, música, películas y libros.

7. Facebook, Instagram y YouTube son las redes sociales más utilizadas

El estudio muestras que los mexicanos que cuentan con acceso a internet poseen en promedio 5 redes sociales. Casi la totalidad de los internautas del país cuentan con Facebook, y 9 de cada 10 tienen Whatsapp. Youtube creció 10% con respecto al año pasado, y 8 de cada 10 mexicanos la frecuentan.

#Fuente: https://www.eleconomista.com.mx/tecnologia/7-graficos-sobre-los-usuarios-de-internet-en-Mexico-en-2018-20180517-0077.html

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Facebook ha anunciado en la madrugada de este martes un acuerdo para comprar la start-up CTRL-labs, dedicada a la investigación de tecnología que permita controlar ordenadores directamente con la mente a través de señales neuronales. La compañía, que hizo pública la adquisición en la red social de su vicepresidente para realidad virtual y aumentada, Andrew Bosworth, no detalló la cuantía de la operación, pero la CNBC la cifró entre 500 y 1.000 millones de dólares. Posteriormente, Facebook declinó hacer comentarios sobre el precio de la adquisición. “La mayor red social del mundo estaría pagando entre 500 y 1.000 millones”, asegura Bloomberg citando a fuentes conocedoras de la operación.

“La visión de este proyecto es una pulsera que permita a la gente controlar sus aparatos como una extensión natural del movimiento”, indicó Bosworth, quien apuntó que la CTRL-Labs, con sede en Nueva York, pasará a formar parte de la división Facebook Reality Labs, que desarrolla, entre otras, aplicaciones de realidad aumentada.

Una pulsera

La nueva empresa que solo tiene cuatro años de antigüedad, cuenta con docenas de empleados y ha recaudado decenas de millones en inyecciones de fondos de capital de riesgo, usa un brazalete para medir la actividad de las neuronas en el brazo para determinar el movimiento en el que esa persona está pensando, incluso si no se está moviendo. Esa actividad neuronal se traduce en un movimiento en una pantalla digital. 

La tecnología como CTRL-Labs algún día puede ser una parte crucial de productos como las gafas de realidad aumentada, donde un usuario puede querer controlar una computadora sin la necesidad de botones o un teclado. “Sus manos podrían estar en su bolsillo, detrás de usted”, explicó Thomas Reardon, director ejecutivo de CTRL-Labs, en una conferencia de la industria en diciembre pasado. “Es la intención [de moverse], no el movimiento” en sí mismo lo que controla al avatar, dijo.

Facebook ha estado profundizando en la tecnología de realidad aumentada, incluido el desarrollo de unas gafas de realidad aumentada y manos libres. En 2017, anunció una “interfaz cerebro-computadora” que algún día podría permitir que las personas conviertan sus pensamientos en texto real en una pantalla al monitorear las señales en el cerebro. La tecnología CTRL-Labs está intentando resolver un problema similar.

La compra llega en un momento difícil para Facebook, que se encuentra bajo dos investigaciones antimonopolio por separado en los Estados Unidos. Las consultas significan que cualquier adquisición que realice la compañía estará bajo un intenso escrutinio por parte de los reguladores, ya que cuestionan si Facebook ya es demasiado grande y poderoso.

Realidad aumentada

Según el vicepresidente de la red social, una pulsera decodificará las señales eléctricas emitidas por las neuronas dirigidas a los músculos con órdenes como “haz clic en el ratón” o “aprieta un botón” y las traducirá a señales digitales que puedan ser comprendidas por el ordenador.

“Captura tu intención de manera que puedas compartir una fotografía con un amigo usando un movimiento imperceptible o simplemente teniendo la intención de hacerlo”, explicó Bosworth.

La empresa con sede en Menlo Park (California) aseguró que espera desarrollar este tipo de tecnología “a escala” y llevarla “con mayor rapidez” a los productos de consumo.

En la actualidad, CTRL-labs ya está trabajando en una pulsera de estas características que pueda convertir señales neuronales en digitales y controlar así aparatos con la mente, aunque la tecnología todavía se encuentra en fase de desarrollo.

Tecnología en fase de desarrollo

La firma emergente fue fundada en 2015 por dos doctores en neurociencia, Thomas Reardon y Patrick Kaifosh, y consiguió en febrero pasado 28 millones de dólares en financiación provenientes de fondos vinculados a Amazon y a Alphabet (matriz de Google).

Por su parte, la compañía que dirige Mark Zuckerberg se encuentra en un momento delicado, en el que pese a que su negocio sigue creciendo y obteniendo pingües beneficios, se ha visto salpicada por multitud de escándalos relativos a su gestión de la privacidad de los usuarios que han mermado considerablemente su imagen pública.

En paralelo, Facebook está siendo objeto de varias investigaciones antimonopolio en Estados Unidos por posibles prácticas contrarias a la libre competencia, que entre otras cosas están escrutando adquisiciones de empresas similares a la anunciada este lunes.

