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El pasado mes de octubre de 2019, el Ministerio de Economía y Empresa publicaba el listado de proyectos beneficiarios de las ayudas a Tecnologías Habilitadoras Digitales 2019 entre los que se encontraba el Proyecto OPRA de ITELLIGENT en un segundo puesto entre los 46 proyectos seleccionados.
Las Tecnologías Habilitadoras Digitales son aquellas tecnologías claves para la transformación y el desarrollo de la economía digital. Entre ellas se encuentran: Inteligencia Artificial, el procesamiento del lenguaje natural, las tecnologías para el tratamiento de datos masivos y bases de datos distribuidas (blockchain), el Internet de las Cosas, las futuras redes de comunicación 5G, la supercomputación (HPC), la computación difusa y en la nube, la robótica, la realidad virtual, la ciberseguridad, la biometría y la identidad digital, la micro/nano electrónica.
Concretamente, OPRA se trata de un proyecto pionero en el que se desarrolla un sistema de OPtimización RÁpida basada en Deep Reinforcement Learning, con aplicación a la Industria 4.0 y Smart Cities. La ayuda concedida por la Secretaría de Estado para el Avance Digital para desarrollar el proyecto OPRA asciende a más de 153 mil euros; pero, ¿en qué consiste exactamente?
OPtimización RÁpida basada en Deep Reinforcement Learning, con aplicación a la Industria 4.0 y Smart Cities
En la actualidad, aunque el avance del IOT está permitiendo disponer de cada vez más datos y la inteligencia artificial permita extraer cierto valor de dichos datos, sigue existiendo una importante laguna en la toma de decisiones automática y esto se debe a que los algoritmos de optimización, que son los auténticos motores de los sistemas de decisión, son lentos y complejos de realizar. Por tanto, para conseguir las mejoras en la sociedad que las tecnologías ligadas a la Industria 4.0 y a las Smart Cities prometen, es necesario un importante avance en los actuales sistemas de toma de decisiones y en los algoritmos que los impulsan.
Gran parte de las decisiones a afrontar por la Industria 4.0 y las Smart Cities están ligadas a “problemas de planificación” (ej. planificación tráfico, planificación operaciones en talleres, planificación de transporte, planificación personal en hospitales, planificación de puertos, planificación de entregas de paquetería, …). Los algoritmos de optimización para resolver problemas de planificación, en el actual estado del arte, están en gran medida basados en algoritmos de búsqueda local, que requieren ir probando distintas soluciones hasta conseguir la óptima (o una cercana a la óptima), esto los hace lentos y difíciles de implementar ya que hay que construirlos ad-hoc para cada problema.
Recientemente el mundo de la Inteligencia Artificial se ha visto sacudido por un importante avance en la resolución de problemas de decisión. Este avance ha venido de la mano del Deep Reinforcement Learning (DRL), tecnología que está detrás de la victoria de Google AlphaGo en el juego del Go y otros avances muy relevantes en problemas que requieren tomas de decisiones automáticas. Frente a los algoritmos tradicionales el Deep Reinforcement Learning (DRL) introduce un nuevo paradigma, basado en que es posible aprender a decidir y este aprendizaje, que se puede realizar off-line y mediante simulación, permite ser aplicado con éxito a problemas reales, consiguiéndose con ello reducir el tiempo necesario para la resolución del problema y simplificando extraordinariamente la generación de nuevos algoritmos para problemas de decisión.
El objetivo de este proyecto es desarrollar nuevos Algoritmos de Optimización basados en Deep Reinforcement Learning (DRL), para dos problemas específicos: Vehicle Routing Problem y Scheduling. En este campo todavía no hay experiencias relevantes (TRL 3), por lo que el objetivo es testear estos algoritmos con datos relevantes e incorporarlos en un prototipo que permita a un usuario interactuar de forma controlada con los resultados (TRL 6) y en el futuro, una vez finalizado el proyecto, el objetivo es comercializarlos en modo SaaS a nivel global.
Actualmente, ingenieros de I+D+i de ITELLIGENT están trabajando en el desarrollo del proyecto OPRA, con lo que esperamos que en un próximo post, os contemos cómo ha evolucionado y qué resultados se han obtenido. Mientras tanto, puedes seguir al proyecto OPRA en Twitter y en LinkedIn.
Al igual que todas las redes sociales, Twitter se encuentra en constante transformación. Su propósito es ofrecer una mejor experiencia a través de la adaptación al consumidor; haciendo realidad sus propuestas y añadiendo nuevas actualizaciones para hacer una plataforma más divertida y con mayor variedad de opciones a la hora de interactuar y descubrir contenido.
