La tecnología ha cambiado drásticamente nuestro entorno y nuestras vidas a lo largo de los años. Además, los avances en la tecnología para las personas mayores han producido nuevos instrumentos y recursos notables, poniendo al alcance de la mano una gran cantidad de conocimientos que antes eran inaccesibles.
La realidad virtual (VR) y la inteligencia artificial (IA) son dos tecnologías que recientemente se han introducido en los productos de consumo y las operaciones corporativas. Sin embargo, mirando hacia atrás, podemos ver que estos inventos fueron en su mayoría ignorados por ser irrelevantes y obsoletos.
En este artículo, exploraremos cómo la tecnología moderna influye en la vida diaria de las personas e identificaremos algunas de las nuevas herramientas más innovadoras disponibles.
Las máquinas pueden emitir juicios, completar tareas e incluso predecir eventos futuros basándose en lo que aprenden de los datos. A esto nos referimos cuando hablamos de inteligencia artificial, o IA, y aprendizaje automático.
Estas son las cinco principales tecnologías innovadoras que podrían tener un impacto significativo pronto.
1- Computación cuántica
2- Aprendizaje profundo
3- Cobótica
4- Cadena de bloques
5- Chips neuromórficos
1- Computación cuántica
Las computadoras cuánticas utilizan las características esotéricas de las partículas subatómicas, incluida la superposición y el entrelazamiento de estados.
Es un nuevo campo que utiliza la física cuántica para abordar cuestiones que son demasiado difíciles para las computadoras tradicionales. Los ejemplos incluyen maximizar la efectividad de las baterías en los vehículos eléctricos, extraer criptomonedas a través de redes de computadoras interconectadas y almacenar voluminosos centros de datos a gran altura.
La computadora más poderosa jamás construida ha sido superada por esta próxima generación de tecnología, que es 158 millones de veces más rápida.
2- Aprendizaje profundo
Para educar a las máquinas para que aprendan como lo hacen las personas viendo ejemplos existentes, se desarrolló el aprendizaje profundo. La capacidad de los automóviles autónomos para identificar una señal de alto o para avisar a una persona de una farola es posible gracias al aprendizaje profundo.
Es miembro de una familia más amplia de técnicas de aprendizaje automático basadas en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación y crea una variedad de modelos de predicción para interpretar patrones y tendencias en los datos.
En pocas palabras, esto implica utilizar una función de optimización para determinar el siguiente conjunto de pesos. Cuando se habla de “neuronas”, una capa es el nombre que se le da a la fila del medio.
3- Cobótica (Colaboración Humano-Robot)
El término “cobótica” se refiere al uso de la robótica para complementar el desempeño humano en lugar de reemplazarlo. Naturalmente, esto es lo que implica la frase.
La ciencia y los métodos para crear, investigar y evaluar sistemas cobóticos son las piedras angulares de este campo.
Los robots como este pueden “sentir” porque están equipados con sensores. Esto les permite trabajar con personas y realizar tareas que requieren gran delicadeza. Si sienten que su trabajo se ve interrumpido, dejan de hacerlo de inmediato.
4- Cadena de bloques
Una cadena de bloques, en su forma más simple, es una red de computadoras que mantiene un registro digital distribuido de cada transacción que haya ocurrido.
Esta tecnología permite a los usuarios validar transacciones entre ellos sin depender de una cámara de compensación centralizada. Transferencias de dinero, acuerdos comerciales, votaciones y muchos más escenarios son todos los usos posibles.
La gente cree firmemente que todos deberían tener la oportunidad de probar las aguas del mercado de bitcoins. Como plataforma comercial, Códigos bitico.
La aplicación Bitcoin Prime utiliza medidas de seguridad de vanguardia y utiliza tecnología de punta para proteger la información privada y las criptomonedas de los usuarios en todo momento.
5- Chips neuromórficos
En el lenguaje tecnológico, una tecnología “cruza la brecha” cuando es ampliamente adoptada por usuarios fuera de su nicho de audiencia inicial. El campo de la computación neuromórfica sirve ahora como un caso de estudio que cruza abismos.
Con la ayuda de la computación neuromórfica, la IA ahora es capaz de aprender y tomar decisiones por sí sola, lo que antes era imposible para los sistemas de IA de primera generación.
Los sistemas neuromórficos ahora están empleando el aprendizaje profundo para mejorar sus capacidades de detección y percepción en áreas como el reconocimiento de voz y juegos estratégicos difíciles como el ajedrez y el Go.
En eso, podrá comprender y adaptarse a las condiciones.
Aunque están inspirados en el funcionamiento interno del cerebro, los diseños neuromórficos podrían ayudarle a aprender más sobre el cerebro al revelar el comportamiento sináptico que ahora escapa a nuestra comprensión. De ello pueden derivarse importantes avances en neurología y medicina.
Sin embargo, ha habido avances excepcionales en los procesadores neuromórficos que alimentan las supercomputadoras; todavía queda un largo camino por recorrer antes de que se haga realidad toda la promesa de la tecnología neuromórfica.
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