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¿Qué nos ofrece la Inteligencia Artificial y los Servicios Cognitivos?


Nuevos conceptos como Artificial Intelligence, Machine Learning o Redes Neuronales, aparecen nuevamente en el horizonte tecnológico. La mayoría confluyen en el denominado “Cognitive Services”, que redefine y facilita la interacción entre las personas y su entorno digital. Humanizando el proceso de comunicación al utilizar la voz, los gestos y las emociones.

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Hagamos un breve análisis de estos conceptos:

– Inteligencia Artificial (IA): Es el concepto más genérico y comprende la simulación por parte de una máquina de un proceso mental (aprendizaje o resolución de problemas). Permitiendo tomar decisiones y realizar tareas que originalmente son propias del ser humano. El mayor reto sería conseguir que una máquina pudiera tener creatividad, sabiduría y otras habilidades sociales.

A partir del concepto de IA surgen otros nuevos:

– Machine Learning (ML): Esta definición implica que las máquinas capturan datos de su entorno, principalmente por sensores, y aprenden a partir de ellos. Con estos datos pueden establecer patrones y realizar predicciones. De este concepto surge el…

– Deep Learning: Se basa en el uso de redes neuronales, denominadas así por la estructura en la que se organizan (nodos), y simulan el pensamiento o toma de decisiones humano. Requiere de grandes cantidades de datos, la incorporación de parámetros y de algoritmos.

A partir de estas tecnologías surge una evolución hacia la “Computación Cognitiva” (Cognitive Computing).

Entendiendo la “Computación Cognitiva”

Este concepto hace referencia a una colección de servicios inteligentes (APIs, Web Services, etc.) que permiten dotar a Apps, robots o wearables de “capacidades humanas” como son ver, escuchar, hablar, entender e interpretar nuestras necesidades e interacciones utilizando métodos naturales de comunicación.

Los “Servicios Cognitivos”, además, amplían capacidades existentes en soluciones de software y hardware con inteligencia perceptual en áreas tales como visión, lenguaje o escritura. Los servicios cognitivos implican sistemas de autoaprendizaje y Machine Learning, que se nutren de los datos almacenados en sistemas Big Data. A partir de estos datos, se aplican algoritmos y Data Mining, con el objetivo de reconocer patrones. De tal manera que sean capaces de procesar los datos para anticipar nuevos problemas y modelar posibles soluciones. Además, toda esta arquitectura permitirá el procesamiento del lenguaje natural y el pensamiento humano para imitar la forma en que funciona el cerebro.  Permitiendo, por ejemplo:

– Utilizar “Servicios de Voz”: Reconocimiento de voz, conversión de voz a texto, ejecutar instrucciones de voz, identificar voces o cambiar el tono y tipo de voz según el usuario que esté manejando el sistema.

– Realizar traducciones en tiempo real.

– Manejo de imágenes: Reconocimiento facial para reconocer la edad, sexo, emociones, etc. Reconocer y describir objetos, etc.

La importancia de los algoritmos

El mayor potencial de esta tecnología es el entrenamiento de sistemas inteligentes y se produce por la combinación de varias tecnologías. Es necesario un eficiente almacenamiento de información (Big Data), que suele encontrarse en servidores en la nube (Cloud) para poder mover esta cantidad ingente de datos. Además, los servicios cognitivos funcionan por APIs que están almacenadas en los servidores de Microsoft, IBM, Google o Amazon.

Para conseguir extraer patrones, tendencias y realizar predicciones son necesarios algoritmos que pueden hacer minería de datos, manejar redes neuronales y aprender para para conseguir el resultado buscado.

¿Dónde pueden utilizarse? ¿Cómo los utiliza Zerintia?

