Categoría: Aplicaciones

Beneficios de los robots colaborativos para Industria del futuro

De acuerdo con un estudio llevado a cabo por World Market Research Inc., se pronostica que las ventas mundiales de robots colaborativos alcanzar√°n un valor de $12 mil millones de d√≥lares en 2018. Los robots de colaboraci√≥n (‚Äúcobots‚ÄĚ) pronto impulsar√°n el mercado de la automatizaci√≥n a medida que m√°s empresas de todos los tama√Īos y dentro de una amplia gama de industrias adopten esta tecnolog√≠a.

El crecimiento en el mercado de las plataformas está alimentado no solo por el hecho de que son baratos y fáciles de instalar y operar, sino también porque ofrecen una serie de beneficios clave. Aquí le enlistamos los principales.

 

Productividad

Diferentes investigaciones han demostrado que la colaboraci√≥n entre un operador humano y un robot es un 85% m√°s productiva que si ambos trabajaran de forma independiente. Y este incremento en la productividad se puede lograr casi desde el primer d√≠a. Con unas 15 funciones de seguridad incorporadas, se puede configurar un ‚Äúcobot‚ÄĚ y trabajar de forma segura lado a lado con los operadores humanos (sujeto a evaluaci√≥n de riesgos) para aumentar la producci√≥n en promedio en solo medio d√≠a.

 

Beneficios para el empleo

Dise√Īados para llevar a cabo tareas tediosas, repetitivas e inductoras de tensi√≥n, los ‚Äúcobots‚ÄĚ mejoran el entorno de trabajo de los empleados al reducir su exposici√≥n a los trastornos musculoesquel√©ticos y los riesgos potenciales en el lugar de trabajo. Esto a su vez equivale a menos d√≠as de trabajo perdidos para la empresa y hasta una reducci√≥n del 85% en el tiempo de inactividad del personal.

 

Rentabilidad

Los ‚Äúcobots‚ÄĚ se pueden reprogramar r√°pida y f√°cilmente para alternar entre las diferentes tareas en un proceso de fabricaci√≥n y reducir significativamente el tiempo de inactividad de la producci√≥n, lo que aumenta la rentabilidad general.

Como ejemplo, el productor sueco de alimentos Atria logr√≥ reducir los tiempos de transici√≥n al cambiar entre dos productos diferentes de embalaje de 6 horas a 20 minutos. Los ‚Äúcobots‚ÄĚ tambi√©n ofrecen la precisi√≥n y fiabilidad necesarias para manipular materiales fr√°giles o peligrosos, para garantizar una calidad de producto constante y al mismo tiempo aumentar la producci√≥n. Otro ejemplo es Aurolab, un fabricante indio de lentes intraoculares y otros consumibles oft√°lmicos, que logr√≥ un aumento del 15% en la producci√≥n una vez que instal√≥ ‚Äúcobots‚ÄĚ en su piso de producci√≥n.

 

Reducción de errores y desperdicios

La precisi√≥n y exactitud de los ‚Äúcobots‚ÄĚ tambi√©n conduce a una disminuci√≥n notable en el error humano y el desperdicio durante el proceso de fabricaci√≥n. Incluso para tareas simples y repetitivas, existe la posibilidad de que los humanos cometamos un error. Por lo tanto, la instalaci√≥n de un ‚Äúcobot‚ÄĚ en puntos cr√≠ticos del proceso puede reducir este riesgo relacionado con los humanos, optimizar el uso de materiales y evitar costosas retiradas del producto.

Camino hacia el Centro de Datos Moderno

Nuevas tendencias, como el internet de las cosas, está exigiendo cada vez más al rendimiento del centro de datos, creando una nueva ola de información y cargas de trabajo que muchas veces no se puede solucionar con una instancia local, teniendo que recurrir a la nube para poder ofrecer la disponibilidad, velocidad y agilidad que exige la nueva era digital.

Empresas en todo el mundo est√°n recurriendo a este modelo, conocido como el Centro de Datos Moderno, donde se manejan algunas cargas de trabajo en su nube privada, aquellas m√°s sensibles, mientras manda las que requieren de mayor inmediatez y disponibilidad a la nube p√ļblica, logrando que estos workflows se manejen desde y hacia cada instalaci√≥n.

En pa√≠ses en desarrollo, como M√©xico, las empresas tienen la obligaci√≥n de ser m√°s eficientes para hacer frente a la competencia local e internacional, as√≠ como ser m√°s √°giles para poder adaptarse a los cambios del mercado. ‚ÄúEl principal reto de las empresas de hoy es ofrecer la eficiencia y el uso correcto de la infraestructura que ya tienen, poder habilitarlo para colaborar en un ambiente h√≠brido. Aunque no est√©n dise√Īados desde el inicio para trabajar de este modo, empresas como VMware estamos comprometidos para ayudar a crear este formato de Data Center Moderno‚ÄĚ, coment√≥ Jorge G√≥mez, Customer Solutions Manager de¬†VMware.

