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La AI conversacional es una forma de Inteligencia Artificial que permite a las personas comunicarse con aplicaciones, sitios web y dispositivos en lenguaje natural cotidiano y humano a través de voz, texto, toque o entrada de gestos.

El estilo de interacción es la manipulación directa e interacción asistida, porque tiene pantallas gráficas de alta resolución, los usuarios aprenden rápido.

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Conversational AI Platform | Artificial Solutions

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What is conversational AI?

Conversational AI is a form of Artificial Intelligence that allows people to communicate with applications, websites and devices in everyday, humanlike natural language via voice, text, touch or gesture input.

For users it allows fast interaction using their own words and terminology. For enterprises it offers a way to build a closer connection with customers through personalized interaction and receive an unprecedented amount of vital business information in return.

Strong growth in conversational AI for the enterprise

The last eighteen months have seen no abatement in the demand for conversational AI platforms and predictions from major analyst firms shows the trend is set to continue strongly in 2018.

But throughout this, there is an underlying message; enterprises need to deploy conversational platforms that are capable of truly understanding the customer-however they phrase the question.

Fueled by interacting with the likes of Siri and Alexa, it's no surprise that Gartner predicts that by 2020, customers will manage 85% of their relationship with an enterprise without interacting with a human.

In a recent report that explores the conversational AI applications and looks at development technology from Amazon, Apple, Facebook, Google and Microsoft, alongside Artificial Solutions, it discusses how the tremendous growth in the Intelligent Assistant market can be attributed to automated customer support services and smart home systems.

But it also points out that accuracy in some chatbots is the main restraining factor for uptake in the market. In addition, it is becoming increasingly apparent that customers are looking for a more humanlike, natural experience.

Intelligent conversational interfaces will drive customer interaction

However, for enterprises that can overcome this issue by using advanced AI-driven conversational platforms such as Teneo, the rewards are great. Not just the increase in customer satisfaction, but in the actionable data that conversational interfaces generate.

In order to achieve this, enterprises need to ensure that conversational chatbots can understand the context and the sentiment behind the conversation. That the conversational AI solution can seamlessly integrate with back-end data and third-party databases to enable deeper personalization.

It also needs to be capable of creating detailed analysis of the chat logs in real-time to feedback into the conversation, improve and maintain the system and deliver actionable insights to the business.

Understanding the conversational data generated by intelligent digital assistants will reap huge rewards for enterprises. This is because when people communicate in a natural, conversational way, they reveal more than just the words they're saying.

Their individual preferences, views, opinions, feelings, inclinations and more are all part of the conversation. But conversational data must be interpreted within its proper context before it can be turned into actionable information.

Without the tools to analyze the conversations, it's tempting for businesses to rely on their own, often prejudiced, interpretation of data. This is normally because they don't have the necessary resources, or retrieving the relevant information takes too long.

The problem with analyzing conversational data is that it isn't like typical data sets with neat rows and columns, and most conversational analytic tools interpret the data simply as words. Without context, meaning, or frequencies it's easy to misunderstand information.

For example, suppose you're an airline and you see that the word "book" and its variants are used frequently with your conversational agent. Intuitively you'd think it was referring to booking flights, but data from a live Teneo installation revealed that the word book was most frequently used about seat reservations.

Conversational AI Platforms rank as a top tech trend for 2018

Gartner also lists conversational platforms as one of its Top 10 Strategic Technology Trends for 2018. But says that: "The challenge that conversational platforms face is that users must communicate in a very structured way, and this is often a frustrating experience." A topic which we addressed recently in the blog post Why slot-filling chatbots will never meet human expectations.

But Gartner notes that not all AI-driven conversational solutions are equal: "A primary differentiator among conversational platforms will be the robustness of their conversational models and the API and event models used to access, invoke and orchestrate third-party services to deliver complex outcomes."

This is functionality that Teneo has been delivering for years. In fact, some of our customers are retrieving data from legacy systems to use in their conversations that are so old they don't have handy APIs to integrate. But this only goes to demonstrate the flexibility of our technology.

