Algunas personas creen que la difusión de la inteligencia artificial y la robótica pone en peligro nuestra propia vida, nuestro trabajo, e incluso para nuestra seguridad. Más y más tareas se van a realizar los cerebros a base de silicio. Pero incluso los más fuertes críticos no pueden no reconocer los evidentes beneficios que la ia y los sistemas automatizados de la preparan para la humanidad. En el marco del proyecto Grand Challenges de la BBC reunió a expertos que aportaron su visión de futuro en la presencia de las máquinas y la inteligencia artificial.
"debemos considerar que la ia no como algo con nosotros postor, sino como algo que puede reforzar nuestras habilidades", dice Такео canadá, profesor de robótica de la Universidad carnegie — mellon. Debido a que la ia tiene tolerancia al aburrimiento, y también es capaz de identificar las tendencias de mucho mejor y más rápido que los humanos. La automatización ya se ha puesto detrás de la revelación de los más complejos de los nodos de nuestro mundo, de la enfermedad hasta la crueldad.
Y ella puede hacer nuestra vida más segura en el siglo 21.
Para miles de millones de personas en todo el mundo el zumbido de los mosquitos, junto al oído, puede significar mucho más que irritante de la mordedura – puede ser un precursor de la enfermedad e incluso la muerte. Un tipo – Aedes aegypti – especialmente se ha extendido desde áfrica en casi todas las regiones tropicales y subtropicales, sufriendo la fiebre del Dengue, la fiebre amarilla, sikaflex y la fiebre de chikungunya (el virus que causa la mutilación genital femenina dolor en las articulaciones). Una de Dengue infecta a más de 390 millones de personas en 128 países cada año.
"Este mosquito – pequeño demonio", dice Рейнир Маллол, ingeniero informático de la república dominicana, un punto caliente de la difusión de sikaflex. Junto con Деси raja, el cuidador de malasia (otro país que puede estar en riesgo de contraer el virus), la pareja ha desarrollado algoritmos de ia, que predicen, donde es probable que se produzcan brotes.
Project Premonition de Microsoft utiliza aviones no tripulados para la búsqueda de patógenos en los puntos de distribución de sikaflex
Su inteligencia artificial en el área médica эпидемологии (Aime) es un sistema que combina el tiempo y la ubicación de cada nuevo caso de Dengue de los informes de los hospitales de la zona con 274 otros factores variables, tales como la dirección del viento, la humedad, la temperatura, la densidad de población, el tipo de vivienda. "Es de todos los factores que determinan la distribución de los mosquitos", explica Маллол.
La Prueba en malasia y brasil han demostrado que se pueden predecir los brotes con una precisión de alrededor de 88% en tres meses. El sistema también ayuda a determinar el epicentro del brote, con una precisión hasta de 400 metros, permitiendo a los locales médicos a tiempo de intervenir con insecticidas y la protección de las picaduras de los residentes locales.
Aime también se desarrolla el fin de predecir los brotes de sikaflex y la fiebre de chikungunya. Grandes empresas de tecnología, a su manera, desarrollan esta idea: por ejemplo, Project Premonition de Microsoft utiliza autónomas de aviones no tripulados para detectar los focos de propagación de mosquitos, y utilizan el dióxido de carbono y la luz de la trampa para atraparlos de estos insectos. El adn de los mosquitos y de los animales, a los que ha mordido, a continuación, se analiza generados por el equipo de los algoritmos que identifican patrones en los gigantescos volúmenes de datos cada vez mejor y mejor cada vez, y encontrar los patógenos.
Durante el último año en estados unidos han muerto 15 000 personas a causa del tiroteo. Este país el más alto nivel relacionadas con las armas de la crueldad en el mundo desarrollado. Para resolver los problemas con el desordenado el tiroteo y relacionados con las armas de los delitos, en algunas ciudades del país se dirigen a las tecnologías de ayuda.
El sistema Automatizado del que oye los sonidos de los disparos a través de una serie de sensores, se puede utilizar para determinar el lugar donde se oían los disparos, y notificar a los organismos de seguridad durante 45 segundos después de soltar el gatillo. ShotSpotter utiliza 15-20 uso de detectores acústicos por kilómetro cuadrado para la detección de la característica de "algodón" de tiro, en la determinación de su lugar de nacimiento, con una precisión de hasta 25 metros.
La Tecnología de aprendizaje automático se utilizan para confirmar que el sonido era de fuego, y calculan la cantidad de disparos, mostrando, si la policía de tener que lidiar con un solo tirador o varios delincuentes que también usan máquinas o no.
Ya 90 ciudades – en su mayor parte en los estados unidos, pero también en el sur de áfrica y américa del sur – utilizan ShotSpotter. Sistemas pequeños también se han implementado en nueve universidades en los estados unidos en respuesta a una reciente tiroteo en el campus.
Ralph clark, director ejecutivo de la ShotSpotter, considera que en el futuro este sistema puede ser utilizado no sólo para la mera respuesta a incidentes.
"Estamos tratando de entender cómo nuestros datos se pueden utilizar para el pronóstico de la capacidad de la policía", dice. "La formación se puede combinar con el clima, el tráfico de la carretera y otras, de un modo más preciso informar a los policías de las patrullas".
Alrededor de 800 millones de personas en todo el mundo confían en las raíces de mandioca (yuca) como principal fuente de hidratos de carbono. Este крахмалистый verdura, similar a la de el ñame, se comen como las patatas; también se puede moler harina para la fabricación de pan y bollería. Puede crecer allí donde no pueden los otros cultivos, lo que ha hecho el кассаву el sexto más grande de la alimentación de una planta en el mundo. Sin embargo, este arbusto leñoso también vulnerable a enfermedades y plagas, lo que puede conducir a pueblos enteros de los campos de hortalizas.
