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Analítica en Edge Computing

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Si fuese un investigador del siglo XIX, que ha realizado un avance científico, me surgiría una gran inquietud sobre compartir mi hallazgo. Por un lado, al compartir mis avances podré beneficiarme del conocimiento de la comunidad científica, su perspectiva global y contar con recursos que yo no dispongo, así como dividir la carga de trabajo.

Por otro lado, corro el riesgo de que mis conclusiones caigan en malas manos, o que la toma de decisiones sea más lenta al tener que esperar el feedback de expertos e incluso la aprobación final de la comunidad académica. Continuar leyendo

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Rapsodia de un pensamiento metafísico

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Por más que nos lleve la Ciencia advirtiendo de que con su ayuda toda posibilidad de pensamiento metafísico quedará para siempre aniquilada, hay que decir que tras varios siglos de espera nada ha cambiado.

Fijaos si la batalla no está del todo resuelta que el terraplanismo ha vuelto para quedarse. Pero no es solamente que el pensamiento metafísico haya sido capaz de resistir ante la acometida de la Ciencia, sino que además la ha terminado por derrotar del todo haciéndola pensar de manera metafísica incluso a ella. Continuar leyendo

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Y si el futuro de la inteligencia artificial se centrase en el ser humano y sus necesidades para mejorar su salud…

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Hoy en día hay millones de personas en todo el mundo con movilidad reducida o deteriorada tras haber sufrido una hemorragia cerebral o ictus. Esto representa un serio desafío para la sociedad debido a la falta de una respuesta tecnológica adecuada.

Los pacientes necesitan dispositivos de asistencia que sean confiables, multifuncionales, adaptativos e interactivos, es decir, inteligentes. Si dirigimos la inteligencia artificial hacia el humano, seremos nosotros mismos los que podamos controlar dispositivos de asistencia o rehabilitación como robots, exoesqueletos o sillas de ruedas. Continuar leyendo

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Exilio digital: confinados en nuestras casas, hay que conciliar la vida y el trabajo

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Alto y claro: el teletrabajo está aquí, y este cambio “no es moco de pavo”. Este cambio ha aparecido aquí ya en dos ocasiones: consejos y costumbres. Y debemos tener en cuenta además un tercer aspecto, las herramientas y la seguridad. 

Estudiemos primero el fantasma del colapso de la red, el talón de Aquiles digital: España es el primer país europeo y el tercero del mundo en infraestructuras de fibra óptica. Esto nos da cierta tranquilidad en el País Vasco peninsular. La red de fibra óptica puede soportar, en principio, los picos de caudal que ya vivimos. Otra cosa es la red móvil, ya que se divide en “celdas” y cada celda está configurada para soportar un número determinado de usuarios concurrentes. El tráfico de redes se ha incrementado en un 40 % en las conexiones generadas por router doméstico y en un 50 % en el consumo de datos desde teléfonos móviles. Ahí está el problema: por favor, utiliza el móvil con sensatez. El fijo está ahí, ¡no lo olvides! Continuar leyendo

Infraestructuras de transporte: gestión de riesgos técnicos a lo largo del ciclo de vida

Infraestructuras de transporte: gestión de riesgos técnicos a lo largo del ciclo de vida

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Todos somos conscientes de que los objetivos de la sociedad son dinámicos y cambiantes, y las amenazas de cada tiempo también. Los grandes proyectos de infraestructura adolecen de una gestión específica del riesgo en prácticamente todas las etapas del ciclo de vida: se necesita un enfoque global para optimizar una gestión eficiente de los activos.

PWC y Oxford Economics estiman que la inversión anual en infraestructuras de transporte (carreteras, ferrocarriles, puertos y aeropuertos) a nivel mundial crecerá a una tasa anual compuesta del 5 %, pasando de los 942 millones de dólares anuales de inversión en 2014 a los 1.568 millones de dólares anuales en 2025. Continuar leyendo

Essential Omega-3 fatty acids: a finite resource?

Essential Omega-3 fatty acids: a finite resource?

23 abril, 2020 Thomas Dietrich

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Today’s nutritional requirements reflect a long-lasting evolutionary process adapting genetic patterns to life circumstances. However, since agricultural food production appeared 10.000 years ago and Industrial Revolution started, genetic adaptation produced only minor alterations, leading to the fact that we are nearly identical to our late Palaeolithic ancestors (Eaton et al., 1997).

