Tag: Inteligencia Artificial

  • Buaala es una app inteligente de contenidos audiovisuales que ofrece a sus usuarios construir su propia programación televisiva. 
  • A partir de nuestros gustos o tendencias,  Buaala sabe lo que aún no sabemos qué queremos ver.

Así es Buaala, una aplicación móvil inteligente basada en Inteligencia Artificial y enfocada a ofrecer a los usuarios qué ver en televisión en base a sus gustos y preferencias de la parrilla mediática.  El creador de esta smart app es Felipe García CEO de la compañía Knowdle Media Group, basada en el conocimiento abierto bioinspirado, en la inteligencia colectiva y apoyado en el concepto de “el conocimiento como servicio”.

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La aplicación Buaala cuenta con un motor de inteligencia artificial totalmente proactivo. Permite a los usuarios descubrir y recomendar contenidos relacionados con el cine, películas, series, shows de TV… y, actualmente, posee un catálogo de más de 70.000 productos de Amazón. Está disponible en formato para iOS como para Android.

El concepto de Buaala nació en 2011, su fundador, Felipe García decidió unir dos conceptos: inteligencia artificial e inteligencia colectiva. En 2014, el proyecto recibió casi 2 millones de euros de financiación pública para el desarrollo de un protipo no comercial. Finalmente en 2016, tras un periodo de investigación y desarrollo, surge Buaala como app móvil gratuita.

Funciona como una parrilla inteligente de contenidos audiovisuales, desde la TDT hasta los contenidos que ofrecen Netflix, HBO y Movistar Fusión+.  Aunque algunas de estas mismas plataformas poseen recomendaciones según el historial de contenidos visualizados, Buaala posee un algortimo mucho más complejo. Además de atender a los patrones de consumo de un usuario,  se  tienen en cuenta los criterios que siguen el resto de espectadores de televisión a la hora de escoger  un contenido audiovisual. De esta forma, Buaala recomienda a un usuario qué, cómo y cuándo ver un contenido a través de recomendaciones de amigos, reseñas/críticas, de blogs especializados, campañas promocionales, comentarios de usuarios en redes sociales etc. La idea reside en: cuanto más utilicemos su sistema, su algoritmo más aprenderá sobre ti y tus gustos.

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Además, esta aplicación posee funciones similares a las de una red social especializada en cine y televisión ya que permite: enviar solicitudes se seguimiento a otros usuarios, ver qué contenidos están viendo tus amigos, acceder a foros de comentarios, crear chats privados o chats con varios usuarios, …

CÓMO FUNCIONA BUAALA

Tal como hemos mencionado antes, Buaala aprende de sus usuarios de tal forma que cuanto más uso le den a la app, sus recomendaciones serán más afines al gusto del usuario. Todo esto es gracias a su algoritmo de inteligencia artificial basado en inteligencia colectiva con el que nos propone qué ver. En resumen, nos ayuda a construir nuestra propia programación televisiva.

¿Qué funciones permite Buaala? Podemos reunir algunas a las que se irán uniendo otras muy interesantes en un futuro próximo:

  • OCIO: sugerencias de planes, conciertos, series y películasque ni sabías que podían ser de tu agrado.
  • CINE: si estás con amigos y os apetece ir al cine, Buaala os sugerirá la película perfecta para todos.
  • INFORMACIÓN PERSONALIZADA: Buaala te ofrece todas las curiosidades sobre series, programas y películas de tu interés.
  • CRÍTICAS Y VALORACIONES: podrás leer comentarios/opiniones de otros usuarios, de expertos en cine así como recomendaciones de terceros.
  • ECONOMÍA DEL TIEMPO: con Buaala ahorrarás tiempo buscando cuándo echan tu series, película o programa favorito. Con Buaala lo que te gusta, te encuentra.
  • COMUNICACIÓN 2.0: incorpora un chat con el que poder hablar con amigos en privado o crear un grupo privado de chat.