#Fuente: https://elpais.com/economia/2019/09/24/actualidad/1569308902_525273.html

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Santander y BBVA redoblaron sendas apuestas por empresas tecnológicas internacionales. El banco presidido por Ana Botín participó (a través de su filial de venture capital Innoventures) en una nueva ronda de financiación de la compañía británica Elliptic, dedicada al desarrollo de soluciones informáticas contra el blanqueo de dinero virtual, que ya se emplean en más de un centenar de criptodivisas.

Innoventures se unió al hólding financiero japonés SBI y a los fondos de venture capital AlbionVC, SignalFire y Octopus Ventures para aportar otros 23 millones de dólares (20,8 euros) de nuevo capital a la start up, especializada en la lucha contra las transacciones ilícitas y las actividades criminales en el ámbito de las criptomonedas. El banco cántabro ha participado desde 2015 en anteriores rondas de financiación de esta compañía, que ya ha logrado levantar más de 35 millones de dólares (31.7 millones de euros) desde su fundación.

Fuentes de Santander han optado por no desvelar la inversión dispuesta en Elliptic, si bien Manuel Silva, socio director de inversiones de Innoventures, considera que esta start up “es un elemento fundamental en esa evolución de la industria, ya que sus soluciones de prevención de blanqueo de capitales y de seguridad transaccional dan credibilidad y confianza a los distintos agentes de este nuevo mercado”, explica.

Con esta nueva inversión, los responsables de Elliptic planean financiar su expansión en el mercado asiático, abriendo nuevas oficinas en Japón y Singapur.

El refuerzo en Asia no es casual, ya que los ingresos procedentes de esta área se han multiplicado por once en los últimos dos años, según fuentes oficiales. Los recursos recaudados servirán también para desarrollar soluciones adaptadas a Libra, la criptomoneda impulsada por Facebook.

BBVA apuesta por las conversaciones digitales

BBVA, por su parte, también participó en una ronda de financiación la semana pasada, en este caso de la compañía estadounidense Kasisto. Fundada en 2013, esta fintech está dedicada al desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a las conversaciones automáticas y es el proveedor mundial líder de soluciones digitales de asistentes virtuales en banca.

El banco presidido por Carlos Torres ha participado en esta ronda de financiación a través de su fondo de capital riesgo Propel Venture Partners, mediante la que Kasisto ha captado 15 millones de dólares (13,6 millones de euros) de capital. Fuentes de la entidad vasca no han detallado la cantidad aportada en esta operación, en la que también han participado otros inversores internacionales, tales como los fondos Rho Capital Partners, Two Sigma Ventures y Commerce Ventures.

Entre los clientes con los que ya cuenta Kasisto están grupos bancarios internacionales como JPMorgan, Toronto Dominion Bank y Standard Chartered, así como otras grandes firmas globales de las finanzas como Mastercard.

#Fuente: https://www.eleconomista.com.mx/sectorfinanciero/BBVA-y-Santander-apuestan-por-tecnologicas-en-lucha-contra-blanqueo-de-dinero-virtual-20190911-0120.html

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Los bancos estarán listos para iniciar con las operaciones de la plataforma de Cobro Digital (CoDi), a partir del próximo 30 de septiembre tal y como está establecido, por lo que no se plantea ninguna prórroga.

“No estamos pidiendo ninguna prórroga, y todos los bancos que debemos estar listos vamos a estar listos en tiempo (…) En realidad, la gran mayoría de los bancos ya está prácticamente en la etapa final, y estamos listos para que desde el primer día de octubre esté lista la herramienta”, dijo Carlos Rojo, presidente ejecutivo de la Asociación de Bancos de México (ABM).

Entrevistado en el marco del Expansión Summit, el también directivo de Banorte destacó que se necesita avanzar en herramientas digitales para reducir el uso del efectivo, ya que 95% de los pagos de servicios públicos se hace con este método, lo mismo que 91% de los pagos de servicios privados.

El banquero expuso que la idea es que, en una primera fase, el CoDi pueda aplicar en los grandes establecimientos y cadenas de servicio, pero que al mismo tiempo se trabaje con la gente que hoy sólo acepta pagos en efectivo, “que vayamos ayudándolos para que vayan adoptando la tecnología”.

Indispensable, educación financiera

No obstante, Carlos Rojo reconoció que, para que herramientas como el CoDi funcionen, es indispensable dar a la población educación financiera.

De igual forma, consideró que deben plantearse políticas públicas para que haya una adopción más acelerada, como que se paguen con el CoDi servicios como el transporte público, las gasolinas y las casetas.

“Parte de este proceso de educación financiera es incentivar a la gente para que el transporte público y las gasolinas los paguen a través de eso (del CoDi). Lo que vamos a estar desincentivando es otro tipo de acciones que van alrededor de uso de efectivo, y es justo lo que busca el CoDi, tener una mejor experiencia para el cliente a través de no usar dinero en efectivo.