Twitter se encuentra en el puesto 12 en el ranking mundial de las redes sociales más populares. Tras muchos años perdiendo usuarios, en 2019 aumentó el numero de usuarios a 134 millones, un significativo aumento teniendo en cuenta que el número de usuarios el año anterior era de 120 millones. Hoy, os traemos las principales novedades de esta plataforma que se esperan para 2020:
1. Twitter será la red informativa por excelencia
Twitter ya se posiciona como la red más periodística entre Facebook y YouTube, a la que acuden los usuarios para ver y consultar las noticias de última hora. Para mejorar la experiencia, la plataforma añadirá una opción para obtener una información más segmentada. De esta forma hará llegar los mensajes adecuados a los usuarios indicados.
2. Menciones en los mensajes
Hasta el día de hoy, la persona mencionada no podía hacer nada al respecto. La red social está trabajando en una opción para que el usuario pueda eliminar la mención en la que aparece. También dará la opción de eliminar menciones sin necesidad de eliminar el tweet. Por último, se añadirá la opción de que el usuario podrá designar qué personas le pueden mencionar.
3. Control sobre los Retweets
El emisor de un tweet podrá decidir si su publicación puede ser compartida por otros usuarios o no.
4. Contenido en vídeo
Algunos estudios muestran que los vídeos logran el doble de engagement. Los tweets con vídeo conectan 10 veces más con los usuarios a la hora de interactuar que los mensajes sin vídeo. Por ello, quiere apostar por este formato de contenido.
5. Mensajes posicionados en otros buscadores
Al igual que la plataforma acordó con Google en 2015 el permiso para que éste rastreara datos de la red social ahora se incorporarán Yahoo! y Bing a este acuerdo. De esta forma las marcas obtendrán mayores oportunidades de posicionarse a través de Twitter, esto les obligará a trabajar más con el SEO.
6. Mayor Segmentación
Los tweets dejarán de ser visibles en su totalidad para los seguidores. Twitter dará la posibilidad de mostrar el tweet solo a las personas que sigan un hashtag o a una lista de contactos.
7. Participantes en la conversación. Permitirá elegir entre cuatro opciones:
- Permitirá que cualquier usuario de la plataforma participe en la conversación.
- Limita la participación a los usuarios seguidos.
- Limita la participación únicamente a los usuarios mencionados.
- No podrá responder ninguna persona.
Lamentablemente la aclamada actualización por parte de los usuarios de poder editar los tweets ya publicados aún no es planteada por los creadores. Twitter quiere centrarse en facilitar las conversaciones públicas en su plataforma y asegurar la privacidad de sus usuarios. Seguirá trabajando para que se den conversaciones saludables dentro de la plataforma, contando con la ayuda de su tecnología para eliminar tweets que incumplan las normas sin necesidad de que los usuarios tengan que reportarlos.
Hoy en día, las empresas optan por añadir más proyectos basados en Inteligencia Artificial o Aprendizaje Automático (Machine Learning). Durante 2019, una empresa en promedio desarrolla hasta 4 proyectos en estas áreas y se prevé que en 2022 pasarán a desarrollar 35 proyectos de media anual. Un claro ejemplo de esta evolución en la Inteligencia Artificial son los asistentes virtuales como Siri, Alexa, Google Home, etc. Y también Facebook, ya que hace poco demostró que su asistente de IA (Aloha) desarrolla su propio lenguaje para comunicarse. Pero, ¿qué avances y tendencias experimentaremos en los próximos años? Repasamos algunos sectores en los que la IA puede cambiar el modo de entender o hacer las cosas.
1. Selección de empleados
La IA podrá recoger y elaborar una gran cantidad de datos para así encontrar a la persona con las características ideales para desempeñar un puesto laboral.
“Este software por lo general trabaja de dos modos: identifica los CVs más prometedores entre lo que puede parecer una avalancha inmanejable, o amplían la red de modo tal que los empleadores puedan encontrar un grupo de candidatos más diverso que el que hubieran elegido solos” – explicó Ted Greenwald, editor del diario Wall Street Journal.
Además del claro ahorro de esfuerzo para las empresas a la hora de elegir candidato para un puesto, los trabajadores podrán realizar un trabajo para el cual están realmente cualificados, de tal forma que se sentirán realizados y serán más productivos.
2. Creación de medicina personalizada
Gracias al Big Data, los médicos podrán adaptar el tratamiento a cada paciente, ya que tendrán acceso a todos los datos del historial médico.