Jorge Gómez, Customer Solutions Manager de VMware.

Seg√ļn el ejecutivo, M√©xico est√° adoptando el modelo de Centro de Datos Moderno con velocidad, y se espera que est√©n en constante preparaci√≥n para que su infraestructura sea capaz¬† y est√© actualizada para recibir las actuales y futuras exigencias del mercado. “No s√≥lo se trata del IoT y movilidad, hoy en d√≠a se trata de IA y vienen m√°s olas de innovaci√≥n. Los decision makers, como los CIOs, est√°n realmente hambrientos para empezar a probar nuevas tecnolog√≠as”, agreg√≥.

Sin embargo, G√≥mez asegur√≥ que no se trata de deshacerse de la infraestructura y de toda la inversi√≥n que ya se ha hecho, ni de mover todas las cargas a la nube p√ļblica s√≥lo porque es tendencia, si es que las necesidades de negocio no lo demandan, sino de lograr una buena sinergia entre centro de datos y nube.

“VMware ayuda a las empresas a visualizar c√≥mo pueden dar el primer paso hacia la transformaci√≥n digital con la infraestructura que ya existe, logrando tener √©xito con un ritmo incluso m√°s r√°pido de lo que ellos mismos esperan”, finaliz√≥ Jorge G√≥mez.

AMLO vs Selecci√≥n Mexicana: ¬Ņqui√©n gan√≥ la conversaci√≥n en Twitter?

Las conversaciones sobre los resultados de las elecciones le ganaron ‚Äúpor goleada‚ÄĚ al Mundial en el partido por el protagonismo en las conversaciones v√≠a Twitter el pasado lunes 2 de julio, d√≠a clave en el que el pa√≠s amanec√≠a con un nuevo presidente electo y la Selecci√≥n Mexicana quedaba fuera de la Copa del Mundo. La cifras se√Īalan que hubo 1.8 millones de tuits de pol√≠tica vs. poco m√°s de 350 mil de futbol, de acuerdo con el monitoreo efectuado por la agencia Circus M√©xico.
Mientras la conversación política escalaba, el partido de México vs. Brasil generó casi un 40% menos de interacciones que el partido contra Alemania, el cual fue el punto más alto de tuiteo relacionado con la Copa del Mundo con más de 500 mil tuits.
 Para los usuarios de esta red social, la virtual victoria de Andrés Manuel López Obrador generó saludos y felicitaciones (27% de la conversación) y críticas (33% de la conversación), en las cuales se destaca un tono pesimista y desmotivado. Un 2% de usuarios expresó que debemos dar lo mejor de nosotros para ver un cambio positivo en el país y no dejarlo todo en manos del nuevo Presidente y 7% dice que aunque no le otorgó su voto al candidato de Morena, está dispuesto a darle el beneficio de la duda en su nuevo rol de  Presidente de México. El restante 31% consiste en notas que amplifican los resultados de las elecciones en un tono neutro e informativo.
El centro de la conversaci√≥n futbol√≠stica del lunes fue Neymar. Casi la mitad de los m√°s de 350 mil tuits del partido del lunes mencionaron al jugador brasile√Īo, de los cuales ¬†s√≥lo 8,400 se relacionaron con su gol. El resto se trat√≥ de memes, insultos y burlas hacia el jugador. En segundo lugar de volumen ‚Äďcon 61 mil tuits‚Äď se ubica la conversaci√≥n relacionada con la derrota de la Selecci√≥n Mexicana, en la que se reconoce en buen juego de su contraparte brasile√Īa. Al terminar el partido, la palabra ‚ÄúGracias‚ÄĚ mostr√≥ un incremento del 600% en el ritmo de menciones vs. la hora anterior, generando 350 tuits por minuto relacionados con agradecimientos durante una hora despu√©s de la derrota.
CIO.com.mx

Ford crea sistema para evitar el tránsito en México

Ford y la Universidad de Vanderbilt están demostrando que los llamados embotellamientos fantasmas podrían reducirse con el uso del Control de Crucero Adaptativo (CCA), disponible a partir de hoy en el 40% de los vehículos de Ford en México.

En un circuito cerrado de pruebas de Ford, 36 conductores simularon el tr√°nsito normal de la carretera utilizando un control de crucero adaptativo.

El sistema CCA disminuye la velocidad y acelera automáticamente para mantenerse al ritmo del automóvil que está adelante, sin fatigarse ni distraerse.