En publicaciones anteriores de nuestro Blog hablábamos de la 4ª Revolución Industrial, la cual definimos como la introducción de las tecnologías digitales en la Industria, dando paso a la Industria 4.0. En esta nueva revolución prima el talento, la sostenibilidad y la digitalización.

Bien sabemos que sectores como el farmacéutico, de servicios o petrolero han experimentado constantes innovaciones tecnológicas e inversiones en I+D a lo largo de estos últimos años. Sin embargo, la industria de la construcción se ha quedado atrás.

Según la última Encuesta sobre Innovación del INE (2015), de todo el gasto en innovación realizado por las empresas españolas, solo el 1,1% procede de la construcción. Esta cifra se ve duplicada en la mayoría de países europeos e incrementada hasta el 2.9% en EEUU. Ante tal circunstancia, observamos como nuestro país tiene como asignatura pendiente innovar en este sector.

Tal y como se comenta en publicaciones realizadas por parte de elEconomista.es y EL PAÍS Retina, la filosofía BIM (Building Information Modeling), tipo de software que está impulsando la digitalización de la construcción, facilita la entrada de otras innovaciones tecnológicas como:

  • Realidad Virtual: se emplea para enseñar lo que se planea, pasear por dentro de un edificio o corregir un defecto.
  • Gamificación: herramienta de colaboración y resolución de problemas capaz¡ces de captar el talento de las empresas y de gran utilidad para mejorar la experiencia y relación con el cliente.
  • Drones:  permiten un mejor seguimiento de la obras, tanto desde el punto de vista del avance de los trabajos como de la inspección de las unidades de obra, la logística de los trabajos o la idoneidad de las medidas seguridad e higiene en el trabajo.
  • IoT (Internet of Things/Internet de las Cosas): apoyan las comunicaciones abiertas y los estándares dentro del espacio del edificio, ayudando con costes reducidos y posibilidades mejoradas de la integración.
  • Robots: pretenden la automatización de las tareas.
  • Big Data e Inteligencia Artificial: útiles para analizar la información de los drones y detectar dónde va a tener problemas un edificio  y tener alertas de Inteligencia Artificial.
  • Impresión 3D: facilita una mayor precisión y menor empleo en costes y tiempo.

De todas estas tendencias los robots, el Big Data y la Inteligencia Artificial son quienes desempeñan un mejor papel de cara al futuro en cuanto a innovación y mejoras del sector.

En primer lugar cabe mencionar algunos ejemplos de robots o prototipos de ellos existentes en la actualidad, los cuales están acelerando los procesos de construcción:

  • SAM100: un robot que se puede mover a través de un andamio para pegar ladrillos, capaz de colocar 300 por hora con una alineación perfecta, moviéndose a la par que otros operarios de la obra.
  • Hadrian X: un brazo de 30 metros montado sobre un camión que usa una guía láser para saber dónde tiene que colocar cada ladrillo sin moverse de su sitio y prácticamente sin intervención humana.
  • Cogiro: un robot de cables que permite la creación in situ de grandes piezas e incluso de pequeños edificios, el cual incluye los últimos avances en el campo de la robótica, la fabricación digital y la impresión 3D. También hace posible la producción de piezas personalizadas así como la obtención de información en tiempo real del estado de la construcción.

Los dos primeros robots corren de la mano de empresas estadounidenses que muestran la gran ventaja de este país sobre el resto del mundo en el sector de la construcción. Sin embargo entra en juego TECNALIA, una empresa vasca de transformación tecnológica, con la creación de Cogiro, desarrollado junto con el Institute for Advanced Architecture of Catalonia (IAAC).

Siguiendo el hilo de estas tendencias, según fuentes del diario El Mundo, desde Virasco, primera plataforma web que facilita al usuario el control del progreso y la prevención de un proyecto de construcción telemáticamente desde un ordenador, afirman que el objetivo de la Inteligencia Artificial es:

“Facilitar la identificación temprana de desviaciones respecto a la planificación del proyecto, y por otro, posibilitar el control remoto de la seguridad en obra. Esto es posible gracias a que toda la información de dicho proyecto está digitalizada en un modelo BIM que se utiliza para comparar la ejecución real con la planificada, al tiempo que el procesado digital de las imágenes capturadas permite mejorar la prevención en la obra”.

