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10 tecnologías emergentes para 2020 según el MIT Technology Review

10 tecnologías emergentes para 2020 según el MIT Technology Review

Conoce la lista anual de avances tecnológicos que marcarán la diferencia en 2020 según el MIT Technology Review.

MIT Technology Review acaba de publicar su lista anual de avances tecnológicos que marcarán una diferencia real en la resolución de problemas importantes, avances que realmente cambiarán la forma en que vivimos y trabajamos.

A continuación, te ofrecemos un resumen:

1. Internet imposible de hackear (Unhackable internet)

Se trata de aplicar las propiedades de la física cuántica para transmitir información a través de Internet de una forma extremadamente segura.

Los científicos han conseguido transmitir pares de fotones a través de cables de fibra óptica de una manera que protege completamente la información codificada en ellos.

En aplicaciones reales, destaca la Universidad Tecnológica de Delft, donde construyen una red que conecta cuatro ciudades en los Países Bajos mediante tecnología cuántica. Los mensajes enviados a través de esta red serán imposibles de hackear.

La tecnología se basa en un comportamiento cuántico de las partículas atómicas llamado entrelazamiento cuántico. Los fotones entrelazados no se pueden leer de forma encubierta sin que se modifique su estado. El problema a resolver en los próximos años es doble: La creación del entrelazamiento cuántico de fotones no es fácil y su transporte a largas distancias lo es menos.

Se prevé que podría existir una red cuántica global a finales de la década.

2. Medicina hiperpersonalizada (Hyper-personalized medicine)

La medicina genética adaptada a un solo paciente ofrece esperanza para las personas cuyas dolencias no eran curables hasta ahora.

Los nuevos medicamentos genéticos pueden utilizarse para reemplazar genes, editar genes o borrar o reparar mensajes genéticos erróneos. Lo que estos nuevos tratamientos tienen en común es que se pueden programar, de manera digital y con velocidad digital, para corregir o compensar enfermedades hereditarias, gen a gen del ADN.

El verdadero problema a resolver para los tratamientos híper personalizados es que desafían casi todas las nociones aceptadas de cómo se deben desarrollar, probar y vender los productos farmacéuticos. ¿Quién pagará por estos medicamentos cuando ayuden a una persona, pero aun así necesiten de grandes equipos de profesionales para diseñarlos y fabricarlos?

Este tipo de medicamentos ya están disponibles.

3. Dinero digital (Digital money)

A medida que disminuye el uso de efectivo físico, también lo hace la libertad de realizar transacciones sin intermediarios. 

La aparición de Libra, la criptomoneda que pretende lanzar Facebook, ha marcado una gran diferencia. La práctica totalidad de los bancos centrales están inmersos en proyectos para lanzar sus propias monedas digitales, las denominadas CBDC (Central Bank Digital Currency).

Este mismo año 2020 veremos CBDCs operativas.

Si quieres profundizar en esta tecnología, puedes visitar la página de la tendencia «El Futuro del dinero» de nuestro think tank, Future Trends Forum.

4. Medicamentos contra el envejecimiento (Anti-aging drugs)

Los medicamentos que intentan abordar dolencias y enfermedades a través de la lucha contra el proceso natural de envejecimiento son prometedores.

Estos medicamentos se denominan senolíticos y lo que hacen es inducir selectivamente la muerte de células senescentes, que son aquellas que han dejado de dividirse. Se acumulan en el cuerpo envejecido y aceleran el proceso de envejecimiento.

Actualmente se están realizando pruebas en humanos que pretenden averiguar si las enfermedades asociadas al envejecimiento, como los trastornos cardíacos, la artritis, el cáncer y la demencia, podrían ser detenidas o retrasadas.

Se prevé que este tipo de medicamentos esté listo para su comercialización de aquí a cinco años.

Nuestros expertos abordaron esta tendencia en 2018. Puedes consultar su análisis y conclusiones en el informe «Longevidad».

5. Moléculas descubiertas gracias a la Inteligencia Artificial (AI-discovered molecules)

Los científicos están usando la Inteligencia Artificial (IA) para descubrir moléculas que se podrían convertir en medicamentos.

Comercializar un nuevo medicamento cuesta una media de 2.300 millones de euros. Una de las razones de este elevado precio reside en la dificultad de encontrar moléculas prometedoras. Con la Inteligencia Artificial y en concreto, con herramientas de Machine Learning, se pueden explorar grandes bases de datos de moléculas existentes y sus propiedades, utilizando la información para descubrir nuevas posibilidades. Esto podría hacer que sea más rápido y más barato descubrir nuevos candidatos a medicamentos.

Si quieres saber más sobre las aportaciones de la Inteligencia Artificial, conoce el análisis de los expertos del Future Trends Forum haciendo click aquí.

De aquí a entre 3 y 5 años, esta tecnología estará lo suficientemente madura como para dar resultados tangibles.

