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La inteligencia artificial ya no necesita al ser humano(!¡)

Publicado el 25 mayo, 2018 por | Comentarios desactivados en La inteligencia artificial ya no necesita al ser humano(!¡)

Un pequeño paso para el hombre, pero un gran salto para la inteligencia artificial.

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DeepMind, la compañía que Google adquirió en 2014, ha presentado la última versión disponible de su inteligencia artificial, AlphaGo. El software, al que han denominado AlphaGo Zero, es capaz de aprender por sí solo sin ayuda humana y sin conocimientos previos de Go, el tradicional juego chino al que las máquinas batieron por primera vez el año pasado. La última versión de la inteligencia artificial de Google, AlphaGo Zero, ha batido a su predecesora por cien juegos a cero. El anterior AlphaGo logró vencer a Lee Se-dol, campeón mundial de Go, en marzo de 2016, por lo que el nuevo software podría considerarse como prácticamente imbatible.

Según explica en el trabajo publicado en Nature el equipo de Demis Hassabis, CEO de DeepMind, la última versión de la inteligencia artificial de Google utiliza una única red neuronal y cuatro chips especializados para el entrenamiento de redes neuronales. Por el contrario, el software anterior empleaba múltiples máquinas y 48 chips especializados (TPU, por sus siglas en inglés). El programa está diseñado para aprender desde cero de forma autodidacta con el objetivo de predecir la selección de movimientos y el ganador de sus partidas, mejorando con cada repetición del juego.

Tras unos días de entrenamiento, AlphaGo Zero consiguió completar más de cinco millones de partidas consigo mismo y batir la capacidad humana y de las anteriores versiones conocidas. El autoaprendizaje de la inteligencia artificial permitió que el programa de DeepMind descubriera por sí mismo los principios del mismo juego que tardaron en conocer los seres humanos miles de años, además de conceptualizar y desarrollar estrategias novedosas para resultar imbatible en este pasatiempo ancestral de origen asiático.

 

 

"Es increíble ver lo lejos que ha llegado AlphaGo en solo dos años. AlphaGo Zero es ahora la versión más sólida de nuestro programa y demuestra el progreso que podemos alcanzar incluso con una menor potencia de computación y evitando el uso de datos humanos", destaca Demis​ ​Hassabis, cofundador y CEO de la compañía.

El investigador, que llegó a ser descrito por The Guardian como "el superhéroe de la inteligencia artificial", destaca que avances como los conseguidos por su algoritmo podrían ayudar a resolver "todo tipo de problemas apremiantes del mundo real", como resolver el plegamiento de las proteínas o ayudar en el diseño de nuevos materiales.

Satinder Singh, especialista en Computación de la Universidad de Michigan, valora el trabajo como "un gran avance". El científico señala en una tribuna publicada en Nature News & Views que el método de aprendizaje del software es "novedoso", aunque combina "aspectos básicos y familiares" del aprendizaje por refuerzo autónomo. Las conclusiones de DeepMind, a juicio del investigador, que no ha participado en el estudio, muestran que probablemente los resultados de la inteligencia artificial sean mejores si emplean esta técnica que si se apoyan en la experiencia humana.

No obstante, Singh alerta de la "obsesión de los medios de comunicación" por el enfrentamiento entre la inteligencia artificial y los humanos. "Sí, otro bello y popular juego ha caído en poder de las máquinas, y sí, el método de aprendizaje por refuerzo autónomo puede ser aplicado en otras tareas. Sin embargo, este no es el principio del fin porque AlphaGo Zero, como otros programas exitosos, es extremadamente limitada en lo que sabe y respecto a lo que puede hacer en comparación con los humanos e incluso con otros animales", advierte el experto. Por su parte, el CEO de DeepMind también destaca el lado positivo de sus investigaciones, al resaltar que "si podemos hacer los mismos progresos con los problemas actuales que los avances conseguidos con AlphaGo, tendremos el potencial de impulsar la comprensión humana y tener un impacto positivo en nuestras vidas".