“Los grandes retos están en temas de educación financiera y generar las políticas públicas que nos permitan que la adopción de esto sea mucho más rápida”, comentó.

Rojo destacó que no habrá cobro de comisión para una gran parte de las transacciones que se realicen con el CoDi. La transacción promedio en el país es de 500 pesos, y esta plataforma plantea que las operaciones inferiores a 8,000 pesos sean libres de comisión.

“Todos los bancos estamos trabajando para tratar de incorporar a la gran mayoría de agentes para que adopte rápido la tecnología. Vamos a estar listos a partir del 30 de septiembre, y estamos haciendo todos los esfuerzos para, además, trabajar en todos los temas de educación financiera que nos permitan que la adopción de esta tecnología sea muy rápida”, aseguró.

Plataformas no deben ser herramienta de fiscalización

El presidente ejecutivo de la ABM pidió que las plataformas tecnológicas como el CoDi, y también otras, no se vean como herramientas de fiscalización.

“En general, de lo que hay que asegurarnos es de que las herramientas y las plataformas digitales se vean como facilitadores para efectos de la transacción, o herramientas que brinden mayor seguridad o mejores costos, no que en algún momento se pudieran ver como un tema de fiscalización, porque no lo son. Es una herramienta que ayuda a que haya una mayor bancarización y que avancemos en este proyecto que tenemos de país con la inclusión financiera”, agregó.

Respecto al Paquete Económico 2020 presentado este domingo, Carlos Rojo Macedo consideró que se trata de un presupuesto responsable.

#Fuente: https://www.eleconomista.com.mx/sectorfinanciero/Bancos-listos-para-iniciar-con-el-CoDi-el-30-de-septiembre-no-se-preve-prorroga-20190909-0143.html

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Julián Isla: El padre que quiere mejorar el diagnóstico de enfermedades raras con inteligencia artificial

Un ingeniero de software diseña una plataforma para agilizar el diagnóstico de enfermedades raras y ayudar a que otros padres y madres no pasen por lo que a él le ocurrió, hasta que su hijo fue correctamente diagnosticado

La vida de Julián Isla dio un trágico giro hace ahora diez años. Sergio, su hijo pequeño, empezó a mostrar a los tres meses de edad los primeros síntomas de una enfermedad compleja y los médicos no eran capaces de dar con la causa. Ocho meses después, se supo que el niño tenía el síndrome de Dravet, una encefalopatía epiléptica que se manifiesta en el primer año de vida.

Isla –que trabaja como responsable de recursos de consultoría de datos e inteligencia artificial (IA) en Microsoft España– cuenta que, “por desgracia, antes de ser diagnosticado correctamente, a Sergio le prescribieron un medicamento que estaba contraindicado para la enfermedad que aún no se sabía que tenía”.

Después de tomarlo, “comenzó a sufrir docenas de crisis epilépticas al día. El daño cerebral que esto le pudo ocasionar es algo que no sabemos, pero lo que es seguro es que lo hubiésemos podido evitar con un diagnóstico temprano”, lamenta.

Los pacientes de enfermedades raras “necesitan aproximadamente entre cinco y seis años para tener un diagnóstico adecuado y visitar hasta siete especialistas. Y, a pesar de todo, más de la mitad se quedan sin diagnosticar”, subraya. Un dato que corroboraba Mark Caulfield, responsable del Proyecto 100.000 Genomas en la sanidad pública británica (NHS), en una reciente entrevista con Sinc.

“La razón fundamental para estas carencias es que hasta hace poco –o incluso hasta hoy– el análisis de la información genética [el 80 % de las enfermedades raras son genéticas] era un proceso caro y trabajoso que tenían que hacer manualmente los profesionales biomédicos en los laboratorios de análisis genético”, explica Isla.

Aprovechar la potencia de las máquinas

Así que, en medio del sufrimiento y la desesperación, este ingeniero se preguntó por qué, “en una era marcada por la tecnología, los médicos no estaban usando la potencia de los ordenadores y de los datos en el diagnóstico de las enfermedades raras”. Y comenzó a darle vueltas a lo que él personalmente podría hacer para mejorar esta situación.

“Claro que lo primero que intentas es buscar una cura para la enfermedad rara de tu hijo hasta que te das cuenta de que es una labor muy complicada que llevará mucho tiempo. Luego me planteé cómo podría servirme de los recursos tecnológicos que tengo como ingeniero de software de Microsoft para ayudar a crear una plataforma computacional que usara la inteligencia artificial y contribuir a cambiar este escenario”.

La pregunta que se hizo era “si se podría utilizar la IA para resolver un problema que a los humanos nos cuesta mucho trabajo ahora mismo, que es analizar el genoma de una persona, ver las variantes o mutaciones que pueda tener e intentar encontrar las relaciones entre esas mutaciones y los síntomas. Se tiene la percepción de que las máquinas van a poder hacer todo y no es así, pero para cálculos intensivos y de búsqueda de patrones sí son muy buenas. Y el análisis de información genética es un buen campo de aplicación”, subraya.