6. Mega constelaciones de satélites (Satellite mega-constellations)

Cada vez se construyen satélites más baratos, de menor tamaño y de más fácil lanzamiento. Ello hace que construir, lanzar y operar decenas de miles de satélites en órbita, de manera simultáneamente, y a un precio asequible se haya convertido en una realidad.

La principal aplicación de estos satélites es proporcionar Internet de banda ancha a cualquier tipo de dispositivo, desde un terminal telefónico hasta dispositivos de IoT (Internet de las Cosas).

Descubre cómo los avances tecnológicos y la investigación científica están permitiendo la comercialización del espacio y el desarrollo de nuevas aplicaciones industriales en órbita como la fabricación e investigación o nuevas tecnologías de comunicación y observación haciendo click aquí.

7. Supremacía cuántica (Quantum supremacy)

Los ordenadores cuánticos serán capaces de resolver problemas que ninguna otra máquina es capaz de resolver hoy en día.

En teoría, podrían abordar ciertas clases de problemas que incluso la supercomputadora clásica más poderosa imaginable tardaría milenios en resolver, como romper los códigos criptográficos actuales o simular el comportamiento preciso de las moléculas para ayudar a descubrir nuevos medicamentos y materiales.

Existen ordenadores cuánticos desde hace pocos años, pero solo bajo ciertas condiciones y para resolver ciertos problemas, son capaces por ahora de superar a los supercomputadores no cuánticos.

Todavía quedan años para que la computación cuántica pueda estar operativa en aplicaciones generales y de amplio espectro. Según el MIT Tech Rev, habrá que esperar entre el final de esta década y la próxima.

8. Inteligencia Artificial diminuta (Tiny AI)

Nuestros dispositivos ya no necesitan comunicarse con la nube para que nos beneficiemos de las últimas funciones basadas en Inteligencia Artificial.

Existen dos líneas de trabajo que hacen esto posible:

  1. La creación de nuevos algoritmos para reducir los modelos de aprendizaje profundo existentes sin perder sus capacidades.
  2. Una nueva generación de microprocesadores especializados que empaquetan más potencia computacional en espacios físicos muy reducidos, y permiten entrenar y ejecutar algoritmos de Inteligencia Artificial con mucha menos energía.

Estos avances empiezan a estar disponibles para el público general. En mayo de 2019, Google anunció que ahora puede ejecutar Google Assistant en los teléfonos de los usuarios sin enviar solicitudes a un servidor remoto. A partir de iOS 13, Apple ejecuta las capacidades de reconocimiento de voz de Siri y su teclado QuickType localmente en el iPhone. IBM y Amazon ofrecen plataformas para desarrolladores que permiten el desarrollo e implementación de IA embebida.

La Tiny AI también hará posibles nuevas aplicaciones, como análisis de imágenes médicas basadas en dispositivos móviles o automóviles autónomos con tiempos de reacción más rápidos. Finalmente, la IA diminuta es mejor para la privacidad, ya que los datos ya no necesitan abandonar los dispositivos para realizar ciertos servicios y funciones.

9. Privacidad diferencial (Differential privacy)

Se trata de una técnica matemática para medir el nivel de privacidad de un conjunto de datos personales.

Cuando se manejan millones de datos personales, como es el caso de Facebook, Amazon o la Oficina del Censo de EEUU, y se quiere mantener la privacidad de los individuos, es necesario introducir “ruido” en los datos, de manera que nos aseguremos de que cruzando los datos disponibles, es imposible identificar a un individuo concreto.

La privacidad diferencial hace que este proceso sea riguroso al medir cuánta privacidad aumenta cuando se agrega qué ruido.

Apple y Facebook ya utilizan esta técnica para recopilar datos agregados sin identificar a los usuarios particulares. El nuevo censo de los EEUU 2020, será la aplicación de mayor tamaño que se realice con esta técnica y muchos países están expectantes ante los resultados para aplicarla.

10. Responsabilidad del cambio climático (Climate change attribution)

Se trata del campo que pretende determinar científicamente los mecanismos responsables del calentamiento global y viceversa, qué fenómenos meteorológicos pueden ser achacados al cambio climático.

Hasta hace poco, atribuir al cambio climático ciertos fenómenos no dejaba de ser poco científico. Tampoco lo era el decir que ciertas actividades humanas lo propiciaban.

La mayor potencia de los ordenadores, así como los nuevos modelos climáticos apoyados con herramientas de Inteligencia Artificial y la mayor cantidad de datos que son capaces de recopilar los satélites artificiales, está permitiendo a los científicos afirmar con creciente certeza estadística que sí, que el calentamiento global a menudo está alimentando eventos climáticos cada vez más peligrosos.

Al separar el papel del cambio climático de otros factores, los estudios nos dicen para qué tipo de riesgos debemos prepararnos, incluida la cantidad de inundaciones que se esperan y la gravedad de las olas de calor a medida que el calentamiento global empeora.

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