Realidad virtual y aumentada. Impresión 3d. Procesamiento natural del lenguaje. Aprendizaje profundo. La casa inteligente. Vehículos sin conductor. Tecnología biométrica. Organismos genéticamente modificados. Interfaces cerebro-computadora.
Contenido
- Reconstruir mejor
- La tecnología del mañana a la que hay que prestar atención
Estas, en orden descendente, son las 10 tecnologías emergentes en las que más se invierte en los Estados Unidos, clasificadas por número de acuerdos. Si desea tener una idea de qué tecnologías darán forma a nuestro futuro en los próximos años, probablemente este no sea un mal punto de partida.
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Las cifras provienen de un nuevo y enorme motor de pronóstico de inteligencia artificial construido por la firma de inteligencia francesa. L'Atelier. “Hoy le damos sentido al mañana”, afirma el sitio web de la pequeña empresa, que ha estado haciendo sus conjeturas tecnológicas inteligentes (con humanos en lugar de IA) desde 1978.
“Yo lo llamo el motor de inteligencia tecnológica”, dijo Giorgio Tarraf, el barbudo pero juvenil hombre de 33 años que construyó el nuevo modelo. "Creo que es un nombre terrible, pero por ahora tendrá que ser suficiente".
Ciertamente no puede ser peor que gran parte de lo que tenemos hoy. No es ningún secreto que la mayoría de las predicciones son terribles. Un famoso estudio de expertos de 20 años de duración, que comprendía 82.361 estimaciones de probabilidad sobre el futuro, estaba casi completamente equivocado. Como dice el artículo de David Epstein de 2019 para El Atlántico, “La peculiar ceguera de los expertos”, señala el estudio: “Cuando los expertos declararon que eventos futuros eran imposibles o casi imposibles, el 15% de ellos ocurrieron de todos modos. Cuando declararon que los acontecimientos eran algo seguro, más de una cuarta parte de ellos no sucedieron”.
Geoff Hinton, uno de los Pioneros de las redes neuronales artificiales ganadores del Premio Nobel, una vez me describió el futuro como algo similar a mirar a través de la niebla. "Cuando estás en la niebla, puedes ver distancias cortas con bastante claridad", dijo. “Cuando miras un poco más lejos, es más borroso. Pero si quieres ver el doble de distancia, no podrás ver nada en absoluto. Eso es porque la niebla es exponencial. Cada unidad de distancia que mires a través de la niebla, perderá una cierta fracción de luz”.
La tecnología no es diferente. Es posible que tengamos una idea razonable de lo que depararán los próximos seis meses para la tecnología, pero esto se vuelve más incompleto cuando predecimos el año 2022 en su conjunto. Avanza cinco, 10, 15, 25 años y es casi imposible. Los capitalistas de riesgo llevan mucho tiempo persiguiendo unicornios, es decir, grandes empresas de miles de millones de dólares, no sólo porque son inmensamente rentables, sino porque compensan todos los demás errores que cometen. Sólo necesitas un Google o Facebook, o haber acertado sobre el potencial de los teléfonos inteligentes allá por, digamos, el año 2000, para que todas las predicciones incorrectas se desvanecieran en la distancia.
Reconstruir mejor
Tarraf estaba harto de predicciones incorrectas. Quería un enfoque de pronóstico más basado en datos que pudiera ayudar a los inversores, gobiernos, expertos y cualquier otra persona a obtener una imagen más precisa de la forma de la tecnología por venir. Esto no sólo podría ayudar potencialmente a generar dinero para su empresa, sino que también podría, sugirió, iluminar algunos de los puntos ciegos que tiene la gente y que pueden generar prejuicios.
El motor de inteligencia tecnológica de Tarraf utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para examinar cientos de millones de documentos, que van desde desde artículos académicos y becas de investigación hasta detalles sobre la financiación de startups, publicaciones en redes sociales y noticias, en docenas de diferentes idiomas. El futurista y escritor de ciencia ficción William Gibson opinó que el futuro ya está aquí, sólo que no está distribuido de manera equitativa. En otras palabras, la tecnología del mañana ya ha sido inventada, pero ahora mismo está escondida en laboratorios de investigación, solicitudes de patentes y una miríada de otros silos en todo el mundo. El motor de inteligencia tecnológica busca desenterrarlos y agregarlos.
"Tenemos 100 millones de publicaciones de todo el mundo que provienen de docenas de revistas", dijo Tarraf a Digital Trends. “Tenemos más de un billón de dólares en subvenciones. Tenemos 14 millones de patentes. En la próxima versión, tendrás más de 100 millones, con un gran enfoque en las patentes chinas. Y tenemos datos de inversión en etapa inicial de nuevas empresas tecnológicas desde 2015 hasta la actualidad”.
