Internet seguro en la transición cuántica

Internet seguro en la transición cuántica

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Durante muchos años hemos considerado que los mecanismos de seguridad usados en Internet nos protegen adecuadamente al utilizar la web para operaciones tan sensibles como realizar operaciones con nuestro banco, comprar productos en comercios electrónicos, o intercambiar documentos privados. De hecho, la evolución natural en materia de seguridad ha sido mejorar esos mecanismos que ya se han demostrado eficaces y establecerlos como obligatorios, incluso en casos en los que la seguridad no está comprometida.

El principal mecanismo de seguridad en Internet es el HTTPS; la versión segura del protocolo HTTP. En prácticamente todas las páginas por las que naveguemos, veremos en la dirección del navegador “https://”, y al lado encontraremos el icono de un candado. Pinchando en él nos proporciona información de seguridad. Continuar leyendo

Las 5Ws de la Ciencia De Datos: qué, quién, dónde, cuándo y por qué

Las 5Ws de la Ciencia De Datos: qué, quién, dónde, cuándo y por qué

8 abril, 2021 Sergio Gil López

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¿Qué, quién, dónde y cuándo? Hagamos un poco de historia para darnos cuenta de que la Ciencia de Datos no es un concepto tan nuevo como parece.

Comencemos la historia con Alan Turing (1952) quien plantea el conocido test de Turing; capacidad de una máquina de demostrar un comportamiento humano (inteligente) sin ser distinguido. Hotelling (1940) introduce el concepto de Applied Statistics. Arthur Samuel (1952) desarrolla el primer algoritmo capaz de ganar a un humano al juego de damas inglesas. Minsky y McCarthy (1956) acuñan un conjunto de técnicas dentro del paradigma Artificial Intelligence. Rossenblatt (1958) desarrolla la primera red neuronal (MLP). Jhon W. Tukey en 1962 publica un artículo titulado “El Futuro del Análisis de Datos” centrándose en conceptos meramente estadísticos y de análisis numérico; haciendo referencia a técnicas de 1800, ajuste por mínimos cuadrados de Gauss & Legendre. Continuar leyendo

Mujer, hombre, blanco, negro y los sesgos en la IA

Mujer, hombre, blanco, negro y los sesgos en la IA

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Empecemos por esta cuestión: ¿qué significa sesgo? La palabra tiene diferentes acepciones dependiendo del campo de aplicación. Sin embargo, en la mayoría de ellos la esencia es invariante y se traduce en cómo se produce una distorsión de la realidad a partir de informaciones pasadas irrelevantes para el caso. Etimológicamente, “sesgo proviene de sesgar, torcer o atravesar algo hacia uno de sus lados”.

En su traducción a psicología cognitiva hace a su vez mención a: “un efecto psicológico que produce una desviación en el procesamiento mental, lo que lleva a una distorsión, juicio inexacto, interpretación ilógica, o lo que se llama en términos generales irracionalidad, que se da sobre la base de la interpretación de la información disponible, aunque los datos no sean lógicos o no estén relacionados entre sí”. Continuar leyendo

Ingeniería de Software Cuántico y su ciclo de vida: una nueva disciplina de investigación para los próximos años

Ingeniería de Software Cuántico y su ciclo de vida: una nueva disciplina de investigación para los próximos años

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El software cuántico, dentro de la tecnología disruptiva de computación cuántica necesita ser planificado, diseñado, implementado, estimado, probado, asegurada su seguridad y calidad, evolucionado y mantenido.

Esto significa que la ingeniería del software cuántico debe ser desarrollada como una nueva disciplina, tanto a nivel académico como industrial, a lo largo del nuevo ciclo de vida de software cuántico (Quantum Software Lifecycle).

La computación cuántica se está convirtiendo en un área cada vez más prometedora con importantes inversiones públicas y privadas para resolver problemas en diferentes sectores, que antes no eran posibles por tiempo o procesamiento gracias a los ordenadores cuánticos como, por ejemplo:

  • Privacidad y criptografía: autenticación, certificación de aleatoriedad.
  • Química: simulaciones de moléculas complejas, descubrimiento de nuevos materiales diseño molecular avanzado, etc.
  • Energía y agricultura: mejor distribución de recursos, producción de amoniaco, modelado de degradación de activos, etc.
  • Logística y cadena de suministro: optimización de problemas en compras, producción y distribución, optimización de rutas de los vehículos, etc.
  • Medicina y salud: descubrimiento de fármacos, cirugías de alta precisión y no invasivas, medicina personalizada, predicción de prescripción de terapias, etc.
  • Programas de seguridad nacional y defensa

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Los errores nos hablan… ¿estamos dispuestos a escucharlos?

Los errores nos hablan… ¿estamos dispuestos a escucharlos?

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Cuantas veces hemos escuchado frases del tipo: “¡hay que aprender de los errores!”; “equivocarse es parte del aprendizaje”; “¡no hay mejor manera de aprender que equivocarse!” Estas verdades, que suelen acompañarnos a lo largo de nuestras vidas, desde nuestra infancia son realmente difíciles de aplicar porque nuestra sociedad y nuestra cultura exalta el éxito, pero nunca el necesario y complicado proceso para conseguirlo.