Therefore, their nutritional patterns are still relevant for our wellbeing. This can be especially seen in the consumption of Omega-3 fatty acids. Since epidemiological studies revealed in the late 1970s, that Inuit’s from Greenland had substantially reduced rates of acute myocardial infarction compared with Western control subjects extensive research on Omega-3 fatty acids were performed. Continuar leyendo

Teletrabajo: mitos y realidades forzosas en tiempos de una pandemia

Teletrabajo: mitos y realidades forzosas en tiempos de una pandemia

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El Covid-19 se ha revelado como una de las grandes fuerzas impulsoras de la transformación digital en los últimos años. El problema es que lo ha hecho de manera tan virulenta e inesperada, que ha obligado a muchas organizaciones y profesionales a hacer cosas para las que no estaban preparadas.

Quizás, una de las lecturas más positivas que esta crisis podría traer, es la necesidad de impulsar los medios telemáticos y las culturas digitales asociados a ellas, con el objetivo de replantearnos por completo, las culturas laborales basadas en el presencialismo, que todavía imperan en muchas organizaciones. Continuar leyendo

Buckypaper: a nano-scale technology with industrial-sized applications

Buckypaper: a nano-scale technology with industrial-sized applications

2 abril, 2020 Richard Seddon

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A “buckypaper” is a randomly oriented self-supporting film of carbon nanotubes (CNTs), resembling flexible black paper. It is an assembly that represents the nanoscale material properties of the CNTs at a macroscopic scale, whilst avoiding all the inherent handling and processing issues of a nanomaterial.

Buckypapers (BPs) are exceptionally lightweight (10-50 gsm), flexible free-standing films with nanoscale porous structures, that typically range in thickness from 20-100 microns. The development of these sheets leads to the creation of strong, lightweight, foldable and highly conductive materials. Continuar leyendo

Diseñando los centros de competencias digitales del futuro

Diseñando los centros de competencias digitales del futuro

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La Asociación Somos Digital ha publicado el estudio “Los Centros de Competencias Digitales del Futuroelaborado por la Junta de Castilla y León. El estudio, que ha contado con la colaboración de TECNALIA y la participación de una veintena de redes de Centros, diseña el nuevo rol de los Centros de Competencias Digitales en la era de la supremacía tecnológica: a qué beneficiarios se dirigirán, para qué nuevas necesidades, con qué propuesta de valor, qué servicios ofrecerán y cómo se prestarán estos servicios.

Hace unos 25 o 30 años, allá por los 90, empezaba el despliegue generalizado de unas tecnologías que iban a cambiar por completo la sociedad, como los ordenadores personales, internet o las comunicaciones móviles. Continuar leyendo

Los datos nunca duermen: analítica de datos en tiempo real

Los datos nunca duermen: analítica de datos en tiempo real

12 marzo, 2020 Jesús López Lobo

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4,5M de videos de YouTube son vistos, 511200 usuarios envían tweets, 188M de emails son enviados, 23.1840 usuarios hacen una llamada de Skype, 5.140 fotos de Instagram se postean … ¡cada minuto! Esta es la realidad en la que hemos vivido en 2019.

¿Crees que una inteligencia artificial tradicional es capaz de gestionar este volumen de información? Evidentemente no, y este es el secreto: analítica de datos en tiempo real.

Cuestión de inmediatez y espacio

La IA tradicional tiene un modo muy concreto de proceder. Se basa en el acceso a grandes volúmenes de datos, y en disponer del tiempo que sea necesario para entrenarse y aprender. Da por hecho que toda la información va a estar disponible y es accesible en todo momento. Y esto puede ser cierto mientras que los costes de almacenaje de la información, y el tiempo o coste de procesamiento no exceda de unos valores que se puedan permitir en un escenario de aplicación concreto.

En un mundo en el que la mayoría de sus procesos y aplicaciones se nutren de información en tiempo real, y a los que se le exigen respuestas casi inmediatas, la información a manejar es de tal volumen, y se debe procesar a tal velocidad, que la IA tradicional no sirve.

La solución pasa por la analítica de datos en tiempo real, y por el desarrollo de algoritmos y arquitecturas que permitan que la IA pueda aprender de forma incremental cada vez que la información está disponible. Y sin necesidad de tenerla que almacenar para acceder en el futuro, porque ni va a ser necesario, ni va a ser posible almacenarla ni procesarla. No hay tiempo. No hay sitio. La IA tiene que dar una respuesta ya.

Youtube no puede decir a sus usuarios que paren de generar videos porque su algoritmo necesita 10 minutos para entrenarse con la nueva información. Twitter no puede mandar parar a sus twiteros para procesar y analizar el contenido de los tweets. Amazon no puede parar las compras porque necesita cinco minutos para que sus algoritmos de recomendación tengan que reentrenarse con los nuevos datos, y así ofrecer recomendaciones mejor adaptadas a los gustos. ¿Cómo lo hacen? Usan algoritmos y arquitecturas para procesar datos en tiempo real.