El papel que desempeña el Big Data es más complejo e importante, ya no solo en cuanto a la gestión, manejo y análisis de grandes volúmenes de datos, sino también en la explotación de los mismos. Es ahí donde entran en juego el sector de la ingeniería y de la construcción, implantando esta herramienta desde principios de 2017. En la actualidad, la madurez de la tecnología y el software, están permitiendo que su implementación sea cada vez más accesible.

En este sentido son también estadounidenses las empresas pioneras en la incorporación del Big Data para mejorar y agilizar los procesos de construcción, tales como JE DUNN y Autodesk, las cuales se han asociado para construir sistemas que permiten el modelado predictivo basado en datos en tiempo real.

Tal y como comenta DETEA en un artículo, Estos avances suponen una gran mejora en la estimación de costes y otros beneficios, como por ejemplo:

  • Ayudar a determinar qué construir y dónde hacerlo, ya que nos proporciona, entre otros, datos sobre el diseño y modelado de edificios, del entorno o de los medios sociales.
  • Permite determinar la fase óptima de las actividades de construcción.
  • Obtener datos con la aplicación de sensores en cualquier tipo de construcción, favoreciendo su monitorización en muchos niveles de rendimiento, como por ejemplo la eficiencia energética de un edificio. Además, estos datos se pueden volver a introducir en los sistemas de BIM para programar las actividades de mantenimiento según sea necesario.

Tras este análisis, los lectores pueden llegar a pensar que estas mejoras digitales en el sector de la construcción se están implantando para reducir los puestos de trabajos, ya que ordenadores, robots u otros dispositivos digitales los sustituirán. Esta creencia es errónea, puesto que el principal motivo de la digitalización del sector es precisar, automatizar y mejorar el trabajo del jefe de obra (en el seguimiento de la ejecución del proyecto) y al responsable de seguridad (en los temas relacionados con la prevención), entre otros puestos. Es por todo ello que todas estas tendencias impulsan tanto el sector de la construcción como su mercado de trabajo.

Este nuevo término “Inteligencia Electoral (IE)” es la adaptación de modelos matemáticos y de Inteligencia Artificial a las peculiaridades de una campaña electoral. El objetivo de esta inteligencia es la obtención de una ventaja competitiva en los procesos electorales.

¿Cómo funciona? La IE hace uso de toda la información disponible en relación a las campañas electorales pasadas, a  los históricos de resultados electorales, a las encuestas actuales, a los datos demográficos, etc. Toda esta información sirve para evaluar millones de estrategias posibles para poder minimizar el esfuerzo a la hora de obtener el resultado deseado en futuros procesos electorales.

En base a esta IE, hemos desarrollado un sistema inteligente que hemos denominado NETELECTIONS. Se trata de una plataforma digital en la que podemos analizar cualquier tipo de elecciones a cualquier nivel: municipal, autonómico, estatal, …; tomar decisiones en base a la sociodemografía e inclinación del voto de cada zona; y visualizar los datos en base a un sistema de información geográfica (SIG).

¿Qué ofrece este sistema de Inteligecia Electoral? Según el objetivo que queramos alcanzar, ya sea, por ejemplo, el número de escaños, dónde lanzar campañas de buzoneo o dónde realizar mitins, … El sistema NETELECTIONS ofrece una gran variedad de información, entre las que pueden ser:

  • Un conjunto de estrategias a seguir para alcanzar el número de escaños deseado, ya sea a partir de la captación de un (n) de votos de otro partido o a partir de las abstenciones en el voto.
  • Toda la información geolocalizada en el municipio o distrito donde se debe focalizar la campaña electoral para alcanzar el objetivo de escaños deseado.
  • Una estimación por cada zona de un municipio en la que haya mayor afluencia e personas según el perfil del votante establecido (elegido previamente dentro del sistema)
  • Integración con Redes Sociales.
  • Sistemas avanzados de gamificación. netElections, análisis del voto y ubicaciones optimas para establecer tu campaña electoral #politica”.

