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En el segmento de los dispositivos de este nicho más inteligentes, capaces de ejecutar aplicaciones de terceros, Samsung se lleva la palma. La compañía se ha esforzado para ello, con el lanzamiento en el segundo trimestre del año de Gear 2, Gear 2 Neo y Gear Fit. Sin ir más lejos, el pasado mes de julio Samsung lanzaba su quinto wearable inteligente en menos de un año, Gear Live, basado en Android Wear. Aun así, señala Chris Jones, vicepresidente y analista principal de Canalys, “Samsung debe mejorar las ventas directas de dispositivos”.
Por otro lado, no hay que olvidar que Pebble, con su dispositivo Pebble Steel, y Sony le siguen de cerca de Samsung. Sin pasar por alto el impacto que pueden tener en su negocio otras firmas como LG, que ha lanzado G Watch en el tercer trimestre del año, o Motorola que está a punto de lanzar al mercado el esperado reloj Moto 360.

Es más, Apple podría también lanzar un wearable pronto, según se rumorea. De hecho, los analistas de Canalys confían en que la entrada de la compañía de la manzana amplíe definitivamente la presencia de este tipo de gadgets en el mercado de consumo, dado el tirón que Apple tiene en este segmento. Eso sí, apuntan que hay aspectos que hay que mejorar aún en este tipo de productos, por ejemplo su diseño, su batería, la tecnología de pantalla que incorporan y hacer posible que sean sumergibles. “Las bandas ponibles inteligentes precisan tremendos avances en todo el ecosistema de componentes para conseguir que su batería dure múltiples días”, indica el analista Daniel Matte, quien añade que aunque no tienen por qué parecerse a los relojes de toda la vida sí es necesario que adopten la innovación en diseño que éstos han realizado en los últimos años.

En cualquier caso, apostilla Jones, “el reto al que se enfrentan todos los fabricantes es al de mantener a los consumidores enganchados a sus dispositivos las 24 horas del día, los siete días de la semana”.La capacidad de aprendizaje de los robots se puede mejorar más allá de la propia computación que llevan integrada usando la informática en la nube.En el laboratorio de robótica de la Universidad Cornell un androide equipado con un sensor del sistema de videojuegos Microsoft Kinect está haciendo esfuerzos cada día para aprender nuevas cosas. El prototipo aspira al título del mejor asistente personal aunque, hasta que sea capaz de cumplir con éxito las tareas que le han sido encargadas, tendrá que asimilar una cantidad muy grande de datos sobre la predicción del comportamiento humano. Pero llegar a conocer como piensa y actúa una persona supone un proceso más complejo que el de programar y ejecutar de forma remota.Los humanos anticipan el comportamiento recíproco todo el tiempo, sea abrir la puerta hasta llenar la taza de café. Para hacer que un robot pueda predecir tenemos que coleccionar muchísimos comportamientos humanos desde comer y tomar las pastillas hasta meter la comida en el microondas”, explica el profesor que dirige el laboratorio.

También explican cómo han conseguido mejorar sus resultados. El equipo de científicos enseñó al robot un vídeo con los comportamientos que tenía que aprender. Usando su algoritmo el androide procesó la información y la guardó en su base de datos. La próxima vez que se simuló la tarea lo único que tenía que hacer para predecir el comportamiento era monitorizar los movimientos de su acompañante humano y acceder a la base de datos para saber cual era la siguiente actividad.El proceso necesita tiempo, pero los ingenieros están convencidos de que se puede acelerar. Ahora el robot es open source o código libre, es decir los desarrolladores pueden acceder a su sistema informático y modificar el algoritmo para mejorar su aprendizaje. Y según apuntan los especialistas esta es sólo una de las técnicas para hacer que los robots sean más inteligentes de lo que son. Extrapolado a la gran cantidad de robots que se están creando, las ventajas que ofrece el código libre indica que un sistema informático puede extender sus capacidades más allá de la propia computación que lleva integrada.

Al principio de este año se inició el primer proyecto de una World Wide Web para robots que almacena datos generados en colaboración con los humanos y en un formato legible para maquinas. Entre la información guardada se encuentran mapas de navegación, modelos de reconocimiento de objetos o componentes software. El objetivo de esta iniciativa ha surgido para demostrar que los androides maximizan su aprendizaje cuando se alimentan de la información compartida por un “cerebro” común como el del cloud.Las primeras prácticas se hicieron en una habitación de hospital simulada en la Universidad Eindhoven donde cuatro robots practicaron tareas de cuidar pacientes usando una base de datos común que permitía a las maquinas compartir información y aprender la una de la otra. El proyecto fundado por la Unión Europea indicaba que el acceso a un Internet para robots les permitía incrementar de forma considerable su capacidad de aprendizaje al tener acceso a una amplia estructura computacional disponible en la nube. A partir de ese momento el desarrollo de sistemas robóticos empezaba otra etapa, apoyada por algunas de las compañías tecnológicas más importantes a nivel mundial.