Más tarde, los conductores condujeron el mismo camino, pero sin la tecnología, frenando y acelerando manualmente el vehículo. Los resultados: los vehículos que utilizan un Control de Crucero Adaptativo redujeron el impacto de un evento de frenado más suave que aquellos vehículos sin la tecnología activada. Incluso cuando solo uno de cada tres vehículos usaba CCA, la prueba arrojó beneficios en la reducción del tránsito .

“Un divertido viaje familiar puede volverse irritante cuando el tr√°fico es pesado, especialmente una vez que nos damos cuenta de que no hab√≠a motivo para el mismo”, coment√≥ Michael Kane, supervisor de Ford Co-Pilot360 Technology. “Alentamos a los propietarios Ford que tienen Control de Crucero Adaptativo a usarlo durante sus viajes de verano con la esperanza de que esta tecnolog√≠a inteligente pueda ser el primer paso para ayudar a facilitar los viajes cotidianos”.

Por su parte, el investigador principal, Raphael Stern, ha estado trabajando con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias para determinar cómo las tecnologías inteligentes pueden proporcionar un camino hacia la disminución de tráfico y reducción del consumo general de combustible.

Al igual que con los accidentes, los factores humanos, las calles sin se√Īalizaci√≥n, la conducci√≥n distra√≠da, los malos h√°bitos de manejo, los tiempos de reacci√≥n, y/o el frenado innecesario, son las principales causas de los embotellamientos fantasmas.

Una vez que un conductor acciona los frenos, puede ocurrir una reacción en cadena cuando otros conductores presionan los frenos, lo que hace que el flujo de tránsito se detenga.

“Los sistemas adaptativos de control de crucero no se cansan ni se distraen, sino que constantemente analizan al veh√≠culo que est√° delante”, coment√≥ Michael Kane, supervisor de Ford Co-Pilot360 Technology. “Adem√°s, est√°n programados para proporcionar distancias consistentes entre los veh√≠culos con el fin de responder mejor a la velocidad del veh√≠culo que se encuentra delante. Lo m√°s importante es que el uso de la tecnolog√≠a nos beneficie a todos y que lleguemos a nuestro destino a tiempo‚ÄĚ agreg√≥ Kane.

AWS provee capacidades cloud y aprendizaje automático a la Fórmula 1

Amazon Web Services anunció que Formula One Group (Fórmula 1) está trasladando la gran mayoría de su infraestructura a partir de centros de datos locales a la nube de AWS, y estandarizando en los servicios de AWS de aprendizaje automático y análisis de datos para acelerar su transformación en la nube.

La Fórmula 1 trabajará con AWS para mejorar sus estrategias de carrera, sistemas de seguimiento de datos y transmisiones digitales a través de una amplia variedad de servicios de AWS, incluido Amazon SageMaker, un servicio de aprendizaje automático administrado que permite a los desarrolladores y científicos cotidianos crear e implementar fácilmente modelos de aprendizaje automático; AWS Lambda, el servicio informático sin servidor de AWS impulsado por eventos, y los servicios de análisis de AWS para descubrir métricas que ofrecen cambiar la forma en que los fanáticos y equipos disfrutan, experimentan y participan en las carreras.

La Fórmula 1 también ha seleccionado AWS Elemental Media Services para potenciar sus flujos de trabajo de activos de video, mejorando la experiencia visual de sus más de 500 millones de seguidores en todo el mundo.

Mediante el uso de Amazon SageMaker, los cient√≠ficos de datos de F√≥rmula 1 entrenan con modelos de aprendizaje profundo con 65 a√Īos de datos hist√≥ricos de carreras almacenados, tanto en Amazon DynamoDB como en Amazon Glacier.

Ahora, la Fórmula 1 puede extraer estadísticas críticas de rendimiento de la carrera para hacer predicciones de carrera y dar a los fanáticos una visión de las decisiones y estrategias de fracción de segundo adoptadas por los equipos y conductores.

Por ejemplo, los científicos de datos de Fórmula 1 pueden predecir cuándo se abre y se cierra la ventana de oportunidad para que los equipos acondicionen sus autos para obtener la máxima ventaja, así como también determinar el mejor momento para cambiar los neumáticos.

Al transmitir datos de carreras en tiempo real a AWS mediante Amazon Kinesis, la F√≥rmula 1 puede capturar y procesar datos clave de rendimiento para cada auto durante cada giro y vuelta de los circuitos de F√≥rmula 1 con precisi√≥n y velocidad inigualables. Despu√©s, al implementar el aprendizaje autom√°tico avanzado a trav√©s de Amazon SageMaker, la F√≥rmula 1 puede determinar c√≥mo se est√° desempe√Īando un conductor y si los dem√°s conductores se han excedido o no del l√≠mite.