CASO DE USO: ELECCIONES MUNICIPALES EN SEVILLA, 2019

Supongamos que queremos estudiar al partido Ciudadanos (C´s) con NETELECTIONS para analizar y establecer su campaña electoral en el municipio de Sevilla. En base a la información ofrecida por esta herramienta de Inteligncia Electoral, ¿cómo sería el proceso de análisis del sistema NETELECTIONS? Vayamos paso a paso:

PASO 1: Seleccionar resultados base. Primero, debemos establecer en la plataforma qué Elecciones Municipales de partida queremos tener en cuenta para el análisis de los datos. En este caso de uso, seleccionaremos los resultados de las anteriores Elecciones Municipales de Sevilla en 2015.

PASO 2: Seleccionar proyecciones. Tras seleccionar los resultados base, se proyectan los resultados utilizando las encuestas disponibles.

PASO 3: Seleccionar el Partido Político de estudio. En este supuesto práctico, el partido político objeto de estudio es Ciudadanos (C´s)

PASO 4: NETELECTIONS ofrece estrategias inteligentes. En base a todos los datos seleccionados y al partido político escogido, el sistema NETELECTIONS ofrece las estrategias más óptimas. Además, estos resultados estratégicos se pueden explorar de forma interactiva.

¿Qué estrategias puede ofrecer NETELECTIONS? El sistema ofrece tres tipos de estrategias: simples, combinadas y a medida. En este caso de uso, supongamos que nuestro objetivo en la campaña electoral para Ciudadanos en las Elecciones Municipales de Sevilla 2019 es conseguir más escaños frente a las elecciones pasadas (2015). Para ello, elegiremos la opción de las estrategias simples ofrecidas por el sistema NETELECTIONS.

Una estrategia simple se basa en la captación de votos de varios partidos o captación de abstenciones de voto. El objetivo es saber el mínimo de votos que necesitaría C´s para conseguir su objetivo de escaños.

NETELECTIONS_estrategias simple

En base a estos datos, las estrategias que nos ofrece el sistema son:

  1. Estrategia de captación de votos de las abstenciones en la que C´s tendría que captar, como mínimo,553 votos de las abstenciones para poder conseguir el objetivo de 1 escaño. Si lo consiguiese, el Partido Popular (PP) perdería uno de sus escaños.
  2. Si la estrategia es captar votos al PSOE, el mínimo de votos para alcanzar un escalo sería de 5.553. Curiosamente, esta estrategia acaba perjudicando al PP (y no al PSOE) que perdería el escaño que ganaría Ciudadanos.
  3. Si la estrategia es captar votos del PP para que C´s suba un escaño, se requieren captar 4.600 votos.
  4. La estrategia de captar votos de IULV-CA resulta interesante: sólo se requieren 3.301 votos. Esta estrategia busca eleiminar a IULV-CA haciendo que su porcentaje de voto sea menor que el 5% (Ley d´Hont). Por lo que perdería sus dos escaños, uno lo ganaría C´s y el otro el PSOE-A. Sin embargo, esta estrategia, teniendo en cuenta que el partido objeto de estudio es Ciudadano, parece poco real y bastante díficil que éste capte tres mil votos de IULV-CA. Ante este tipo de situaciones, desde el sistema NETEELECTIONS se puede incluir datos que tengan en cuenta esto y poder generar estrategias a mediad.

Pongamos un ejemplo de una estrategia a medida:

  • Primero, debemos definir el máximo de votos que podemos captar de cada uno de los partidos. A esto le denominamos las “restricciones de escenario”. En este caso de uso, supongamos que queremos captar como máximo un 2% de las abstenciones, un 5% del PP y un 2% del PSOE.
  • En base a estas restricciones, el sistema establece cuál es la mejor forma con la que podemos captar nuestro objetivo de escaños. NETELECTIONS indicará la estrategia más óptima para ello. Por lo que el voto mínimo que debemos captar para obtener 4 escaños son: 141 votos de las abstenciones, 3.595 votos del PP y 648 votos del PSOE.