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Siemens lanza en España MindSphere, su sistema operativo de IoT en la nube

Publicado el 24 mayo, 2018 por | Comentarios desactivados en Siemens lanza en España MindSphere, su sistema operativo de IoT en la nube

Escrito por Siemens España | Publicado: Viernes, 04 Mayo 2018 | Categoría: Prensa Corporativa

  • La plataforma conecta máquinas e infraestructuras físicas con el mundo digital para analizar sus datos y multiplicar la eficiencia.
  • Esto permite a sus usuarios, desde incrementar la producción de una fábrica, hasta reducir costes de mantenimiento o conseguir importantes ahorros energéticos
  • Siemens ya comercializa esta plataforma en España y ha lanzado una nueva web para clientes, desarrolladores y partners.

Siemens, compañía global líder en tecnología, lanza en España su sistema operativo de Internet of Things (IoT) en la nube, MindSphere. Una plataforma capaz de conectar máquinas e infraestructuras físicas -tanto de Siemens como de terceros- al mundo digital, para extraer y analizar sus datos. Y es que hoy en día cada sistema físico posee una gran cantidad de datos e información que, al ser analizados, pueden optimizar el rendimiento de los recursos y conseguir mejores resultados en cualquier actividad. Más del 50% de los datos que existen en la actualidad se crearon el año pasado y sólo un 0,5% de ellos ha sido analizado o utilizado. Sin embargo, estos porcentajes aumentarán exponencialmente año tras año.

Un total de 5 millones de dispositivos se conectan cada día y se estima que esta cifra alcance los 50.000 millones en 2020. Ante esta situación, es necesario que las empresas sean conscientes del potencial y el valor de los datos en su beneficio propio y con este objetivo nació MindSphere. Para poder hacer uso de todo este nuevo ecosistema digital es necesario contar con soluciones que permitan aprovechar todo el valor de esas cantidades ingentes de información.

Para que un cliente pueda obtener el máximo beneficio, primero hay que definir los datos de interés, extraerlos y transferirlos a esta nueva plataforma creada por Siemens. Una vez en ella, estos datos se analizan y los más relevantes se clasifican para generar informes con recomendaciones que faciliten la toma de decisiones del negocio. Es la forma en que MindSphere conecta los datos con las personas, con el objetivo de obtener resultados capaces de aumentar los beneficios de una compañía. Por ejemplo, con esta herramienta, se puede incrementar la producción de una fábrica, reducir costes de mantenimiento o conseguir importantes ahorros energéticos, entre otras ventajas.

Este sistema operativo también permite desarrollar aplicaciones propias, -tanto de desarrolladores de Siemens como de terceros- y usarlas en MindSphere, así como ofrecerlas a otros usuarios, para que se enriquezca el negocio digital de los clientes. Así MindSphere ofrece la capacidad de desarrollar servicios en línea, aplicarlos y ponerlos a disposición de otros usuarios para reducir tiempo, aumentar la producción y usar activos de manera más efectiva.

Siemens cuenta con una base instalada de millones de dispositivos, entre los que se encuentran: 30 millones de sistemas de automatización, 70 millones de medidores inteligentes y 1 millón de productos conectados. De esta forma, Siemens también aprovecha su conocimiento y experiencia en automatización y análisis de datos. MindSphere admite estándares abiertos tanto para la adquisición como para la transferencia de datos, lo que proporciona unas soluciones de conectividad listas para usar, acceso a bibliotecas abiertas y la capacidad de admitir productos de terceros.

MindSphere es una tecnología en la nube apoyada por los principales proveedores de infraestructuras cloud: SAP, Atos, Microsoft Azure o Amazon Web Services. Ello permite que MindSphere pueda ser una herramienta tanto pública como privada o incluso instalarse en la propia instalación del cliente (On-Premise).