Los datos tienen la mala costumbre de cambiar

Como parte de esta particular forma de hacer analítica, uno de los desafíos más importantes que se presenta es el manejo del efecto denominado concept drift. Este efecto consiste en el cambio repentino y sin previo aviso que se puede producir en la distribución de los datos. Este cambio hace que los algoritmos entrenados y usados hasta el momento queden obsoletos, lo que nos obliga a detectar este cambio en tiempo real y re-entrenar de nuevo los modelos. De lo contrario, el sistema en cuestión, que se basa en las predicciones de estos modelos, perdería (por ejemplo) precisión en sus predicciones.

Pensemos por ejemplo en una red de sensores Wifi-desplegados para monitorizar el estado de un componente o proceso de una planta de producción. El envejecimiento, calentamiento, o simplemente el mal funcionamiento de uno o varios de estos sensores pueden provocar un cambio en la distribución de los datos.  El sistema de monitorización que se alimenta de estos datos podría estar encargado de predecir el momento de fractura de un componente o de establecer el mejor momento para su recambio, y así no interrumpir el proceso productivo. Este sistema de monitorización estaría haciendo una predicción no adecuada basada en modelos generados cuando los datos eran correctos, pero sin considerar el cambio actual en la red de sensores.

Situaciones como estas son las que se pretende evitar con el manejo del concept drift. Su impacto puede ser tan grande, que no tenerlo en cuenta no es una opción. Muchas empresas ven mermadas de forma repentina sus capacidades analíticas en tiempo real y no saben por qué. Este es el principal causante.

Otros casos de uso

Muchas veces, ante una necesidad de gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, se piensa en una complicada y costosa arquitectura, que a menudo está sobre dimensionada “por si acaso”. Cuando la realidad dicta que en algunas de estas ocasiones la solución que mejor se adapta pasa por una arquitectura menos pesada y que incluya un tratamiento de los datos en tiempo real.

La analítica de datos en tiempo real no es una necesidad en exclusiva de YouTube, Twitter, Skype, Instagram, Amazon, … grandes empresas. Es una necesidad más cercana de lo que pensamos, y de la que algunas empresas aun no son conscientes de necesitarla.

  • Predicción de la demanda: eléctrica, de comida, de cualquier bien de consumo, etc. Analizar esta demanda en tiempo real y poder predecirla en el corto plazo es una necesidad de muchas empresas. Además, sabiendo que las preferencias y gustos de los usuarios van cambiando y evolucionando (bien de forma repentina o gradual), el tratamiento del cambio (concept drift) resulta primordial.
  • Social media: probablemente uno de los mayores productores de datos en tiempo real que existen. Y seguramente uno de los mayores interesados en lidiar con el concept drift.
  • Gemelo digital: muy de moda últimamente. El desarrollo de gemelos digitales está adquiriendo una relevancia especial en los últimos años por las ventajas que aporta a la hora de simular procesos, realizar testeos, capacitar personal, conocer en tiempo real el comportamiento del sistema simulado, etc. Una de las partes más relevantes de un gemelo digital es su capacidad para tratar y analizar datos en tiempo real.
  • Marketing y comercio digital: analizar las ventas y transacciones en tiempo real es capital para estas empresas, por supuesto es necesaria para detectar el fraude. Y conocer los cambios de gustos, preferencias, necesidades, etc. oro en estado puro.
  • Ciberseguridad: otro término de moda, pero no por ello menos relevante. La detección de amenazas, robos, suplantaciones, intrusos, etc. es el día a día de esta tecnología. Hacerlo en tiempo real … obligatorio. Ser capaces de detectar anomalías o concept drift … cuestión de superviviencia en un entorno con alta competencia.
  • Epidemias y desastres: la analítica de datos en tiempo real ofrece un plus en cuanto a control y prevención en estos casos.
  • Salud: el tratamiento de varias fuentes de datos en tiempo real son una clara línea de investigación en el tratamiento y seguimiento de pacientes.
  • Otros: monitorización y predicción de tráfico, optimización de procesos, IoT, educación online, crimen, finanzas, banca, sistemas de recomendación, industria del entretenimiento, redes móviles, …etc.

En resumen. Si no tratas adecuadamente lo que está pasando, no vas a saber con garantías lo que ha pasado y lo que va a pasar.

“Si parpadeas te lo vas a perder.”