3 innovaciones que transformarán las industrias en 2019

Los dispositivos habilitados para voz y la IA fueron las innovaciones que todos abrazaron en los últimos dos años. En 2019, vemos un panorama más amplio de cambios que vienen a la vanguardia.

Algunos de estos avances están a la vuelta de la esquina y otros demorarán más en convertirse en productos comerciales. Sin embargo, cada uno de estos avances proporciona información sobre cómo cambiará nuestra vida profesional y personal.

Innovaciones en 2019

1. Los dispositivos plegables llegan al mercado.  Han pasado años desde que hemos tenido una nueva forma o material en el espacio del teléfono inteligente, pero eso ha cambiado en los últimos dos meses. En el evento Samsung Unpacked en febrero, Samsung anunció el  Galaxy Fold . El nuevo dispositivo combina la funcionalidad de una tableta pequeña y un teléfono inteligente.

El tamaño plegado recuerda al comunicador Nokia, pero se abre en una tableta de 7.3 pulgadas. Además del material plegable, Samsung destacó las innovaciones de usabilidad del software en torno a la facilidad de cambiar entre los modos de teléfono y tableta, así como el soporte de 3 aplicaciones a la vez en modo tableta. Dado que Samsung es un líder en el espacio de teléfonos inteligentes, esto es un buen augurio para la nueva categoría de plegables.

Sin embargo, se necesita más de un proveedor para hacer un mercado. En el programa  Mobile World Congress  , Huawei presentó el  Huawei Mate X.  Mientras que la audiencia quedó sin aliento por el precio cercano a los $ 2,000 del Galaxy Fold en Unpacked, Huawei rompió un nuevo récord con un teléfono inteligente que supera los $ 2,500 en precios.

No cometer errores; Estos nuevos teléfonos inteligentes son productos de lujo, no de mercado masivo. Un teléfono plegable será el símbolo de estado de la tecnología vanguardista de 2019. Si bien solo un grupo selecto surgirá para el dispositivo de primera generación y el gasto, es la primera vez en casi una década que hemos visto una innovación tan radical en el espacio de los teléfonos inteligentes. emocionante.

3. Las pilas de infraestructura de AI y la gestión de modelos se hacen más fáciles con las nuevas herramientas.  Empresas de todo el mundo están evaluando cómo utilizar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para mejorar la forma en que analizan los datos y resuelven los problemas. Sin embargo, el proceso de creación de la infraestructura para la inteligencia artificial y la gestión del ciclo de vida de un modelo debe ser más sencillo.

Las compañías de la nube están creando nuevos servicios de aprendizaje automático, pero también verá que las empresas emergentes llenan los vacíos. Por ejemplo,  Paperspace  ofrece un conjunto de herramientas para explorar datos, capacitar redes neuronales y ejecutar trabajos de cómputo de GPU. Los productos de Gradient incluyen cuadernos Júpiter de 1 clic, un potente corredor de trabajos y un módulo de Python para ejecutar cualquier código en la nube de Paperspace GPU.

Al igual que la industria del software creó un conjunto de procesos y herramientas para el ciclo de vida del desarrollo del software, las empresas deberían esperar ver una nueva categoría de proveedores de software de IA que se sitúen a la vanguardia con herramientas para mejorar la creación y administración de modelos.

Por ejemplo,  CognitiveScale  ofrece una plataforma de desarrollo de AI que gestiona todo el ciclo de vida del desarrollo, las pruebas y la producción de aplicaciones de AI. Incluye capacidades para la orquestación y composición de AI, así como también proporciona "habilidades de AI" pre-construidas y aceleradores de aplicaciones de AI de la industria para acelerar el desarrollo.

Mientras tanto, los proveedores como  H2O.ai ofrecen una plataforma de aprendizaje de máquina en memoria distribuida y de código totalmente abierto con escalabilidad lineal. Ofrece funciones AutoML y Driverless AI que se ejecutan automáticamente a través de todos los algoritmos y sus hiper parámetros para producir una tabla de clasificación de los mejores modelos.