Al compartir estas ideas con los fanáticos a través de transmisiones de televisión y plataformas digitales, la Fórmula 1 está mejorando la experiencia de los fanáticos, permitiéndoles profundizar en el funcionamiento interno de sus equipos y conductores favoritos.

 

 

Cuatro aspectos que tendrán todos los vehículos del futuro

Es incre√≠ble lo lejos que ha llegado la tecnolog√≠a del transporte en tan poco tiempo. Hace 50¬†a√Īos, la computadora de navegaci√≥n de Apolo¬†11, la nave espacial con la que el hombre lleg√≥ por primera vez a la Luna, solo ten√≠a 16¬†k de memoria, menos que la capacidad de cualquier calculadora de mano de hoy en d√≠a. Los veh√≠culos aut√≥nomos actuales son, literalmente, supercomputadoras m√≥viles capaces de procesar miles de millones de operaciones por segundo.

Este tipo de veh√≠culo requiere sistemas de maniobra, frenado y aceleraci√≥n muy complejos y basados en datos que sean capaces de comunicarse a la velocidad de la luz, para sincronizarse entre s√≠ y adaptarse en tiempo real a un entorno de conducci√≥n variable. Adem√°s, estos sistemas deben garantizar la experiencia segura y confortable de los pasajeros. Los veh√≠culos aut√≥nomos de hoy tambi√©n cuentan con miles de sensores que interact√ļan simult√°neamente con otros veh√≠culos, con las se√Īales de tr√°nsito e, incluso, con la calle para evitar peligros y trazar la ruta m√°s adecuada. Si pensamos en la computadora de 16¬†k que ayud√≥ a llevar al hombre a la Luna, realmente es asombroso ver hasta d√≥nde hemos llegado.

Si bien los veh√≠culos aut√≥nomos se est√°n probando en todo el mundo, todav√≠a falta una d√©cada, por lo menos, para que en verdad sean algo com√ļn de ver en las calles.

Eso es lo que tiene de particular la conducci√≥n aut√≥noma: funciona bien solo si la mayor√≠a de los veh√≠culos tiene la capacidad de circular sin conductor. Alcanza con que un solo conductor de carne y hueso realice una maniobra inesperada, frene de improviso o estacione en una zona de carga para que todo el sistema se desequilibre. Habr√° que acostumbrarse con rapidez ‚ÄĒpr√°cticamente de un d√≠a para el otro‚ÄĒ a medida que los conductores hagan el paso a la conducci√≥n aut√≥noma al mismo tiempo.

Lograr que todo funcione de forma conjunta requerirá de muchas pruebas y medidas confiables, además de mucha paciencia. Estas son las cuatro claves del vehículo del futuro:

  1. Conectividad

Los veh√≠culos est√°n compuestos de muchas partes que se mueven, y todas tienen que poder funcionar juntas. Algunas est√°n conectadas por cables; otras, de forma inal√°mbrica, y la latencia es absolutamente cr√≠tica. Reaccionar con un m√≠nimo retraso de menos de un segundo puede significar que el veh√≠culo necesite seis¬†metros extra de distancia de frenado si viaja a una velocidad de 80¬†km por hora. Esa puede ser la diferencia entre frenar de forma segura y chocar contra el auto que est√° adelante. Los sistemas que conducir√°n el veh√≠culo del futuro tendr√°n que pasar muchas pruebas de estr√©s que garanticen su confiabilidad y rendimiento, y ser√° necesario controlarlos de forma constante para evitar los cuellos de botella. El hecho de que un correo electr√≥nico llegue con demora o una transacci√≥n de compra no quede registrada puede causar malestar o hacer perder dinero, pero los errores del sistema de un veh√≠culo aut√≥nomo pueden costar la vida. Por lo general, el desempe√Īo de un sistema no tiene un impacto de vida o muerte, salvo cuando hablamos de veh√≠culos aut√≥nomos.

  1. Inteligencia

El veh√≠culo del futuro tambi√©n tiene que ser inteligente. Los sistemas de conducci√≥n aut√≥noma tienen que poder diferenciar entre una bicicleta y una motocicleta, o entre una se√Īal de tr√°nsito y un peat√≥n. Tambi√©n deber√°n tener en cuenta las interferencias en los sensores que puedan ocurrir producto de la niebla, la lluvia o el viento, as√≠ como cuestiones de la l√≠nea de visi√≥n. Los veh√≠culos aut√≥nomos tambi√©n deber√°n ser capaces de aprender con la pr√°ctica gracias al aprendizaje autom√°tico, y adaptarse a su entorno y a otros veh√≠culos a lo largo de su ciclo de vida.