NETELECTIONS_estrategias a medida

Por otro lado, el sistema también ofrece la información geolocalizada en el municipio. NETELECTIONS determina, a través de una gama de color, las zonas donde se debe realizar mayor esfuerzo para la captación de votos. Con esta información se pueden implementar actos electorales en esa zona, colocar cartelería, lanzar buzoneo especial, … para alcanzar esos votos.

NETELECTIONS dónde captar votos

Si deseas saber algo más sobre nuestro Sistema de Inteligencia Electoral de Netelections, escríbenos o contacta con nosotros.

El terreno de las tecnologías de información está a la orden del día y son muchas las empresas que vuelcan gran parte de sus gastos en invertir en ellas. Los pilares sobre los que se sustentan las TIC´s son la Transformación Digital, el Big Data y la Industria 4.0. Siendo la Transformación Digital el principal proceso que escogen las empresas para consolidarse en la era más tecnológica conocida hasta la fecha.

Existen multitud de tendencias que vienen de la mano de estas tecnologías de la información, pero en este post sólo os hablaremos de aquellas que consideramos más importantes durante este 2018.

Inteligencia Artificial

Su despegue definitivo tuvo a lo largo del pasado año, constituyéndose a día de hoy como la tecnología más importante y con mayor progresión. Las principales tecnologías de inteligencia artificial que marcarán los años venideros son:

  • Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.
  • Machine Learning o aprendizaje automático, es una Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden de forma automática. Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones, sistemas de recomendación o clasificaciones. El objetivo es crear algoritmos inteligentes para detectar patrones exitosos y aprender de estas tendencias para poder repetirlas.
  • Deep Learning o Aprendizaje profundo. Es una técnica dentro del machine learning basado en arquitecturas de redes neuronales artificiales. Está relacionado con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro. Estas redes neuronales artificiales se construyen como el cerebro humano, con nodos de neuronas conectados como una red. Un modelo basado en deep learning puede aprender a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido, etc. sin necesidad de intervención humana para la selección de características.

Internet de las cosas (IoT)

Con el Internet de las Cosas (en inglés, Internet of Things, IoT), hacemos referencia a la conexión de las personas con los objetos. El IoT se trata de la digitalización del mundo físico. Pongamos un ejemplo: IoT puede ser que un frigorífico pueda realizar una compra online de un producto que haya caducado.

Otro ejemplo podemos observarlo en las zapatillas deportivas en las que, mediante un chip en las botas, podemos tener datos reales sobre el esfuerzo físico realizado.

Quizás, aún tenemos un largo recorrido para que todos tengamos en nuestros hogares frigoríficos inteligentes, pero está a un paso de ser realidad gracias al sistema de identificación por radiofrecuencia, bastará con integrar un chip de pocos milímetros en cualquier objeto del hogar, del trabajo o de la ciudad para poder procesar y transmitir información a partir de él constantemente. El objetivo de todo esto es proporcionar a los consumidores una serie de servicios y aplicaciones inteligentes sin precedentes.

Edge Computing

A medida que los drones inteligentes, los vehículos autónomos y otros dispositivos inteligentes alimentados con inteligencia artificial se conectan y se comunican de manera instantánea a través del IoT, la cuestión del envío de sus datos a la nube es muy poco práctico. Muchos de estos dispositivos necesitan respuesta y procesamiento en tiempo real, lo que convierte al edge computing en la única opción viable.

Como podéis observar, este término está muy ligado al anterior, ya que su principal objetivo es hacer útil aquellos datos recolectados por los sensores y dispositivos loT. Antes, estos datos se enviaban a la nube (Cloud Computing) como almacenamiento y solo servía para obtener cierta información. Actualmente, estos datos procedentes del IoT y de sensores se procesan a través del Edge Computing (análisis en local en lugar de en la nube) y aporta una mayor autonomía a éstos para que sean más “inteligentes”, no sólo para recolectar la información sino también para analizarla.