Nueva web de MindSphere en España

Para lanzar esta herramienta en nuestro país y que, tanto las empresas, desarrollares o partners nacionales puedan sacar el máximo partido a sus ventajas, la compañía ha lanzado una nueva web en específica de su herramienta para España, donde detalla las características y beneficios del uso de MindSphere para que las empresas pueden avanzar en su trasformación digital.

En el link www.siemens.es/mindsphere, cualquier cliente interesado podrán registrarse para obtener más información sobre las funcionalidades del sistema operativo y saber cómo MindSphere puede ayudar a aumentar la competencia de sus negocios de una forma personalizada, según su sector o necesidades específicas. El uso de MindSphere está diseñado para poder realizar mantenimiento predictivo o gestión de flotas; ayuda a convertir los productos en inteligentes, gracias a la capacidad de crear datos de valor de forma automática. También permite administrar los activos ferroviarios de una compañía para conseguir una mayor disponibilidad, menores costes y minimizar los riesgos operacionales; monitorizar el rendimiento de un sistema de construcción de edificios, a la vez que gestionar su demanda y suministro de energía de la manera más efectiva y eficiente, entre otras funcionalidades.

Laboratorios de ideas en MindSphere

Una de las características principales de Siemens es su afán por la innovación. Por ello, para continuar con el desarrollo de los beneficios de MindSphere en distintos sectores y aplicaciones, la compañía ha creado un total de 20 centros de Aplicaciones MindSphere, distribuidos por todo el mundo, con el objetivo de desarrollar sus servicios digitales en distintos sectores, desde la industria a la energía. En la actualidad, 900 desarrolladores de software, especialistas en datos e ingenieros están ya trabajando junto a los clientes de Siemens en estos centros para desarrollar innovaciones digitales para análisis de datos y "machine learning".

Siemens ha creado un programa específico para start up pioneras en IoT para promover sus soluciones a nivel mundial a través de MindSphere. El programa, denominado The MindSphere Rocket Club, un espacio virtual específico para que las empresas de nueva creación puedan conectarse al ecosistema MindSphere para poder colaborar e interactuar con todos los miembros del club, tanto grandes empresas como startups. De esta forma, Siemens tiene como objetivo crear un laboratorio de ideas para avanzar aún más en sus servicios y soluciones digitales para sus clientes a través de la cooperación y el intercambio de conocimientos.

Acerca de Siemens España

Siemens España tiene 3.347 empleados (excluyendo las empresas participadas al 50%). La compañía cuenta con centros de competencia mundial en los que innova, fabrica y exporta, como Cornellà (material ferroviario), Getafe (equipos de radiodiagnóstico portátiles), Rubí (material eléctrico) o Miñano (motores).

Síguenos en Twitter: www.twitter.com/siemens_es

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Siemens AG (Berlín y Múnich) es un grupo tecnológico líder a nivel mundial que desde hace 170 años es sinónimo de excelencia tecnológica, innovación, calidad, fiabilidad e internacionalización. La compañía está presente en todo el mundo, principalmente en las áreas de electrificación, automatización y digitalización. Siemens es un proveedor líder de soluciones eficientes en generación y transmisión de energía y pionera en soluciones de infraestructuras, así como soluciones de automatización, accionamiento y software para la industria. La compañía también es un proveedor líder de equipos de imágenes médicas, como la tomografía computarizada y los sistemas de imágenes por resonancia magnética, y un líder en diagnóstico de laboratorio y tecnología clínica. En el año fiscal 2017, que finalizó el 30 de septiembre de 2017, Siemens generó ingresos de 83.000 millones de euros y un beneficio neto de 6.200 millones de euros. A fines de septiembre de 2017, la compañía tenía alrededor de 377.000 empleados en todo el mundo. Más información está disponible en Internet en www.siemens.com.