 

  1. Alimentación

El veh√≠culo del futuro no depender√° de combustibles f√≥siles. El desarrollo de tecnolog√≠as de bater√≠as seguir√° avanzando, a fin de proveer fuentes de energ√≠a limpias, renovables y confiables para los veh√≠culos aut√≥nomos. Los costos bajar√°n: se espera que, en los pr√≥ximos cinco¬†a√Īos, las bater√≠as de iones de litio est√©n por debajo de los USD¬†100 por kWh. Adem√°s, se desplegar√° la infraestructura necesaria para las nuevas tecnolog√≠as de bater√≠as, como estaciones de carga y de desecho. Ya se est√°n desarrollando otras tecnolog√≠as, como las bater√≠as de litio-aire y las bater√≠as de iones de litio de estado s√≥lido. Tambi√©n en estos casos, ser√° clave hacer las pruebas necesarias para que puedan funcionar de manera segura y eficaz.

 

  1. Ciberseguridad

Quiz√°s lo m√°s importante de todo es que el veh√≠culo del futuro sea seguro. Desafortunadamente, hasta los sistemas inform√°ticos m√°s s√≥lidos son vulnerables a los ciberataques y, hasta que se demuestre lo contrario, es posible pensar que podr√≠a haber personas con malas intenciones que intenten conseguir el control de estos veh√≠culos. Los operadores tendr√°n que monitorear constantemente los sistemas aut√≥nomos para detectar vulnerabilidades. En vez de adoptar medidas de defensa ‚ÄĒlo que demostr√≥ ser pr√°cticamente imposible‚ÄĒ, los operadores de veh√≠culos aut√≥nomos tendr√°n que escudri√Īar el sistema en busca de comportamientos anormales o inesperados. Por ejemplo, si se detecta que el tr√°fico del sistema se dirige a un servidor remoto desconocido, no hay dudas de que algo raro est√° pasando.

 

Hemos avanzado mucho desde que el hombre viajó a la Luna con ayuda de una computadora de menor capacidad que una calculadora de mano. El vehículo del futuro tendrá gran complejidad y estará impulsado por datos, y será esencial que la interconectividad entre los diversos sistemas sea sólida y altamente confiable. Usará fuentes de energía limpias y renovables, y tendrá que ser seguro. Para garantizar todo eso, los fabricantes y operadores deberán llevar a cabo pruebas y realizar un control constante. En resumen, los sistemas de los vehículos autónomos tendrán que ser los más seguros y confiables de la historia. El vehículo del futuro depende de ello.

 

Por: Soon-Chai Gooi, Keysight.

La Inteligencia Artificial est√° cada vez m√°s inteligente

Las m√°quinas tomar√°n acciones con base en sus datos, asumiendo as√≠ acciones de riesgo o de negocios que antes eran realizadas por personas. ¬ŅQu√© podemos hacer al respecto?

Hasta hace pocos a√Īos las empresas abandonaron el simples¬†data warehouse¬†para invertir en grandes estructuras de¬†big data. Se quiera o no, la tecnolog√≠a digital fue el combustible fundamental y el m√°s importante para esta transformaci√≥n. Su enfoque inicial era de peque√Īos datos estad√≠sticos de los resultados de las ventas y de los productos; actualmente se dedican a grandes an√°lisis y al cruce de informaciones internas y externas para entender cada vez m√°s el comportamiento de los clientes seg√ļn su perfil de consumo.

Observe que hubo un cambio en el enfoque de la visión de la información: el cliente pasó a tener preferencia total para las empresas y el entendimiento de su comportamiento pasó a ser la clave principal del camino evolutivo para desarrollar nuevos productos y soluciones. Así, el uso de la inteligencia artificial ha adquirido importancia primordial en el próximo paso de la evolución tecnológica.  Empresas pioneras, como Google con el Assistant/Home y Amazon con la Alexa, tomaron la delantera en esta carrera, en función del comportamiento de las personas. Las demás empresas, las más avanzadas y otras todavía en sus etapas iniciales, recorren el mismo camino para mantenerse competitivas en el mercado.

Seg√ļn Stephen Hawking, nuestras vidas ser√°n transformadas por la IA, que puede constituirse en el evento de mayor relevancia de la civilizaci√≥n humana.

Muchos anuncian que hasta el a√Īo 2040 cada ser humano ser√° el centro de un mundo asistido por la inteligencia artificial. ¬ŅPero, c√≥mo desarrollar esas habilidades? La evoluci√≥n del lenguaje neuronal en la conversi√≥n de datos en texto permite la autonom√≠a de los ordenadores en el desarrollo de las acciones racionales, para la generaci√≥n de informaci√≥n y es actualmente usada por empresas para la configuraci√≥n de reportes inteligentes.