De esta forma se obtendrán mejoras considerables como la optimización del almacenamiento de datos, mejora de la gestión clínica, favorecer la investigación, reducir costes, adelantar soluciones, prevenir posibles problemas, mejorar la coordinación de la atención del ciudadano, luchar contra los fraudes y abusos y la reducción de ineficiencias administrativas clínicas.
Esta debería ser la principal meta de la sanidad, de esta forma obtendría una mayor calidad. Además, las aseguradoras privadas conseguirían notables ventajas competitivas respecto las otras aseguradoras, claro ejemplo es el de Sanitas y su nueva app.
¿Te interesan los beneficios del Big Data en la sanidad? Te invitamos a leer este post
3. Composición automática de música
Se podrá componer música de todo tipo de melodías. Ya existen herramientas para componer melodías personalizadas. Inmamusys es un software desarrollado por los investigadores Miguel Delgado, Waldo Fajardo y Miguel Molina de la Universidad de Granada, España. Este software es capaz de componer música emotiva gracias al uso de técnicas y características de la inteligencia artificial.
Aunque aún la idea de que existan robots compositores queda muy lejos no hay que subestimar el fuerte desarrollo de las nuevas tecnologías.
4. Asistente Virtual
A través del reconocimiento de voz, patrones de rostro y huellas dactilares un agente virtual sería capaz de identificar tu identidad para acceder a cualquier lugar. ¿Cuál es el problema? Sería una de las tecnologías más costosas de implementar en el mundo.
La compañía Nuance Communications lanzó el primer asistente virtual con seguridad biométrica multifactor integrada llamada NINA ID 2.0 que puede identificar a las personas por el sonido de su voz o un “selfie”.
5. Ahorro de energía gracias a la domótica
Gracias a la capacidad de la Inteligencia Artificial de aprender patrones se podrían ejecutar acciones de manera rutinaria como por ejemplo abrir las cortinas a la hora de despertarse, poner música, o ajustar la temperatura del hogar a la hora de llegada del trabajo de los inquilinos, etc.
Además supondría un ahorro de energía al contar con sensores de movimiento a la hora de encender y apagar luces, modificar la intensidad de luz según la hora, y mucho más.
Esta es una de las tendencias con más desarrollo dentro de la Inteligencia Artificial y la robótica.
6. Bitcoins y Blockchain
Similar a un libro de registro virtual, el Blockchain es una base de datos de transacciones creadas para asegurar el uso de monedas virtuales, el bitcoin. Gracias a la tecnología tras el Blockchain no es posible el uso de una moneda más de una vez. De esta forma se asegura la transparencia y la seguridad de las transacciones.
Esta herramienta resuelve el problema del mercado financiero: los activos se registran, se mantienen al día y se ponen a disposición de los reguladores, con lo que se debe modificar toda la industria. El Blockchain plantea una gran revolución no solo en nuestra economía, sino en todo tipo de ámbitos.
7. Vehículos con autonomía
Los coches sin conductor tendrán un impacto en el rendimiento de los fabricantes de automóviles y la planificación del tráfico en las ciudades y carreteras. Los fabricantes de automóviles compiten en una carrera por lanzar el primer vehículo autónomo.
El plazo propuesto es 2020 pero la producción masiva de vehículos se prevé a partir del 2025 debido al precio inaccesible que tendría para el público objetivo. Para entonces la esta tecnología tendrá un precio más moderado. Actualmente Telsa y Google tienen la tecnología que permite conducir un coche de forma automática sin intervención humana.
8. Enseñar y aprender
La realidad virtual, la robótica educativa, los sistemas de tutoría inteligente y aprendizaje online o la analítica del aprendizaje como las tecnologías ocuparán un lugar destacado en las aulas en unos años.
Un claro ejemplo es Duolingo, una app enfocada en el aprendizaje de lenguas extranjeras. Puede detectar errores en el habla, corrige y ayuda a progresar el ritmo del estudiante. La realidad virtual permitirá sumergirse y explorar asignaturas de varias disciplinas sin necesidad de moverse.
En un futuro próximo no será extraño encontrarse una máquina trabajando codo con codo con un científico o de pinche acompañando al chef de un restaurante. Cuesta creer la capacidad de la Inteligencia Artificial para cambiar el rumbo al que estamos acostumbrados hacia un nuevo desarrollo.
Todo el equipo ITELLIGENT os desea unas Felices Fiestas.
Con nuestros mejores deseos para el próximo año 2020
en el que se cumplan todos vuestros sueños y proyectos.