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Fallece el físico alemán que hizo posible el disco duro

Publicado el 16 abril, 2018 por | Comentarios desactivados en Fallece el físico alemán que hizo posible el disco duro

Descubridor de la magnetorresistencia gigante, Peter Grünberg ganó el Nobel de Física en 2007

ABC Tecnología :: Rosalía Sánchez, corresponsal en Berlín


El físico alemán Peter Gruenberg en su laboratorio del Centro de Investigación de Juelich

El almacenaje de datos, que hoy tanto nos preocupa, fue posible gracias al descubrimiento de la magnetorresistencia gigante, por el que el alemán Peter Grünberg ganó el Nobel de Física en 2007 junto a su colega francés Albert Fel. Fue la primera gran aplicación práctica de la nanotecnología y el colofón a una carrera científica de fondo.

Grünberg nació en 1939 en Pilsen, actual República Checa. En 1946, tras la Segunda Guerra Mundial, su familia fue expulsada del país junto al resto de la minoría alemana y se trasladó a Lauterbach, una pequeña localidad en el estado federado de Hessen, donde sufrieron la precariedad y las carencias propias de la dura postguerra alemana. Su padre insistió en que él estudiase, a pesar de que en la familia eran necesarios más salarios para llegar a fin de mes, y terminó licenciado en Física por la Universidad Johann Wolfgang Goethe de Fráncfort en 1962. En 2004, tras 32 años dedicados al Centro de Investigaciones de Jülich, se retiró oficialmente, aunque prosiguió con su labor y mantuvo una oficina en ese centro hasta su fallecimiento.

Pionero en el desarrollo de la nanotecnología, su investigación en el campo de la condensación física de la materia dio su formidable fruto en 1988, recibiendo un primer premio de la Sociedad Americana de la Física. En 1994 inauguró la «espintrónica», la nueva disciplina tecnológica gracias a la que la portabilidad y la capacidad de los aparatos electrónicos comenzó a ser cada vez mayor. Con ella revolucionó las técnicas informáticas para la extracción y compactación de datos de los discos duros de ordenador y permitió en medicina importantes avances en diagnósticos y localización de células.

Su compañero de Nobel alabó siempre su «constancia y rigor científico» y agradeció a la investigación, más que el premio, el haberle obsequiado con la amistad de Grünberg, que hubiera preferido, sin embargo, haber aportado algún avance significativo «en el ámbito del ahorro energético o protección del medio ambiente, que serán problemas más acuciantes en los próximos siglo», predijo.

Amante del deporte y guitarrista en sus ratos libres, siempre guardó una escrupulosa discreción a pesar de sus participaciones en congresos internacionales y reconocimientos en eventos científicos. Ni siquiera el Nobel consiguió sacarle de su rutina de estudio y el mismo día que la Academia Sueca le concedió el premio acudió a trabajar como de costumbre y bridó con champán solamente porque un colega del departamento bajó a comprar una botella. «He recibido premios antes y la gente me decía que sólo me faltaba uno, el premio último, así que en cierto sentido estaba preparado para ello», explicó a un periódico local justificando que «ha sido sorpresa solo en parte». También dijo en ese momento que «el verdadero significado de este premio, lo que va a cambiar en nuestras vidas, solo se comprenderá con el tiempo». Y tenía razón.


Peter Gruenberg sostiene un disco duro tradicional de almacenamiento
magnético de datos en platos giratorios

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Aquí puedes comprobar si has sido uno de afectados por el robo de datos en Facebook

Publicado el 12 abril, 2018 por | Comentarios desactivados en Aquí puedes comprobar si has sido uno de afectados por el robo de datos en Facebook

ABC Tecnología

 

La red social ha habilitado un enlace que te dice si tu información fue compartida por Cambridge Analytica

Han tenido que pasar más de tres semanas para que Facebook haya habilitado un enlace que informe de forma fiable a los usuarios de su red social si sus datos están comprometidos por la aplicación «This is your digital life», la aplicación que recopiló datos de 87 millones de personas en todo el mundo (137.000 solo en España) que luego Cambridge Analytica utilizó para influenciar en diferentes campañas políticas, como en las elecciones presidenciales de EE.UU. en 2016. De forma paralela al mensaje que las personas afectadas recibirán en su «feed» de noticias, la compañía de Mark Zuckerberg ha habilitado una página de ayuda que informa si el usuario que pregunta está entre los danmificados, al igual que sus contactos.