La evolución del Speech Recognition, que permite cada vez más la interacción hombre-máquina en los sistemas de reconocimiento de voz, está cada vez más intuitiva. Los diversos tipos de agentes virtuales o robots de automatización ya pueden asociarse a las acciones de machine learning o deep learning, en que la máquina, con base en la información, tiene una evolución de aprendizaje próxima a la del cerebro humano.

 

IA en el control 

Los sectores de infraestructura podrán aparecer y desaparecer por medio de solicitudes realizadas por las propias máquinas. Por ejemplo, en la gestión de las decisiones, donde la máquina tomará acciones, con base en sus informaciones, asumiendo así acciones de riesgo o de negocios, que eran realizadas por personas y también, la Biometría, que permitirá la interacción de la máquina en los aspectos físicos de la estructura y forma del cuerpo y del comportamiento humano.

Esos son algunos peque√Īos ejemplos que, bien trabajados, van a permitir una IA m√°s inteligente a punto de proporcionar un mundo diferente en los pr√≥ximos a√Īos, donde tendremos asistentes digitales controlando el contenido de su heladera, la temperatura del ambiente, las gu√≠as de TV, basadas en su sentimiento, veh√≠culos aut√≥nomos y, qui√©n sabe, su portero podr√° ser un androide. Las empresas de tecnolog√≠a vienen trabajando, de forma consistente, en el dominio de la informaci√≥n, promoviendo en sus clientes la transformaci√≥n digital necesaria para que puedan entrar en la era de la IA. Entiendo que se trata de un camino sin retorno, en el cual las corporaciones que no emprendan este camino podr√°n perder su cuota en el mercado para una competencia m√°s preparada en estos nuevos avances tecnol√≥gicos.

 

 
Por: Cleverson Novo, Director Comercial de Triad Systems.

¬ŅEl reconocimiento facial biom√©trico viola la privacidad?

En solo unos pocos a√Īos, el reconocimiento facial basado en video ha dejado el √°mbito de la ciencia ficci√≥n y la superproducci√≥n de Hollywood para convertirse en una soluci√≥n del mundo real altamente efectiva y f√°cil de implementar.

En la actualidad, los mejores sistemas en su clase alcanzan estándares de precisión y velocidad mucho más allá de lo que es posible incluso con un ojo humano bien entrenado. Además, pueden implementarse junto con infraestructuras de video y bases de datos de imágenes existentes.

Sin embargo, aunque la tecnología capaz de detectar instantáneamente un rostro entre la multitud, los marcos regulatorios en los que deben operar tales sistemas han tenido problemas para mantener el ritmo.

En parte como resultado, se han expresado preocupaciones sobre las implicaciones acerca de la privacidad de esta nueva clase de herramienta de identificación biométrica.

Para garantizar que las sociedades puedan obtener todos los beneficios potenciales, es esencial:

  • Conocer directrices claras para el uso del reconocimiento facial autom√°tico basado en fuentes de video de dominio p√ļblico como CCTV (circuito cerrado de televisi√≥n).
  • Es importante considerar que, a diferencia de otras tecnolog√≠as biom√©tricas, el reconocimiento facial basado en video es discreto; la experiencia del usuario final es r√°pida, fluida y simple.

Como resultado de lo anterior, esto puede servir para fortalecer y proteger a las comunidades con un grado de sensibilidad mucho mayor que algunas de las medidas que se emplean actualmente.

El reconocimiento facial en vivo es solo uno de una amplia gama de métodos por los cuales los datos personales ahora pueden capturarse, almacenarse y utilizarse.

Y en todo el mundo, los reguladores están respondiendo a preocupaciones generalizadas sobre el posible impacto que esto tiene en nuestras libertades civiles. En la UE, por ejemplo, el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) entró en vigor el 25 de mayo de 2018.

Este reglamento proporciona un marco mucho más riguroso para la recopilación, el almacenamiento y el uso de información personal, incluida la biometría. Si bien obviamente es temprano en términos de implementación, muchos de los principios clave alrededor de los cuales se construye el GDPR tendrán, sin duda, profundas implicancias sobre cómo y dónde se implementa el reconocimiento facial basado en video. Estos principios incluyen:

  • Procesamiento legal, justo y transparente: el GDPR insiste en que debe quedar claro por qu√© se recopilan los datos.
  • Limitaci√≥n del prop√≥sito y minimizaci√≥n de datos: las organizaciones no deben recopilar datos sin un prop√≥sito espec√≠fico, y solo deben almacenar la cantidad m√≠nima de datos necesaria para tal fin. Adem√°s, los ciudadanos ahora tienen el “derecho al olvido”.
  • Confidencialidad y seguridad: una organizaci√≥n es ahora la √ļnica responsable de garantizar que los datos personales recopilados est√©n protegidos contra la negligencia o el ataque malicioso.
  • ‘Acci√≥n afirmativa clara’: todos los ciudadanos deben haber dado su consentimiento para que se recopilen los datos.