Manos a la obra

Para poner en marcha el proyecto, Julián Isla juntó a un grupo de hombres y mujeres relacionado con el mundo de la tecnología y la sanidad, creó en 2017 Fundación 29, una organización sin ánimo de lucro, que toma su nombre del Día Internacional de las Enfermedades Raras, que se celebra el 29 de febrero.

Un equipo de empleados y voluntarios de esta fundación, liderados por Isla, ha sido el responsable del diseño de Dx29, una herramienta basada en inteligencia artificial y creada para servir de apoyo a los médicos en el diagnóstico.

Según detalla el ingeniero de software, “el proceso comienza con la identificación y codificación automática de los síntomas a partir de los informes médicos. Luego Dx29 permite a los médicos abstraerse de la complejidad de la identificación de genes, simplemente seleccionando los síntomas que el motor de inteligencia artificial propone como más probables”.

En el paso final, “una vez que se han comparado suficientes síntomas con la información genética, la herramienta presenta una lista clasificada de condiciones potenciales para que el médico las evalúe y decida cómo actuar”. Todo este proceso –añade– “no lleva más de diez minutos”

Lo que hace Dx29 es facilitar y automatizar el análisis genético. “Cualquier médico que sea capaz de identificar síntomas y describirlos la puede utilizar”, asegura.

La plataforma –explica– “consta de dos componentes fundamentales, uno de ellos es la computación en la nube que Microsoft ha donado para el proyecto. Y luego está la tecnología de los propios algoritmos introducidos en el proceso de análisis, en cuyo desarrollo hemos colaborado con varios centros de investigación punteros en el mundo”.

Por ejemplo, “el sistema de extracción de síntomas está basado en un algoritmo de deep learning,desarrollado junto al Hospital Pediátrico de Toronto. La herramienta de priorización de genes la hemos hecho con un consorcio de investigadores de Europa y EE UU, llamado The Monarch Initiative. Y para el algoritmo que permite hacer esa priorización cuando no tienes información genética del paciente, hemos trabajado con la Universidad de California”.

Eficacia del 80 % en la fase beta

Isla dice que Dx29 ya está abierta para poder ser probada en modo de beta. De hecho, señala, “varias instituciones españolas, entre ellas, el Hospital La Paz de Madrid, lo ha empleado con pacientes ya diagnosticados y ha mostrado una eficacia del 80 %”.

Ahora Isla y su fundación están preparando las pruebas clínicas de la herramienta con el NHS británico y con los sistemas públicos de salud de la Comunidad de Madrid, de País Vasco y Cataluña. En total probará su eficacia con 600 pacientes ya diagnosticados.

Según comenta, las pruebas con pacientes tienen además otra función, que es la de ayudar a depurar la información sobre las enfermedades raras. “Hay un tema muy preocupante y es que las bases de datos generales –que son las que se utilizan para herramientas de diagnóstico genético– se han ido construyendo a lo largo de los años por técnicos que no eran médicos, aunque usaran documentación médica. Y hemos encontrado muchos errores”.

Por ello, agrega, “queremos utilizar la información que nos faciliten los pacientes y sus familias para que nos permita perfilar bien las enfermedades raras. Si cada paciente nos ayuda a identificar los síntomas y las características de su enfermedad, la herramienta será más precisa”.

Colaboración de pacientes y familias

Dx29 está también disponible para pacientes, o sus familias, desde el siete de junio. “Lo que pueden hacer, aquellos que ya tengan diagnóstico, es ayudarnos a definir su fenotipo –sus síntomas– para que la plataforma aprenda y pueda ayudar a encontrar pacientes como ellos más rápido”.

Esto es fundamental “porque si la IA parte de datos que son incorrectos va a producir resultados erróneos. Ahora mismo hay demasiado dato que limpiar desde el punto de vista de descripción de la enfermedad. Y ese es un terreno fantástico para que los pacientes nos ayuden”, destaca.

Pero para que el proyecto sea viable se necesita –como siempre– financiación. Isla insiste en que la misión de Dx29 es “romper la barrera del diagnóstico de las enfermedades raras y para que eso suceda hay que democratizar el acceso. Queremos que un médico de atención primaria que no cuente con grandes medios la pueda utilizar. Así que tenemos que articular los mecanismos para que la plataforma pueda ser financiada a largo plazo. Hasta ahora, esto ha salido adelante solo con nuestro esfuerzo personal”, remarca.

Julián Isla cuenta que cuando su hijo enfermó hace ya diez años “era muy ingenuo y pensaba que las cosas eran así, que el diagnóstico era difícil y llevaría su tiempo. Confiaba bastante en la capacidad de los médicos para poder hacerlo, pero no me daba cuenta de que no tenían medios adecuados para la detección de una dolencia rara. Se basaban en su propio ojo clínico, en su experiencia y en estos casos muchas veces no es suficiente”.