Para acceder a ella, solo hay que pinchar en este enlace (si bien es complicado llegar por iniciativa propia). Se debe tener abierta la sesión de Facebook para que la aplicación pueda reconocer al usuario. Una vez seguidos estos pasos, un diálogo en inglés (aún no está traducido al español) informa sobre la situación.

«Recientemente, compartimos información sobre el posible uso indebido de sus datos de Facebook por aplicaciones y sitios web. También compartimos planes sobre cómo estamos tomando medidas para evitar que esto suceda en el futuro». En este texto aparecen enlaces hacia otras páginas que explican las medidas que está tomando Facebook desde que saltase el escándalo de Cambridge Analytica y un segundo diálogo donde se puedes comprobar si tu cuenta personal está involucrada en el robo de datos.

Independientemente del resultado, la página te recomienda que revises y actualices la información que compartes con otras aplicaciones y sitios web que se alojan en Facebook.

Un aviso para cada afectado

De forma independiente, la plataforma social ha anunciado que desde este lunes se irá informando a los 87 millones de usuarios que han sido afectados en todo el mundo. Así, éstos podrán ver un mensaje al principio de su «NewsFeed» de noticias, igual que Facebook les recuerda que es su cumpleaños o el tiempo que llevan en contacto con determinada persona, un mensaje con el siguiente texto: «Hemos prohibido el sitio web “This is your digital life” (la aplicación por la que se recabaron los millones de datos comprometidos), que uno de tus amigos de Facebook usó para iniciar sesión. Lo hicimos porque es posible que el sitio web haya utilizado indebidamente parte de su información al compartirla con una empresa Cambridge Analytica».

En esta misma misiva se afirma que «aún queda más trabajo por hacer», pero se reitera el «compromiso» de la red social para «hacer frente al abuso» y que cada usuario pueda gestionar qué información desea compartir. Desde Facebook han asegurado a ABC que el despliegue será progresivo, por lo que no llegará a todos los afectados hasta pasados unos días.

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¿Podremos crear máquinas verdaderamente inteligentes?

Publicado el 9 abril, 2018 por | Comentarios desactivados en ¿Podremos crear máquinas verdaderamente inteligentes?

El llamado aprendizaje automático está conquistando la automatización de procesos, en muchos casos complejos, pero aislados

EL PAÍS | MARÍA PÉREZ ORTIZ | 1 ABR 2018 – 10:03 CEST
 

El robot Sophia, durante una feria de innovación en Katmandú (Nepal). NAVESH CHITRAKAR REUTERS

La inteligencia artificial, aún emitiendo sus primeros balbuceos, ya nos acompaña en muchas de nuestras actividades. Ha aprendido con nuestra ayuda a reconocer voces, huellas, o simplemente, patrones, allá donde los haya. Nos ofrece las nuevas e infinitas posibilidades que el universo computacional puede brindarnos: predicción meteorológica, sistemas que aprenden de nuestros gustos para hacernos recomendaciones, o traducción automática y en tiempo real entre idiomas.

El término inteligencia artificial se acuñó hace poco más de 60 años. Los albores de esta tecnología estaban plagados de optimismo: se pensó que si los ordenadores eran capaces de demostrar ciertos teoremas matemáticos o de jugar al ajedrez al nivel de los grandes maestros, ¿por qué no podrían resolver con facilidad tareas que consideramos automáticas, como reconocer caras u objetos? Las primeras predicciones apuntaban a que seríamos capaces de crear máquinas inteligentes a nuestro nivel en cuestión de unos pocos años. Evidentemente, estas predicciones se equivocaban. Después de millones invertidos, la inteligencia artificial cayó casi en el olvido durante un período de tiempo.