El edge computing conlleva muchas ventajas: análisis de los datos en tiempo real ya que son analizados a nivel local y abaratamiento de costes operativos ya que no se requieren centros de datos. Sin embargo, aunque el Edge continúe siendo la opción preferida para procesar datos en tiempo real, es probable que los datos más importantes y relevantes sigan dirigiéndose a la nube.

Big Data Analytics: análisis de grandes volúmenes de datos.

Es un concepto que agrupa esas tecnologías y modelos matemáticos que se dedican a almacenar, analizar y cruzar toda grandes volúmenes de datos para intentar encontrar patrones de comportamiento o información útil para hacer de esta información una ventaja competitiva de inteligencia empresarial. Las plataformas de analítica Big Data serán una herramienta indispensable para la toma de decisiones.

Industria 4.0 

Esta industria 4.0, también denominada Industria Inteligente, se trata de una nueva revolución industrial de base tecnológica que constituye una nueva forma de organización y gestión de la cadena de valor de la industria. Esta cuarta revolución industrial viene determinada por la introducción de la tecnología digital en fábricas inteligentes capaces de adaptarse a las necesidades y procesos de producción. Este cambio tecnológico, permite vincular el mundo físico al virtual para hacer de la industria una industria inteligente. Aunque las oportunidades que ofrece esta industria 4.0 son múltiples, la que más nos llama  la atención es que en los próximos años surgirán nuevos modelos de negocio que enriquecerán la cadena de valor de la industria y estarán basados en la creación de nuevas propuestas para los clientes tanto externos como internos. Sin embargo, la integración total de los sistemas de información se enfrentarán a un desafío importante: la recolección de una inmensidad de datos procedentes de una gran variedad de fuentes diversas y heterogéneas, donde entrarán en juego las tecnologías anteriormente citadas: big data, inteligencia artificial, IoT, edge computing…

Blockchain

El blockchain, o cadena de bloques en español, se trata de una base de datos diseñada para almacenar de forma creciente (por bloques) datos ordenados en el tiempo (en cadena) y que no puedan ser modificados una vez publicados (mantiene los datos seguros y privados).

La primera aplicación práctica de la cadena de bloques pudimos verla con la aparición de las criptomonedas o el bitcoin en 2008. También, puede utilizarse para registrar datos de transacciones -se puede aplicar a todo tipo de transacciones que no tienen por qué ser necesariamente económica-, acuerdos, contratos, etc., es decir, todo aquello que se tenga la necesidad de registrar de forma independiente y verificada.

Además, este registro de datos es universal, es decir, no se distribuye en un único sitio sino a través de muchas computadoras y toda persona puede acceder a esta base de datos con la versión actualizada. Esto supone que todo el control del proceso está en manos de los propios usuarios.

El futuro de esta tecnología vendrá de la manos de aquellas empresas que desarrollen sus propios servicios de blockchain o cadena de bloques, sobre todo en el sector bancario, tanto para ofrecer servicio al público en general como para grupos reducidos, un servicio personalizado para clientes específicos.

Realidad aumentada

La realidad aumentada consiste en combinar el mundo real con el virtual mediante un proceso informático, enriqueciendo la experiencia visual y mejorando la calidad de comunicación. No debemos confundir este término con el de realidad virtual, en el post anterior hacemos referencia a ambos términos así como las principales diferencias entre los mismos.

Gracias a esta tecnología se puede añadir información visual a la realidad, y crear todo tipo de experiencias interactivas: catálogos de productos en 3D, probadores de ropa virtual, video juegos y mucho más. Aunque existen tiendas online en las que esta realidad aumentada está implementada, aun queda mucho por recorrer. Cabe esperar que se consolide esta tendencia para que deje de serlo y se instaure como un recurso imprescindible.