Por eso –dice– “hemos dedicado tanto esfuerzo a poner en marcha una plataforma como Dx29”. Yo estuve ocho meses sin saber que le pasaba a mi hijo. Si los médicos hubieran tenido esta herramienta en ese momento, lo podrían haber sabido en cuestión de minutos”.

La batalla desde múltiples frentes

Isla, además de liderar el diseño de esta nueva herramienta, batalla en múltiples frentes para contribuir al mejor tratamiento de las enfermedades raras. Entre otras cosas, participa en el comité que da la designación de medicamento huérfano a nuevas terapias para estas patologías en la Agencia Europea del Medicamento y es miembro del comité científico asesor del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras(CIBERER).

También es director científico de la Federación Europea de Síndrome de Dravet, una organización que agrupa a pacientes y cuidadores de personas con esta enfermedad en dieciséis países europeos.

La situación actual de Sergio –cuenta– “es complicada, tiene una enfermedad con una sintomatología muy severa para lo que es normal en síndrome de Dravet. Es difícil. Si yo hago todo esto, es por evitar que otros padres y madres tengan que pasar lo mismo por lo que yo pasé hasta que tuvimos el diagnóstico”.

Ante la pregunta de cómo le da la vida para hacer tantas cosas, Julián Isla dice que cuando se tiene un hijo con una enfermedad tan severa “la herida vital es tan profunda que a veces la capacidad de dar a otros es la única forma de aliviar esa herida. De ahí sale la energía”.

HACIA UN DIAGNÓSTICO DE PRECISIÓN

La herramienta diseñada por Julián Isla y su equipo en Fundación 29 se ha concebido como un instrumento de apoyo para los médicos para mejorar el diagnóstico de enfermedades raras.

Sin embargo, cree que en el futuro este trabajo lo acabarán haciendo fundamentalmente las máquinas –la inteligencia artificial–. “La complejidad genómica y la variabilidad de síntomas de estas patologías hacen que el sistema de clasificación y diagnóstico médico tradicional se quede corto. Por ello, queremos avanzar en el diagnóstico de precisión para estas enfermedades”, subraya.

El ingeniero aventura que los futuros pacientes “probablemente no van a tener un diagnóstico con un nombre del médico que lo descubrió o del gen afectado. Tendrán algo así como un código numérico –o unas coordenadas– que sitúen su dolencia en un espacio multidimensional complejo que refleje todos los ángulos de la enfermedad. Y nosotros queremos dar los primeros pasos en esa dirección”, concluye.

Fuente: https://elpais.com/tecnologia/2019/08/12/actualidad/1565610083_028572.html

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Hasta hace unos años el término procesador (CPU por sus siglas en inglés Central Processing Unit) solo estaba asociado a ordenadores como computadoras de escritorio o laptops; pero en la actualidad cualquier dispositivo inteligente como smartphones, tablets, smart TVs, consolas de videojuegos, autos y cualquier objeto electrónico programable que ejecute operaciones básicas y lógicas contienen un procesador en su interior.

El CPU es el encargado de realizar el procesamiento de la información, así como ejecutar las instrucciones existentes en los dispositivos electrónicos. Aunque el término se utiliza desde principios de los años 60 en la industria de la informática, hoy en día es habitual ver esta información en aparadores y tiendas donde se venden equipos electrónicos.

En el mercado existen numerosos fabricantes de procesadores como Intel, Qualcomm, AMD, Samsung, Huawei, por mencionar algunos. Todas estas marcas, independientemente del modelo y el fabricante, en sus especificaciones describen el número de núcleos “#. of CPU Cores”, número de hilos “# of Threads”, frecuencia de reloj y memoria caché.

Desde sus inicios los primeros procesadores fueron diseñados con un núcleo “Core” el cual es simplemente un CPU dentro de un circuito integrado o chip.

Físicamente, no es más que un encapsulado de silicio. Este único CPU se encarga de procesar y ejecutar todas las instrucciones y solo es capaz de realizar una tarea a la vez.

Este proceso es llamado ciclo de instrucción y se puede resumir en: buscar, decodificar, ejecutar y escribir.

Con el avance de la tecnología fueron evolucionando los procesos de fabricación y surgieron procesadores con dos núcleos encapsulados en el mismo chip funcionando totalmente independientes uno de otro, haciendo que los ordenadores mejoren notablemente el rendimiento y velocidad de procesamiento.

Así que con un procesador de un núcleo puedes realizar una tarea a la vez como navegar en internet y con un procesador de dos núcleos podrás realizar dos tareas simultáneamente como navegar en internet y extraer un archivo.

Dependiendo de la cantidad de núcleos, un procesador podrá ejecutar una mayor cantidad de tareas.  Actualmente podemos encontrar en el mercado procesadores de dos, tres, cuatro, ocho, doce, dieciséis y hasta treinta y dos núcleos.

Dentro del campo de la informática, el término hilo o “thread” se refiere a la capacidad de un procesador para realizar varias tareas simultáneas.