El objetivo de la computación cognitiva es crear sistemas informáticos automatizados que sean capaces de resolver problemas sin necesidad de asistencia humana. Actualmente en Zerintia estamos trabajando en dos vías: la utilización de la voz (Lenguaje natural) en dispositivos wearable (gafas y relojes inteligentes) para que sirvan como interfaz natural a los trabajadores para acceder a información relevante y realizar tareas. Y por otro lado el uso de “Machine Learning” para desarrollar patrones que permitan detectar antes de que se produzca, un accidente laboral o prevenir al trabajador o paciente de un potencial síncope o ataque cardíaco. Además de utilizarlo en sistemas de “Mantenimiento Predictivo” para optimizar el rendimiento de maquinaria y procesos.

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Existen otros usos y podemos diferenciar dos ámbitos de trabajo profesional:

Entornos industriales

El “Machine Learning” y “Servicios Cognitivos” aplicados en un entorno industrial o mantenimiento permitirían:

– Mantenimiento predictivo: Utilizando el “Machine learning”, ayudaría a robots y maquinaria a adelantarse a un potencial fallo y mejorar su mantenimiento.

– Optimiza la productividad de trabajadores: Permitiría acceder por medio del lenguaje natural más rápida y eficientemente a la información que necesitan. Por otro lado, el sistema ayudaría a priorizar tareas y ofrecer soluciones al trabajador frente averías o incidencias.

– Reducción de accidentes laborales: Si los algoritmos son capaces de predecir un accidente laboral, ya sea por las circunstancias del entorno o las condiciones biométricas del trabajador. Estaríamos reduciendo hasta un 30% los accidentes laborales.

Entornos médicos y sanitarios

La “Inteligencia Artificial” y “Servicios Cognitivos” aplicados en un entorno de atención médica ayudarían a:

– Alertas y diagnosis en tiempo real de pacientes.

– Identificación de enfermedades utilizando la combinación de datos de sensores, imágenes y voz.

– Optimización de triaje de pacientes.

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– Medicina Personalizada: Actualmente los pacientes reciben la misma composición para los medicamentos prescritos. Si sabemos lo suficiente sobre la genética y el historial del paciente, podríamos adaptar la composición a cada paciente.

– Generación de tratamientos automáticos y su modificación en función de la evolución del paciente.

¿Cuál elegir? 

La mayoría de las plataformas se encuentran en la nube (Cloud). Y utilizan APIs para facilitar el uso de estas tecnologías, que requieren de grandes cantidades de proceso y operaciones. La mayoría utiliza un sistema de pago por uso y algunas de las más importantes serían:

– Microsoft Cognitive Services: Ofrecen diferentes APIs en la nube de Azure relativos a la visión, habla, comunicación, conocimiento y búsqueda.

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– Google Could: Google aglutina los servicios cognitivos bajo el paraguas “Machine Learning”. Dónde podemos encontrar servicios para el tratamiento y reconocimiento de voz (Speech API), manejo de texto y reconocimiento de lenguajes (Cloud Natural Language) o traducción o tratamientos de imágenes (Visión API).

– Amazon Web Services: Dentro de sus servicios en la nube, tiene el módulo “Amazon Machine Learning”, que ofrece las herramientas para optimizar los sistemas predictivos de las empresas. Además, Alexa es el asistente virtual del dispositivo Amazon Echo que permite utilizar los servicios de voz en cualquier App o dispositivo utilizando el sistema “Amazon Voice Services” y desarrollar “Skills” (Aplicaciones de voz) con el Alexa Skills Kit (ASK). Un kit para programadores que incluye documentación, códigos de ejemplo y APIS.

Amazon

– IBM Watson: Watson Developer Cloud ofrece una serie de servicios cognitivos como APIs RESTful. Permitiendo el reconocimiento visual, conversación, conversación a texto, traducción de idiomas y analizador de tono.

Si quieres más información sobre Wearables e IoT, contacta en info@zerintia.com 

Pedro Diezma
CEO Zerintia Technologies, Disruptor Evangelist, TEDx speaker, Wearable Tech Top Influencer (Onalytica 2015). Apple Watch, wHealth and Smart Glasses expert.

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