Investigadores de la Universidad de makerere en kampala, uganda,se unieron con los expertos de las enfermedades de las plantas, para desarrollar un sistema automatizado para combatir las enfermedades de la yuca. El proyecto de Mcrops permite a los agricultores locales fotografiar sus plantas en smartphones baratos y utilizar informático de la visión para detectar signos de las cuatro principales enfermedades que conducen a la devastación de los cultivos de yuca.
"Algunas de estas enfermedades es muy difícil de reconocer, y que requieren de acciones diferentes", explica ernest Мвебазе, investigador de la tecnología informática, jefe de proyecto. "Debemos dar a los agricultores de bolsillo de un experto, para que sepan de polinizar la cosecha o destruir y sembrar algo más".
Este sistema es capaz de diagnosticar la enfermedad de la mandioca con un 88% de precisión. Normalmente, los agricultores necesitan llamar gubernamental de expertos para visitar las granjas, para que se identifiquen con la enfermedad, en la que se van los días y las semanas, hasta que la enfermedad se propaga.
Mcrops permite la descarga de imágenes en la base de datos, a partir de la cual luego se diagnostican de la epidemia. Мвебазе espera que esta tecnología permitirá también detectar automáticamente los problemas de otras especies de plantas, por ejemplo plátanos.
DeepMind de Google puede ayudar a los médicos con el tratamiento del cáncer, gracias a la maquinaria de aprendizaje que le ayuda a identificar las zonas sanas de los tejidos del paciente
El Cáncer lleva a más de 8,8 millones de muertes en todo el mundo, y 14 millones de personas diagnosticados con algún tipo de cáncer cada año. La detección temprana del cáncer puede aumentar considerablemente las posibilidades de supervivencia de la persona y reducir el riesgo de recurrencia. El tamizaje es uno de los métodos de detección temprana de cáncer, pero para entender en сканах y otros resultados de la prueba muy difícil y largo.
DeepMind y de IBM utilizan su tecnología de la ia a este problema. DeepMind, se unió a los médicos del servicio Nacional de salud en los colegios de londres, para entrenar a su programa sobre la base de ia tratar el cáncer, que separa el área de tejido sano de los tumores cuando se escanea la cabeza y el cuello. Ella también trabaja con el Moorfields Eye Hospital de londres, identificando a los primeros signos de pérdida de la vista al escanear los ojos.
"Nuestros algoritmos son capaces de interpretar la información visual al escanear", dice dominique king, la principal de las clínicas a DeepMind Health. "El sistema aprende a identificar los posibles problemas y recomendar el correcto curso de acción a su médico. Es demasiado pronto para comentar los resultados, pero han sido muy alentadores".
King dice que las técnicas de la ia pueden ayudar a los médicos a determinar un diagnóstico más rápido, cribado de las exploraciones y ordenarlas por prioridad a aquellos que se recomiendan a la inmediata revisión.
IBM también ha anunciado recientemente que la ia Watson puede analizar la imagen y evaluar los registros de los pacientes, determinar con precisión el tumor en el 96% de los casos. Ahora, el sistema pasa de pruebas médicas en 55 hospitales de todo el mundo, ayudando a diagnosticar el cáncer de mama, de pulmón, cáncer colorrectal, cáncer de cuello de útero, ovario, estómago y próstata.
En el fondo de la разгорающихся discusión acerca de ¿podría el cambio climático causar dos catastróficos de huracán en puntos de escala en los estados unidos, como sería lo más eficientemente posible dirigir la inteligencia artificial en el estudio de la utilización limpia, energía renovable para evitar daños mayores, que lleva a problemas de clima?
La Gente de todo el mundo confían cada vez más en fuentes de energía renovables para combatir el cambio climático y la contaminación causada por los combustibles fósiles, y la tarea de equilibrar las redes energéticas con las discontinuas fuentes se hace cada vez más difícil. La distribución inteligentes, contadores digitales, monitores de energía, que registran automáticamente el consumo – también le dará un montón de información sobre cómo y cuando los consumidores utilizan la energía. Sólo en la ue se prevé la instalación de 500 millones de contadores inteligentes en los hogares para el año 2020.
"la Gestión de todos estos activos es imposible para el hombre, ya que el tiempo de respuesta de frecuencia es del orden de unos pocos segundos", dice valentín Rob, el docente de sistemas inteligentes de la Universidad de Хериот Watt en edimburgo. Funciona con inglés empresa Upside Energy, desarrollando nuevas formas de gestión de la red eléctrica.
Se crean algoritmos de aprendizaje automático para la supervisión de la producción y de la demanda de energía en tiempo real. Lo que esto significa? Que la energía se almacena en las tranquilas horas y luego de publicarse en las horas pico, por ejemplo, de la mañana, cuando todo el mundo quiere hacer un café. A medida que los vehículos eléctricos y la casa de las baterías cada vez más frecuente, de la tecnología se puede utilizar para el almacenamiento de energía y la distribución uniforme renovables corrientes.
Rob también dice que la ia puede utilizar aún más el nivel básico, además de reducir nuestra demanda de dispositivos conectados. Por ejemplo, los refrigeradores de la ia puede controlar directamente, para que se incluyan sólo entonces, cuando la demanda de electricidad más bajos en la red.
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