Los hilos ayudan al procesador a administrar cada una de las tareas que un CPU realiza. El núcleo realiza las tareas y los hilos las administran, los hilos en un procesador existen a nivel de software y dividen las tareas en segmentos, de modo que el CPU va alternando la ejecución de estos segmentos para que parezca que ambos se ejecutan al mismo tiempo.

De este modo para el usuario parece como si el ordenador estuviera realizando diferentes tareas simultáneamente. Es importante no confundir los dos términos: hilos y núcleos que, aunque se relacionan en el funcionamiento del procesador, se diferencian en que los hilos son creados a nivel de software y el núcleo es el procesador físico.

Frecuentemente podemos encontrar dos hilos por cada núcleo en un procesador, así que en procesadores de dos núcleos encontrarás cuatro hilos, en uno de cuatro núcleos habrá ocho hilos y así sucesivamente, pero esto no significa que haya el doble de procesadores.

Por otra parte, algunos fabricantes hacen referencia al número de subprocesos que puede manejar el procesador para referirse al número de hilos.

Determinar el rendimiento real de un procesador no es fácil ya que este valor depende principalmente de tres factores: Instrucciones por ciclo, frecuencia de reloj y compilador. De estos factores, el fabricante solo suele indicar la frecuencia de reloj, que aunque no determina el rendimiento neto si es un parámetro que podemos tomar en cuenta.

La frecuencia de trabajo en un procesador está medida en hertz. Un hertz es simplemente el número de repeticiones de un suceso por unidad de tiempo.

Todos los procesadores en su interior contiene un oscilador o “reloj” que genera un pulso eléctrico y cada repetición de pulso es un ciclo. Este reloj determina la velocidad de trabajo normal del CPU, por lo tanto, si un procesador marca 2.5KHz, 2.5MHz ó 2.5GHz el procesador trabaja a 2,500, 2.5 millones ó 2.5 billones de ciclos por segundo.

Es importante conocer que si dos procesadores de diferentes tecnologías trabajan a la misma frecuencia no tendrán el mismo rendimiento, esto dependerá de los tres factores mencionados anteriormente.

Otro parámetro que frecuentemente vemos en los procesadores es la memoria caché. Existen tre tipos de memoria caché dentro de un procesador: nivel 1 (L1), nivel 2 (L2) y nivel 3 (L3).

Básicamente estas memorias reducen los procesos de lectura y escritura para que las aplicaciones funcionen más rápido. Cada una de ellas tienen diferentes tamaños y regularmente el valor que se muestra en las especificaciones, al hacer la compra de un dispositivo, es valor de la memoria nivel 3 que es la más grande y suele comprender entre 4 y 64MB.

Antes de tomar una decisión en la compra o renovación de un dispositivo electrónico debemos tener bien claro cual va hacer el uso que le daremos, por ejemplo, para un usuario que solo necesita navegar en internet, trabajar con documentos de office, comprimir y descomprimir archivos, enviar correos electrónicos, descargar archivos, ver imágenes y reproducir audio y video; un procesador de dos núcleos, dos hilos, con 2 MB de caché y frecuencia base de 2.5 GHz cubre perfectamente estas necesidades, ya que la mayoría de estos programas no están diseñados para trabajar con procesadores de más de un núcleo.

Esta es la razón por la que los usuarios muchas veces no ven diferencia en el rendimiento de sus equipos, aun teniendo procesadores de dos o más núcleos. Para un usuario más avanzado, que pretenda instalar videojuegos o programas para realizar edición de audio y video, un procesador de 4 núcleos con 8 hilos, 8 MB de caché y frecuencia de 2.5 o 3.0 GHz puede cumplir muy bien con estas necesidades.

Por todo lo anterior, ahora tendremos una referencia más clara de lo que es un procesador y podremos entender sus datos técnicos básicos por lo tanto, cuando veamos modelos como Intel Core i3, i5, i7 o un AMD Rayzen 3,5,7 con toda seguridad entenderemos los valores asociados al procesador y poder elegir mejor el dispositivo que deseamos comprar pero debemos entender que aunque el procesador es parte muy importante en un dispositivo hay muchas otras características independientes al procesador que también se deben revisar.

En el siguiente link podrás averiguar el número de núcleos que tiene tu procesador:

https://support.microsoft.com/es-mx/help/4026757/windows-10-find-out-how-many-cores-your-processor-has

Fuente: https://www.jornada.com.mx/ultimas/tecnologias/2019/01/11/lo-que-hay-que-saber-de-un-procesador-7557.html

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Así es la tecnología que puede salvarte la vida en un crucero

Antonis Kalis, director técnico del proyecto LYNCEUS2MARKET explico para euronews en junio del presente año, cómo hacer que los viajeros lleven consigo el dispositivo localizador: “Varias compañías de cruceros ya proporcionan herramientas electrónicas a sus pasajeros para que puedan hacer compras o acceder a sus camarotes. Así que podemos integrar nuestro dispositivo de rastreo en una tarjeta o en un brazalete”.