Mientras que los marcos legales lentamente toman forma, muchas agencias policiales y de control fronterizo ya est√°n m√°s familiarizadas con el uso de los datos biom√©tricos como una herramienta para identificar individuos de inter√©s. Sin embargo, en lo que respecta a la adopci√≥n del reconocimiento facial basado en video, diferentes pa√≠ses est√°n tomando enfoques para evaluar tanto la efectividad t√©cnica como los niveles de aceptaci√≥n y apoyo del p√ļblico. En Alemania, por ejemplo, una prueba llevada a cabo por la polic√≠a y el Ministerio del Interior en la estaci√≥n de trenes de Berl√≠n S√ľdkreuz, en la que participaron 400 “sospechosos” voluntarios, ha recibido cr√≠ticas de activistas por la libertad civil.

Al llegar a conclusiones, todas las partes del debate deben reconocer y comprender las caracter√≠sticas distintivas del reconocimiento facial basado en registros de video. Para algunos, la capacidad de “cosechar” millones de rostros de forma remota, sin que las personas involucradas est√©n necesariamente al tanto, es motivo de preocupaci√≥n. Sin embargo, igualmente, son esas mismas cualidades las que proporcionan algunos de los argumentos m√°s fuertes a su favor.

En muchos casos, la tecnolog√≠a reemplazar√° o complementar√° el proceso humano de “identificaci√≥n facial en vivo” que rutinariamente realizan funcionarios, como polic√≠as o guardias de control fronterizo.

Este tipo de enfoque claramente no está sujeto a los prejuicios conscientes o inconscientes que pueden influir potencialmente en el trabajo de cualquier ser humano. Como tal, las cuestiones delicadas relacionadas con la aplicación de la ley, en particular en relación con el tratamiento de los grupos minoritarios, pueden ser manejadas de manera mucho más efectiva. Sumado a eso, y a diferencia de la captura de datos biométricos, como las huellas dactilares o el iris, el reconocimiento facial basado en video es un proceso completamente discreto.

La experiencia reciente tiende a sugerir que los ciudadanos acoger√°n ampliamente la llegada de cualquier tecnolog√≠a nueva que pueda mejorar la protecci√≥n contra amenazas que van desde el tr√°fico de personas hasta el terrorismo mundial. Sin embargo, es probable que, en los pr√≥ximos a√Īos, la consulta y la participaci√≥n p√ļblicas efectivas sean la piedra angular de los despliegues de reconocimiento facial a gran escala basados en video. Independientemente de las regulaciones vigentes, la mayor√≠a de los observadores considerar√≠a esto como una mejor pr√°ctica.

Afortunadamente, con la introducción del GDPR y otras iniciativas similares en todo el mundo, los legisladores ahora están brindando mayor claridad en el uso apropiado de la biometría.

 

Por: Roberto Velarde, Country Sales Manager (Identity Management) Government Business Unit

M√°s de 1,300 millones de interacciones registradas en Facebook sobre las Elecciones

México vivió las elecciones más grandes en su historia digital y millones de personas usaron Facebook para comentar en torno a las elecciones. Del 4 de abril al 1 de julio de 2018, 64 millones de personas generaron más de 1,300 millones de interacciones en torno a las elecciones en la famosa red social.

Del total de interacciones mencionado, más de 1,100 millones de interacciones fueron generadas directamente por personas en México, seguidos pos más de 73.8 millones de interacciones que se generaron desde Estados Unidos.

Dentro de México, la mayoría de la conversación se generó en la capital, siendo más de 230 millones de interacciones generadas desde la ciudad de México. Después vino el Estado de México, Jalisco, Nuevo León y Veracruz.

El grupo de edad que gener√≥ el mayor porcentaje de interacciones fue el de 25 a 34 a√Īos (29.6%), seguido por el de 35 a 44 a√Īos (23.10%) y por el de 18 a 24 a√Īos (18.60%). Adem√°s, hubo una proporci√≥n m√°s grande de mujeres hablando de elecciones (53%); sin embargo, los hombres generaron m√°s interacciones -23 interacciones en promedio por persona- en comparaci√≥n a las mujeres -quienes generaron 18 interacciones en promedio cada una.