Esto se puede trasladar a cuando hablamos de empresas que desarrollan software. Los errores se asumen como parte inevitable del ciclo de vida de desarrollo, se asumen como herencia en un mantenimiento de sistemas, se actúa como bomberos profesionales cuando desatan un incendio, pero muy pocas empresas se paran a escuchar lo que los errores les susurran, y todavía menos aplican una sistemática para mejorar en función de las indicaciones que dichos errores nos proporcionan. Continuar leyendo

La guerra de los estándares de comunicación del vehículo conectado

La guerra de los estándares de comunicación del vehículo conectado

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Las expectativas de la implantación del vehículo conectado son muy prometedoras: aumentar la eficiencia de la movilidad por carretera, reducir la contaminación ambiental y, sobre todo, mejorar la seguridad vial.

Para que esto sea posible el parque automovilístico debe incluir estas tecnologías de comunicación en su equipamiento de serie. Y a su vez, nuestra red de carreteras debe contar con suficientes equipos desplegados que den cobertura a esos vehículos. Las tecnologías de comunicación vehicular V2X (Vehicle-to-Everything) se pueden considerar como un elemento de seguridad complementario a los sistemas actuales de asistencia a la conducción (ADAS), basados en diferentes tipos de sensores como el radar, el LiDAR y las cámaras. La utilización de esta tecnología cobra sentido al avisar al conductor de peligros cercanos que no son visibles para él ni para los sistemas de ayuda a la conducción. Continuar leyendo

Claves para abordar un proyecto de Inteligencia Artificial con éxito

Claves para abordar un proyecto de Inteligencia Artificial con éxito

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Según una encuesta realizada a más de 9.000 empresas llevada a cabo por la Comisión Europea, un 78 % de las europeas afirman saber qué es la Inteligencia Artificial (IA), el 15 % no lo tiene muy claro, y solo un 7 % admite no saber lo qué es.

Estas cifras están invertidas, y solo un porcentaje muy bajo entiende realmente las implicaciones de la IA. A pesar de que parezca la solución a todos nuestros problemas y que haya programas públicos de financiación apoyando la implementación de la inteligencia artificial en todos los sectores, y aunque parezca que estamos rodeados de empresas con productos y soluciones exitosas (Uber, Alexa, incluso el aspirador Roomba), la cruda realidad es que no es fácil encontrar aplicaciones en producción donde la IA está presente en las empresas industriales de nuestro entorno. Continuar leyendo

EDGE-CLOUD: el camino 5G a Tecnologías Operacionales (OT) servitizadas

EDGE-CLOUD: el camino 5G a Tecnologías Operacionales (OT) servitizadas

3 diciembre, 2020 Gabriel Aznar Lapuente

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Durante los últimos años el sector industrial ha venido absorbiendo una serie de conceptos provenientes del sector TIC, que han permitido construir nuevas arquitecturas de procesamiento y comunicación de altas prestaciones. La combinación de ambos sectores, junto con la aplicación de una amalgama de tecnologías habilitadoras ligadas al BigData y a la Inteligencia Artificial han dado soporte a las necesidades de gestión de datos que se plantean en aplicaciones incipientes del movimiento 4.0 en la industria.

Con el objeto de facilitar la comprensión conceptual de estas arquitecturas en el sector industrial se han acuñado dos términos que hoy en día ya se usan de manera extendida en la industria: edge computing y cloud computing. Se tiende a diferenciar entre estos dos conceptos dependiendo de la ubicación de la infraestructura donde se ejecuta el software, es decir, si ese software se ejecuta en un equipo que está físicamente en la planta se habla de edge computing, mientras que si lo hace fuera se habla de cloud computing. Continuar leyendo

Software Is Eating the World

Software Is Eating the World

26 noviembre, 2020 José Arias Marín

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Este es el título de un artículo publicado en el WSJ en agosto de 2011, en el que se entrevistaba a Marc Andreessen, cofundador de Netscape y de una las más reconocidas y exitosas firmas de venture capital en Silicon Valley, Andreessen-Horowitz.

En 2011 estábamos inmersos en otra crisis, la financiera e inmobiliaria y las empresas de software estaban adquiriendo una capitalización no acorde con la situación económica, había una sensación generalizada de que estuviéramos presenciando otra burbuja como con las empresas dot-com en los lejanos 90s con el cambio de milenio. Marc Andreesen explica que no era una burbuja sino una tendencia, no desde la perspectiva de la relevancia que ya había tomado el software en cualquier sector para ser más competitivo, sino un cambio disruptivo con nuevos modelos de negocio que estaban desplazando a las empresas tradicionales. Continuar leyendo

Inteligencia Artificial en el Desarrollo de Software ¿por qué no?

Inteligencia Artificial en el Desarrollo de Software ¿por qué no?

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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando todos los sectores y procesos digitales con un impacto difícil de cuantificar. El software es un elemento clave en las innovaciones tecnológicas de nuestro día a día aportando ventajas competitivas en cada vez más industrias. Por tanto, ¿por qué la industria del software va a ser una excepción en la aplicación de la inteligencia artificial?

Actualmente hay un nuevo paradigma para aumentar la productividad del tradicional ciclo de vida de desarrollo de software y sistemas mediante técnicas de IA y tecnologías de aprendizaje automático. Según un estudio de IDC (International Data Corporation) la previsión de crecimiento del mercado global en el desarrollo de aplicaciones software crecerá de los 47 billones de dólares en 2018 a más de 61 billones en 2023. Este crecimiento se verá potenciado por un crecimiento en paralelo de la IA en el ciclo de vida de desarrollo de software. Continuar leyendo