Para localizar a las personas rápidamente, incluso en una situación de pánico, la tripulación usa un sistema sin cables que cubre todo el barco y muestra la situación de cada persona en la pantalla del ordenador. Algo importante es que los desarrolladores aseguran que solo se usa en caso de emergencia, y que la privacidad está a salvo.

Yannis Panaretou, el director de la compañía OptionsNet IT Services, desarrolladora de la interfaz del sistema dice que el oficial de seguridad del barco puede ver dónde están la tripulación y los pasajeros, que hay una manera de concentrarse en una sola persona desaparecida y que incluso se puede usar un panel de búsqueda para encontrar exactamente dónde está esa persona.

El proyecto de investigación europeo LYNCEUS2MARKET asegura que tiene como objetivo certificar y entregar esta tecnología a la industria en un futuro próximo y los desarrolladores dicen que miles de estos dispositivos, mucho más baratos que los dispositivos GPS ya están siendo probados por las principales compañías de cruceros.

En el caso de que alguien caiga por la borda fuera de ese sistema de localización interno los operadores de buques comerciales podrán integrar los dispositivos LYNCEUS en los chalecos salvavidas. En caso de accidente, los equipos de emergencia podrán utilizar antenas de mano o sobrevolar la zona con aviones teledirigidos o helicópteros y recibir señales de audio que indican la situación de la persona desaparecida. Esto debería ayudar a salvar vidas.

Según el arquitecto naval e ingeniero naval del Instituto Marítimo del Mediterráneo Oriental, Angelos Ktoris, el dispositivo tiene un rango de acción de hasta un kilómetro incluso en condiciones de tormenta.

Fuente: https://es.euronews.com/2019/06/24/asi-es-la-tecnologia-que-puede-salvarte-la-vida-en-un-crucero

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La nueva tecnología de Raptor Maps tiene resolución suficiente para llegar a analizar hasta células fotovoltaicas individuales. Una vez recolectada toda la información de un huerto solar, se envía automáticamente a los servidores de Raptor Maps, que realizan un proceso de análisis para determinar los posibles problemas, así como el coste asociado a cada uno para que el cliente pueda priorizar las reparaciones. El siguiente paso será trabajar con drones equipados con unidades de procesamiento gráfico para generar los mapas en tiempo real.

Curiosamente, esta start-up estadounidense nació con el objetivo de ofrecer soluciones de reconocimiento aéreo en la agricultura. Pronto, sin embargo, se dieron cuenta de que sus clientes las estaban aplicando en plantas solares, de modo que decidieron especializarse en el desarrollo de herramientas para facilitarles el trabajo en ese campo. Algo lógico si, tal como prevé la Agencia Internacional de la Energía, la energía solar se convierte en la mayor fuente de electricidad del planeta en el año 2050.  

Energía solar más limpia (todavía)

La acumulación de polvo y suciedad es uno de los principales factores en la pérdida de eficiencia de los paneles solares a lo largo del tiempo. La situación, además, se agrava en zonas áridas y desérticas debido a la presencia de arena en el entono y en estas áreas donde, precisamente, suelen instalarse más granjas solares. Así, las labores de limpieza pueden llegar a suponer el 60% de los costes operativos de una planta de este tipo. Pero este reto también ha encontrado una solución en el uso de drones capaces de limpiar los paneles de forma autónoma. La tecnología, desarrollada por la empresa Aerial Power, consiste en drones equipados con cepillos giratorios que pueden limpiar los paneles sin necesidad de agua. De acuerdo con la empresa, una de sus principales ventajas de su sistema de inteligencia artificiales que lleva a cabo el proceso de forma autónoma y sin necesidad de operadores humanos.

Fuente: http://news.mit.edu/2019/raptor-maps-solar-drone-software-0130

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Hasta ahora, todas las características que servían de entrada para los algoritmos de aprendizaje supervisado había que proporcionarlos manualmente, y tenía que haber una persona que las diseñara. Este estudio plantea como principal novedad que esas características se produzcan de manera automática, aplicando técnicas de razonamiento automático para que no se generen de una forma aleatoria, sino con sentido para que el sistema funcione correctamente.

El ingeniero informático de la Universidad de Cádiz, Alberto Salguero, explica a la Fundación Descubre cómo funciona la metodología: “Describimos las actividades mediante algo parecido a un diagrama, que contiene nodos, representando conceptos, y líneas que representan las relaciones entre los conceptos”. En el caso de la aplicación para el reconocimiento de actividades se diseña uno de estos diagramas para hacer una descripción mínima del hogar y de los eventos que se han generado en él. Luego, un sistema de razonamiento automático, que emplea una base matemática más potente, combina esos conceptos de una manera ordenada para generar los datos de entrada para un algoritmo de reconocimiento de patrones. Una vez que la aplicación ha aprendido a reconocer las actividades que la persona está realizando, un sistema domótico podría apagar automáticamente las luces si el sistema detecta que una persona ha salido de la casa, por ejemplo.