5. La computación cuántica se acerca a la tecnología desplegable.  El reciente programa de electrónica de consumo (CES), en Las Vegas, tuvo más que algunas sorpresas bajo la manga. Uno de ellos fue una nota clave de IBM, la empresa de la industria,   donde presentó  IBM Q System One , un sistema de computación cuántica integrado diseñado para uso científico y comercial. Un sistema de computación cuántica de grado comercial es esencial por dos razones. Primero, una computadora cuántica no puede usar un centro de datos tradicional. ¿Por qué? Las computadoras cuánticas requieren instalaciones con ingeniería criogénica que ofrezcan un ambiente cuántico frío y aislado continuo.

En segundo lugar, al ofrecer un sistema integrado, IBM ofrece autocalibración para proporcionar qubits de alta calidad estables, repetibles y predecibles. Los Qubits solo ofrecen la potencia de procesamiento si son estables. En el pasado, el diálogo se centraba en la cantidad de potencia de procesamiento (qubits) que podía tener una computadora. Hoy, la discusión debería centrarse en cómo hacer que los qubits sean estables y escalables. Dicho esto, el diseño del sistema también combina la función y la belleza.

IBM anunció asociaciones y pruebas de conceptos con grandes clientes en una variedad de industrias. Exxon Mobile subió al escenario con IBM en CES para analizar cómo la computación cuántica puede abordar problemas informáticos difíciles en una gama de aplicaciones. Las posibles aplicaciones para Exxon incluyen la optimización de la red eléctrica de un país y la posibilidad de realizar cálculos de química cuántica altamente predictivos para el descubrimiento de materiales y una captura de carbono más eficiente.

JP Morgan Chase, una compañía financiera global, está trabajando con IBM Q Network. Se centra en los casos de uso de la computación cuántica que se aplican a la industria financiera, incluidas las estrategias de negociación, la optimización de la cartera, la valoración de activos y el análisis de riesgos. Daimler AG está trabajando con IBM para avanzar en los posibles casos de uso de la computación cuántica para la industria automotriz y de transporte.

Algunas áreas de investigación incluyen la búsqueda y el desarrollo de nuevos materiales para aplicaciones automotrices a través de la química cuántica, problemas complejos de optimización, como los procesos de manufactura o el enrutamiento de vehículos para la logística de flotas o automóviles autónomos / automáticos, y la intersección de la enseñanza cuántica y automática para mejorar el Capacidades de la inteligencia artificial. Si bien no tendremos una computadora cuántica en los escritorios de todos el año, la computación cuántica está definitivamente en el horizonte.

IBM no está solo en sus esfuerzos. Microsoft ,  Google  y nuevas empresas como  Rigetti  están investigando y diseñando varios aspectos de la computación cuántica. Intel, para no quedarse atrás, también ha aplicado sus habilidades en informática a la cuantía. Durante la reunión de marzo de la American Physical Society (APS) en Boston, los investigadores de Intel Labs demostraron el progreso que están logrando en el desarrollo de un sistema de computación cuántica comercialmente viable, que incluye avances en el desarrollo de hardware y software para la pila de computación cuántica y el desarrollo de una herramienta que acelerará rápidamente la investigación y optimización de las tecnologías de silbit spin qubit.

Estas son solo algunas de las tendencias que verán los proveedores de tecnología trabajando para avanzar en 2019 y principios de 2020. Otras tendencias a tener en cuenta incluyen áreas como la automatización de procesos robóticos, la optimización de ingresos, la inteligencia y la realidad mixta.

Felipe Argüello
Felipe Argüello

Felipe Argüello es el fundador de Infoteknico. Ingeniero con más de 30 años de experiencia trabajando en América Latina, Estados Unidos y Europa en las áreas de ingeniería, consulta técnica, proyectos, ventas y entrenamiento en soluciones de alta tecnología y seguridad electrónica.

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