Las predicciones 5 en 5 de IBM (IBM 5 in 5) están basadas en tendencias de mercado y sociales, así como en tecnologías emergentes de los laboratorios de IBM Research en todo el mundo, que pueden hacer posibles estas transformaciones. Aquí están los 5 instrumentos científicos que harán lo invisible visible en los próximos 5 años:
1. Con la Inteligencia Artificial, nuestras palabras serán una ventana hacia nuestra salud mental. Hoy, 1 de cada 5 adultos en los Estados Unidos experimenta un afección de salud mental, ya sea neurológica, (Huntington, Alzheimer, Parkinson, etc.) o mental (depresión o psicosis), cada año, y aproximadamente la mitad de las personas con severos trastornos psiquiátricos no reciben tratamientos. Globalmente, el costo de tratar trastornos mentaleses mayor que el costo de la diabetes, problemas respiratorios y cáncer, todos combinados. La carga económica de los trastornos mentales alcanza el billón de dólares por año, solamente en Estados Unidos.
Si el cerebro es una caja negra que no entendemos totalmente, entonces el habla es la clave para descifrarla. En 5 años, lo que decimos y escribimos será utilizado como indicador de nuestro bienestar de salud física y mental. Los patrones en nuestra habla y escritura serán analizados por nuevos sistemas cognitivos y proveerán signos reveladores de enfermedades mentales y neurológicas en estado temprano de desarrollo, lo que ayudará a los médicos y a los pacientes a prevenir, monitorear y hacer seguimiento de dichas enfermedades.
En IBM, los científicos están utilizando transcripciones y audios de entrevistas psiquiátricas, junto a técnicas de machine learning, para identificar patrones en el habla, para ayudar a los médicos clínicos a predecir y monitorear con precisión enfermedades como psicosis, esquizofrenia, manía y depresión.
En el futuro, técnicas similares podrían ser utilizadas para ayudar a los pacientes con Parkinson, Alzheimer, enfermedad de Huntington, trastorno de estrés postraumático, y hasta condiciones de comportamiento, como autismo y TDAH. La computación cognitiva puede analizar las palabras habladas o escritas del paciente, para buscar indicadores que se encuentran en el lenguaje, como significado, sintaxis y entonación. Combinar los resultados de estas mediciones con aquellas realizadas con wearable devices y con sistemas de imagen (resonancias magnéticas y encefalogramas), puede mostrarnos una imagen completa de la persona, para que los profesionales de la salud puedan identificar, entender y tratar la enfermedad subyacente.
2. La hiper-imagen y la Inteligencia Artificial nos darán visión de superhéroes. Más del 99.9 por ciento del espectro electromagnético no puede ser observado por el ojo humano. En los últimos 100 años, los científicos han construido instrumentos que pueden emitir y percibir energía en distintas longitudes de onda. Hoy en día confiamos en algunos de dichos instrumentos para tomar imágenes de nuestro cuerpo, ver la cavidad dentro de un diente, revisar nuestras maletas en el aeropuerto, o aterrizar un avión en la niebla. Sin embargo, estos instrumentos son increíblemente especializados y caros, y solamente ven a través de partes específicas del espectro electromagnético.
En 5 años, nuevos dispositivos de imagen que utilizarán hiper-imagen e Inteligencia Artificial nos ayudarán a ver ampliamente, más allá del dominio de la luz visible, a través de la combinación de múltiples bandas del espectro electromagnético, y así revelar información de valor o peligros potenciales, que de otro modo serían desconocidos o no perceptibles a la vista. Más importante, estos dispositivos serán portátiles, accesibles y asequibles, para que la visión de superhéroe sea parte de nuestras experiencias de todos los días.
3. Los macroscopios nos ayudarán a entender la complejidad de la Tierra en detalle infinito. Hoy, el mundo físico solo nos deja entrever nuestro complejo e interconectado ecosistema. Reunimos exabytes de datos –pero la mayoría está desorganizado. De hecho, un estimado del 80 % del tiempo de un científico de datos es consumido depurando datos, en vez de analizando y entendiendo lo que dichos datos no están tratando de decir.
Gracias al Internet de las Cosas, nuevas fuentes de datos se vierten de millones de objetos conectados – desde refrigeradores, lámparas y el monitor de ritmo cardíaco, hasta sensores remotos como drones, cámaras, satélites y matrices de telescopios. Hoy ya hay más de 6.000 millones de dispositivos conectados, generando decenas de exabytes de datos por mes, con un porcentaje de crecimiento de más del 30 por ciento por año.
En 5 años, utilizaremos algoritmos y software de machine-learning para ayudarnos a organizar la información sobre el mundo físico, para ayudar a traer la vasta y compleja cantidad de datos reunidos por los miles de millones de dispositivos dentro del rango de nuestra visión y comprensión. A esto lo denominamos «macroscope» – pero a diferencia del microscopio, que ve lo que es muy pequeño, o del telescopio que puede ver lo que está muy lejos, es un sistema de software y algoritmos que trae todos los complejos datos de la Tierra combinados, para analizarlos y entender su significado.
4. Los laboratorios médicos “on a chip” servirán como detectives de la salud para rastrear enfermedades a nano-escala. La detección temprana de las enfermedades es clave. En la mayor parte de los casos, cuanto antes es detectada la enfermedad, mayor es la probabilidad de que pueda ser curada o bien tratada. Sin embargo, las enfermedades como cáncer o Parkinson pueden ser difíciles de detectar – escondidas en nuestro cuerpo antes de que los síntomas comiencen a aparecer.
En los próximos 5 años, nuevos laboratorios médicos on a chip servirán como detectives de nanotecnología en salud – rastreando pistas invisibles en nuestros fluidos corporales y haciéndonos saber inmediatamente si tenemos alguna razón por la cual consultar a un médico. El objetivo es reducir hasta un solo chip de silicio todos los procesos necesarios para analizar una enfermedad, que normalmente se llevaría a cabo en un laboratorio de bioquímica a gran escala.
5. Los sensores inteligentes detectarán la contaminación medioambiental a la velocidad de la luz. La mayor parte de los contaminantes no son visibles al ojo humano, hasta que sus efectos hacen imposible que los ignoremos. El metano, por ejemplo, es el componente primario del gas natural, considerado comúnmente como una fuente limpia de energía. Pero si el metano se escapa en el aire antes de ser utilizado, puede dañar la atmósfera de la Tierra. Se estima que el metano será el segundo mayor contribuidor del calentamiento global luego del dióxido de carbono (CO2).
En 5 años, nuevas y asequibles tecnologías sensoriales, desarrolladas cercanas a los pozos de extracción de gas natural, instalaciones de almacenamiento, y a lo largo de las cañerías de distribución, ayudarán a determinar con precisión y en tiempo real las pérdidas invisibles. Las redes de sensores de IoT conectadas de forma inalámbrica a la nube, proveerán monitoreo continuo de la vasta infraestructura de gas natural, permitiendo encontrar las pérdidas de gas en minutos, en lugar de semanas, reduciendo la contaminación, los residuos y la probabilidad de eventos catastróficos.
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