El d√≠a de la elecci√≥n la conversaci√≥n en la plataforma fue siete veces m√°s alta que el promedio por d√≠a de los 90 d√≠as previos –¬†104 millones de interacciones¬†vs. un promedio de 15 millones. Los temas m√°s comentados incluyeron:

  • Econom√≠a: m√°s de 3.8 millones de interacciones
  • Corrupci√≥n: m√°s de 3.7 millones de interacciones
  • Inseguridad: m√°s de 2.5 millones de interacciones
  • Salud: m√°s de 2.1 millones de interacciones
  • Desempleo: m√°s de 2 millones de interacciones

La conversación alcanzó su punto más alto alrededor de las 8:54 pm con un promedio de 175 mil personas por minuto interactuando en contenido sobre elecciones. torno a los candidatos presidenciales, los momentos de mayor interacción durante la jornada electoral del primero de julio se registraron de la siguiente manera:

  • 8:11 pm – 9 mil personas por minuto hablaban sobre Jos√© Antonio Meade
  • 8:30 pm – 700 personas por minuto hablaban sobre Jaime Rodr√≠guez Calder√≥n ‚ÄúEl Bronco‚ÄĚ
  • 8:40 pm – 18 mil personas por minuto comentaban sobre AMLO y 13 mil personas por minuto comentaban sobre Anaya

Estos datos han sido proporcionados a trav√©s de la pantalla interactiva de Facebook, que muestra en tiempo real el n√ļmero de personas que han realizado una o m√°s interacciones con contenido relacionado con alg√ļn candidato o tema pol√≠tico o social, en el contexto de las elecciones. Esta herramienta muestra datos que se recaban y agregan de manera an√≥nima y no miden el sentimiento o la intenci√≥n de voto.

Nutanix quiere ayudar a alcanzar la Transformación Digital

Las empresas est√°n en constante b√ļsqueda de la codiciada Transformaci√≥n Digital, agilizando el negocio y mejorando la entrega de aplicaciones y servicios.

Para ayudarse a llevar sus principales objetivos de negocio, se han tenido que apoyar de tecnologías emergentes como la nube para aumentar la disponibilidad de la información y servicios; y las cargas de trabajo digitales para la próxima generación de aplicaciones inteligentes, que soportarán el IoT e IA.

Fernando Zambrana, Country Manager de Nutanix.

‚ÄúNutanix busca ser un enabled, otorgando una plataforma para que las empresas obtengan esa agilidad para conseguir su transformaci√≥n digital. Nutanix hace invisible la infraestructura del data center, simplificando el aprovechamiento de los recursos, tecnol√≥gicos y humanos, para que puedan enfocarse a temas que den mayor valor para el negocio y ofrecer mayor agilidad‚ÄĚ, coment√≥ Fernando Zambrana, Country Manager de Nutanix en entrevista para Computerworld M√©xico.

Con el avance acelerado de la tecnolog√≠a, las empresas buscan adem√°s simplicidad para ofrecer resultados. ‚ÄúGracias a una sola consola de administraci√≥n y un solo centro de operaciones se puede visualizar cada √°rea, creando esa simplicidad que las compa√Ī√≠as modernas buscan‚ÄĚ, coment√≥ Zambrana, agregando que se trata de una herramienta desde la que se puede acceder incluso desde un Smartphone.

Gracias a la incorporación de tres herramientas que se unieron a su plataforma, Nutanix pretende ayudar a las empresas a alcanzar su digitalización y agilidad de negocio: Flow, Era y Beam.

Nutanix Flow, se trata de su soluci√≥n de red definida por software (SDN) pensada totalmente para manejar multinubes. “Sabemos que las compa√Ī√≠as de hoy no s√≥lo manejan sus cargas de trabajo en una sola nube, por lo que queremos brindarles la confianza para que muevan sus cargas entre todas ellas de manera segura”, coment√≥ el ejecutivo. Flow provee seguridad centrada en aplicaciones para brindar protecci√≥n total no s√≥lo frente amenazas internas, sino externas, las cuales suelen no ser detectadas por los productos de seguridad tradicionales.

Por su parte, Nutanix Era se trata de un conjunto de soluciones bajo el modelo PaaS (plataforma como servicio) dise√Īada especialmente para que la nube empresarial pueda optimizar y automatizar las bases de datos, ofreci√©ndole a los administradores libertad para que puedan enfocar sus esfuerzos en iniciativas de mayor valor para el negocio.

Por √ļltimo, Nutanix Beam es la oferta SaaS (software-as-a-service) de la compa√Ī√≠a, la cual ofrece control multinube para que las organizaciones puedan administrar los gastos, la seguridad y el cumplimiento de regulaciones asociadas a casi cualquier plataforma en la nube, todo bajo la misma plataforma de administraci√≥n.