La idea de tener todas estas métricas diferentes para evaluar el futuro es que cada una brinde una perspectiva diferente y un cronograma diferente. La financiación inicial, por ejemplo, suele centrarse en los próximos dos o tres años. Esto se debe a que es la velocidad a la que los inversores quieren ver un flujo de caja positivo y, posiblemente, una salida. Por supuesto, no todas las startups serán un éxito, pero las tendencias generales en la financiación pueden mostrar dónde están las áreas de interés.
Mientras tanto, las subvenciones para investigación se acercan más a la visión del futuro en un plazo de cinco a diez años. Los artículos académicos, especialmente los teóricos, ofrecen la visión más amplia de todos, extendiéndose hasta el horizonte tecnológico. Como señala Tarraf, hubo una avalancha de artículos periodísticos sobre computación cuántica publicados en la década de 1990, pero el campo apenas está comenzando a despegar (o, al menos, a retumbar en la plataforma de lanzamiento) hoy.
También existen aquellas tecnologías que reciben una gran atención en los medios de comunicación, pero probablemente son mucho más pequeñas de lo que sugieren sus grandes titulares. "La tecnología de los sueños capta mucha atención", dijo. “Las lentes de contacto electrónicas captan mucha atención. Pero no vemos que capten mucha atención de los académicos. Son simplemente [piezas de tecnología] geniales. Todos queremos imaginar un mundo en el que podamos controlar nuestros sueños mientras usamos estas divertidas lentes de contacto”.
Otro aspecto del motor de inteligencia tecnológica es observar de manera más amplia la tecnología de todo el mundo. "Todo el mundo está obsesionado con Estados Unidos o China", dijo Tarraf. "Descubrimos que se están produciendo innovaciones en todo el mundo". Consideremos, por ejemplo, la India. "Nadie habla del crecimiento de la India en tecnología emergente", dijo Tarraf. “Es enorme. Es increíble. Hay que celebrarlo. Deberíamos centrarnos en el increíble trabajo que están realizando los académicos allí. Pero no obtienen la financiación, no reciben la atención. Esto es lo que puede hacer el motor. Puede alejarlo de la conversación global que estamos teniendo y llevarlo a la conversación global que, tal vez, debería tener."
La tecnología del mañana a la que hay que prestar atención
Según los hallazgos del motor de inteligencia tecnológica, no faltan ideas fascinantes. Por ejemplo, Estados Unidos domina la mayoría de las tecnologías emergentes, aunque Canadá lidera el número de acuerdos relacionados con la captura de carbono. Ha habido 2.000 acuerdos sobre tecnología de realidad virtual, aumentada y mixta en los últimos cinco años, con casi 2.000 millones de dólares invertidos. Durante ese mismo período, se han invertido 1.100 millones de dólares en tecnología de drones, mientras que la A.I. La tecnología ha captado 3 mil millones de dólares de inversión.
¿Y qué pasa con las tecnologías de moda del mañana? criónica, también conocida como tecnología que permite el almacenamiento en súper frío, es grande. Considerada durante mucho tiempo una tecnología de nicho, ha habido un gran aumento en el interés en los últimos dos años. Se necesitaba tecnología relacionada con la criónica para transportar y almacenar algunas de las vacunas de ARNm contra la COVID-19, lo que subraya su utilidad en el mundo real.
El cifrado poscuántico también es importante, ya que se refiere a nuevas formas de cifrar datos para el mundo cuántico. En 2019, se asignaron casi 50 millones de dólares al tema en financiación de investigación global, más del doble del total del año anterior.
Y quién puede olvidar las interfaces cerebro-computadora, que se beneficiaron del segundo mayor crecimiento en inversión total en 2020, después de las constelaciones de satélites. Una vez más, Estados Unidos domina este campo en términos de patentes, capturando casi la mitad de las casi 200.000 patentes BCI emitidas desde 2015. China ocupa el segundo lugar, con 35.000 patentes comparativamente menores a su nombre.
La informática afectiva, es decir, computadoras que comprenden las emociones humanas, tiene una demanda mundial, aunque Estados Unidos va detrás de China y la India como investigadores en este campo. En 2020, China presentó 589 patentes sobre informática afectiva, frente a 37 presentadas en Estados Unidos. Sin embargo, Estados Unidos lidera el número de inversiones relacionadas con este campo.
Por muy cómodo que Gio Tarraf se sienta hablando del futuro, todavía no puede compartir el futuro del motor de inteligencia tecnológica. La versión que vi estaba claramente marcada como "demostración", y Tarraf señala que todavía es un trabajo en progreso. Aún no se ha anunciado exactamente cómo estará disponible como herramienta pública (suponiendo que así sea). Sin embargo, una cosa es segura: predice que será grande.
“Veo esto como una forma de ampliar tu visión del mundo, reducir tus prejuicios y dar una visión más justa. de tecnologías que a menudo se pasan por alto, pero que podrían tener un impacto significativo en nuestras vidas”, afirmó. anotado.
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