El experto en robótica, Ken Goldberg, explica cómo mejorar las vidas de los robots
Google es una de las compañías que mejor ha entendido el beneficio que puede traer para la robótica la tecnología de la web. Su nombre se relaciona con algunos de los proyectos open source más conocidos como por ejemplo el prototipo del coche autónomo y Cloud-based Robot Grasping Project, una investigación sobre el cloud de la robótica que forma parte de las más influyentes publicaciones del 2013.Ken Goldberg, un colaborador experto en robótica de la Universidad de Berkeley, amplió el tema de la necesidad de mejorar las capacidades de los androides apelando a las ventajas de la red de Internet en una de las charlas que Google acostumbra organizar para hacer conocidas las opiniones de los académicos.Él considera que si los robots se han creado para que nos hagan la vida más fácil, de la misma forma se les pueden mejorar sus prestaciones. Según el científico las máquinas disponen de sistemas limitados: un ordenador con un memoria y capacidad de procesamiento finitas que gastan una cantidad desproporcionada de batería. Pero él está convencido de que mover sus “cerebros” del ordenador que llevan a bordo a servidores remotos los haría ser más inteligentes.

Podemos hacer robots más rápidos, inteligentes y más potentes usando cloud. Con un acceso a amplios repositorios de datos almacenados en la nube el robot extrae lo que necesita en el momento adecuado”.Big Data: permite el acceso a librerías globales de imágenes, mapas y datos de los objetos con sus propiedades geométricas y mecánicas
Cloud Computing: consta en computación paralela masiva ‘on demand’ para peticiones de planificación óptima del movimiento o modelado estadístico
Aprendizaje robótico colectivo: posibilidad de compartir resultados, trayectorias o políticas de control dinámico
Open-Source y Open-Access: el cloud facilita el acceso a datos compartidos por los desarrolladores como por ejemplo código open-source, diseños para programación, experimentos, construcción de hardware
Crowdsourcing y Call Centers: orientación ofrecida por los humanos a través de call centers para la gestión de excepciones y recuperación de errores.
Ken Goldberg cree que la aplicación de estos métodos podría solucionar restricciones causadas por el coste y la capacidad limitada de la computación a bordo en el proceso de desarrollo de los sistemas robóticos. Para más detalles sobre las ideas del especialista en relación con los beneficios del cloud para robots dejaremos a continuación el estudio que dio a conocer sus teorías y el vídeo de la charla organizada por Google:

¿Cómo será el futuro en 2025? Mapas del ADN al nacimiento, medicamentos más precisos o incluso teletransportación son algunas de las previsiones de los analistas En los próximos diez años nuestras vidas tendrán muy poco que ver con la realidad actual. Las conclusiones de un estudio realizado por los analistas de Thomson Reuters han desvelado diez predicciones sorprendentes que serán posibles como consecuencia de los descubrimientos científicos y de la innovación tecnológica. Para realizar el estudio los investigadores han establecido una clasificación de las primeras diez innovaciones más importantes analizando los datos globales relativos a patentes y a la literatura científica actual. Las investigaciones que se realizan en el campo de las enfermedades neurodegenerativas tendrán un papel esencial en entender la variación genética humana. Los analistas afirman que este tipo de descubrimientos ayudarán a mejorar la detección y a encontrar los métodos de prevención en enfermedades como la demencia y el Alzheimer. Otro factor que influirá en el tratamiento preventivo de este trastorno será el envejecimiento de la población. Los médicos podrán intensificar sus investigaciones científicas a medida que los niños del boom de la natalidad se acerquen a su edad de jubilación.

El informe señala que dentro de una década la energía solar se convertirá en una opción para la gran parte de la población. Los datos analizados que han llevado a estas conclusiones apuntan a un incremento de los métodos de recolección, almacenamiento y conversión que transformará la energía solar en la fuente de energía más importante del planeta.“La energía termosolar y la solar fotovoltaica calentarán los edificios, el agua y proporcionará energía para los dispositivos de los hogares y oficinas así como para los edificios comerciales e instalaciones manufactureras”. Hasta el 2025 los analistas estiman que será posible la prevención de diabetes tipo 2 y 1 con la ayuda de los avances en la ingeniería genética y un mejor conocimiento de las moléculas biológicas que aseguran la vida: ADN, ARN y las proteínas. Según el informe el desarrollo de una plataforma genómica activará las investigaciones sobre la modificación de los genes que provocan la diabetes. El acceso a la información genética que pasa de una generación a otra permitirá a los científicos encontrar los métodos de prevención desde el origen de la enfermedad.

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