Pero podría ir más allá, como detectar que se está preparando para salir de casa y automáticamente reducir la temperatura de la calefacción, manteniendo el hogar con calor residual. “No depende de que el usuario solicite una acción por parte del sistema, sino que el sistema ya puede realizar acciones o tomar decisiones de una forma mucho más concreta, sabiendo lo que está haciendo el usuario en cada momento”, comenta el profesor Salguero.

Los diagramas son en realidad ontologías, que están formadas por un conjunto de conceptos que representan los objetos que hay en una casa, como el frigorífico, las personas, las actividades que realizan o los sensores que están distribuidos por los espacios, y que están relacionados por medio de propiedades. Las ontologías contienen una alta formalización matemática, lo que permite al sistema extraer nuevo conocimiento que no le ha sido dado por el ser humano de forma explícita.

El clasificador que han generado los científicos de las universidades de Jaén y Cádiz es capaz, por tanto, de predecir con mucha más precisión la actividad que se está realizando en ese momento por el usuario, con respecto a los métodos clásicos. El trabajo puede consultarse en el artículo ‘Ontology-based feature generation to improve accuracy of activity recognition in smart environments’, publicado en la revista Computers & Electrical Engineering.

El software ya se puede usar, aunque para que pueda predecir la actividad que se está realizando necesita información que provenga de los sensores y por lo tanto habría que instalar más dispositivos en los hogares. En el laboratorio de la Universidad de Jaén se ha creado un ambiente inteligente en el que se están desarrollando diversas pruebas, con objetos, aparatos y electrodomésticos que simulan un hogar, donde cada uno lleva conectado un sensor. “Estamos otorgando al sistema información acerca de qué es lo que está haciendo la persona en ese momento, no solo qué objeto está tocando, sino en realidad, qué actividad está desarrollando en ese instante”, asegura Alberto Salguero. Por esta razón, esta tecnología se puede aplicar a múltiples situaciones, facilitando la vida a los seres humanos de manera proactiva, no reactiva.

Como utilidades principales, esta metodología puede mejorar el día a día de la gente, aplicando acciones automáticas en función de lo que está realizando el usuario. Se puede emplear para hacer sugerencias instantáneas, pero sobre todo va a tener utilidad en el área del ahorro energético y en el ámbito clínico, en la atención remota, tanto de ancianos como dependientes, e incluso predecir enfermedades neurodegenerativas.

El experto espera que su uso se haya generalizado en un futuro próximo, en torno a diez años. No solo se abaratarán los sensores, sino que estos no tendrán que instalarse físicamente en cada uno de los objetos, es decir, que funcionarán con el ruido que se genera en el hogar, por cámaras de vídeo que detecten la posición de las personas, o incluso con las pulseras inteligentes que mucha gente usa actualmente. No obstante, no pasará mucho tiempo en que cada vez los electrodomésticos estén conectados por medio de sensores a Internet, con lo que se está más cerca de la generalización de lo que se conoce como hogar inteligente.

Este tipo de tecnología puede entrar en conflicto con la privacidad. Según el científico de la Universidad de Cádiz es algo con lo que habrá que coexistir, como ya está sucediendo con los altavoces inteligentes que ya están en el mercado. “Vamos a tener que llegar a un compromiso entre la pérdida de esa privacidad y vivir de una forma más cómoda”, sostiene Salguero, que tendrá que controlarse a través de nuevas normativas que protejan la intimidad de los ciudadanos.

Este software que permite generar esas características está disponible libremente en Internet y se puede acceder al código fuente para que cualquiera lo pueda utilizar. La dirección donde se encuentra el código fuente de la aplicación es https://sourceforge.net/projects/owlmachinelearning/. También se incluyen algunos ejemplos de su uso, pero para ejecutar en línea de comandos y en el sistema operativo Linux.

Está desarrollado de modo genérico, por lo que se puede aplicar en cualquier ámbito. Lo único que necesita es una descripción del problema en forma de ontología, que sí se tendría que hacer manualmente y, a partir de ahí, el programa clasificaría de manera automática las diferentes situaciones que requiere el problema. Aunque el trabajo sobre el software, que ha contado con la financiación de las universidades de Jaén y Cádiz, ha finalizado y ha durado alrededor de seis meses, las investigaciones se centran ahora en cómo proporcionar la mejor información posible para esos clasificadores de actividades.

Actualmente, el equipo de la UCA y la UJA está aplicando esta metodología a la detección de enfermedades en embarazadas, recogiendo una serie de características de un grupo de mujeres durante el periodo de gestación para determinar qué relación hay entre esas características, y pronosticar si van a producirse problemas en el parto. (Fuente: Fundación Descubre)

Fuente: https://noticiasdelaciencia.com/art/31448/desarrollan-sistemas-inteligentes-de-razonamiento-artificial-sin-intervencion-humana

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