Hoy sabemos que las máquinas pueden aprender, pero ¿podemos crear máquinas verdaderamente inteligentes? Sí y no. El llamado aprendizaje automático está conquistando la automatización de procesos, en muchos casos complejos, pero aislados, es decir, podemos crear sistemas específicos para una determinada tarea acotada, por ejemplo, relacionada con el diagnóstico médico. Pero esto no es todo. La inteligencia artificial también está empezando a conquistar ciertas tareas de creación, llamadas generativas, por ejemplo, para crear arte, aprendiendo de poesía, pintura o música. Disponemos ya del hardware necesario para crear una máquina con las capacidades computacionales del cerebro humano. Sin embargo, no sabemos cómo hacer que aprenda. Nuestro escaso conocimiento de neurociencia es una barrera difícil de sortear, ya que la mayoría de técnicas en inteligencia artificial están basadas en lo que conocemos de nuestro cerebro y de sus mecanismos de aprendizaje.

Un ejemplo son las llamadas redes neuronales artificiales, que imitan la disposición y el entrenamiento de las redes neuronales presentes en nuestro cerebro. Se trata de unidades de procesamiento simples, conectadas y que aprenden de impulsos. En los inicios, estas redes eran relativamente simples, tomando unos datos de entrada y usando una capa de procesamiento para producir una salida. Sin embargo, el área conocida ahora como aprendizaje profundo estudia cómo entrenar redes con múltiples capas conectadas, proporcionando modelos más parecidos a nuestro cerebro. Otra de las áreas con gran potencial es el conocido aprendizaje por refuerzo, en el cual las máquinas aprenden del entorno mediante un sistema de recompensa a sus acciones, sin necesitar constante supervisión, algo más parecido al aprendizaje al que nos sometemos desde la infancia.

Hay expertos que relacionan la actual crisis con la velocidad a la que está cambiando el mercado de trabajo, como ocurrió en la revolución industrial. La automatización de las tareas inherentes a distintos puestos de trabajo dará lugar a una nueva era de trabajos más especializados en procesos de computación. Hemos de anticipar estos cambios y preparar a la sociedad para ellos. Se seguirán necesitando por supuesto expertos en todas las áreas de conocimiento, pero éstos precisarán también de un cierto dominio de estas nuevas tecnologías de automatización.

La inteligencia artificial no ha nacido para competir con nuestra inteligencia, sino para ayudarnos en nuestras tareas diarias, en su mayoría rutinarias, y, en consecuencia, mejorar nuestro nivel de vida. Sin duda mejorará nuestra inteligencia colectiva, dando paso a avances que ahora mismo consideramos ciencia ficción. Algunos de ellos pertenecen más al presente que al futuro: sistemas que aprenden de patrones cerebrales para ayudar a personas con movilidad reducida a utilizar brazos o piernas biónicas, reconocimiento de emociones en animales o detección de somnolencia en conductores analizando patrones de parpadeo, entre otros.

Se habla de que en un futuro no lejano el término humano y robot se fusionarán para dar lugar a ciborgs, humanos con acceso a un nuevo mundo virtual. Pero, ¿sabemos con seguridad hacia dónde nos dirigimos? La evolución de la inteligencia artificial dependerá solo de nosotros, sus creadores. Somos nosotros los encargados de asegurar que estos nuevos avances vayan realmente enfocados a mejorar la inteligencia colectiva de nuestra sociedad. En lo que atañe a la aplicación de la inteligencia artificial, están surgiendo distintas cuestiones relacionadas con ética o leyes, por ejemplo las que hacen referencia a la responsabilidad de los coches autónomos. Estas cuestiones son de gran importancia para la adecuada evolución de nuestra sociedad.

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