Integration with external systems is key for improving business agility, increasing personalization and customer satisfaction. As the use of AI in businesses develops it will be essential for information and data assets to be shared across the enterprise.

Already in implementations such as Shell's conversational bots that have access to hundreds of thousands different variables to consider that seamless integration is essential in choosing the right answer.

What to look for in a conversational AI platform

Conversational AI platforms come in all shapes and sizes. Some are nothing more than point solutions to address specific needs, others such as Teneo provide everything an enterprise needs to develop a global conversational AI interface.

While speed and ease of development is paramount for businesses looking to gain a foothold in their AI strategy there are other aspects to consider too. If you're a global company you'll need language support and it's important to note that while some vendors offer multiple languages, it frequently involves a whole new build to use them. The same goes with porting to different services or devices.

As the number of devices that users interact with everyday grows from smart homes to in-car tech, enterprises will need to ensure that intelligent agents will work across them.

Other enterprise features such as scaling, rollback and collaborative working also have their pitfalls and challenges if not considered up front. In addition, the future will be in these interfaces "talking" to one another so an open and flexible architecture will be essential.

Data privacy a key issue in conversational artificial intelligence

While people may be enjoying the fact that speech recognition is now three times faster than texting into a smartphone, data privacy is a key issue for users.

Although data regulation across the globe is tightening, it is still possible for enterprises to derive significant value and benefits from conversational AI, even when complying with the most stringent of data protection legislation such as GDPR. Click to read the "Maximizing the value of conversational AI alongside GDPR compliance White Paper"

In order to comply, enterprises need a conversational AI platform with a flexible architecture to enable it to be configured to meet an individual organization's needs across multiple geographies and legal requirements. This includes self-host their entire deployment where required.

Unlike many of our competitors, we allow our customers to own the conversational data they generate. This not only enables them to analyze and learn from the entire conversation, but also to secure the data according to their own policies and procedures.

In addition, we provide the capability to easy identify any personal data revealed, either intentionally or accidentally, during a conversation and for personal data to be pseudonymize while still enabling conversations to be used for statistical analysis and data insight.

Personality can also play an important role in engaging customers and conveying your trust worthiness with their data. This can be reflected in the words they use and how they react in different situations. Your virtual employee might be part of your frictionless customer experience, but they can still reflect your brand through their own persona and engage the user.

The more engaged the user is, the more they use the conversational interface, and the more data you receive in return.

Conversational AI machine learning needs the human touch

Racist conversational bots. Sexist virtual assistants. AI run amok. We've all seen the headlines. As contradictory as it may seem, AI needs human intervention, at least if you want to keep your customers. At Artificial Solutions we use a hybrid approach to conversational AI development, delivered at a native level in the platform.

This provides the best of both worlds. The speed of machine learning, tempered with the control of linguistics. In much the same way a parent teaches a child the difference between right and wrong, so businesses can do the same with their digital agent.

While this is possible to achieve only using machine learning, it can take huge amounts of training data to do so. And as high-profile cases have already shown, get the training data wrong, or allow the general public to provide it for you, doesn't always go according to plan.

Teneo's linguistic abilities allow for conversational systems to be built even without data, and provide transparency in how the system operates. Also, with an area as complex as natural language dialogue for business purposes (not simply chit-chat), rules ensure that the system maintains a consistent and correct personality and behavior aligned with business aims.

Thanks to the existing resources in Teneo, such rules can be created with precision and speed. The machine learning integrations allow the system to go beyond the realm of rules, to make smart and complex inferences in areas where a linguistic only approach is difficult, or even impossible, to create.

The benefits of Conversational AI interfaces

Tractica forecasts that unique active consumer Virtual Digital Assistants (VDA) users will grow from 390 million in 2015 to 1.8 billion worldwide by the end of 2021. During the same period, unique active enterprise VDA users will rise from 155 million in 2015 to 843 million by 2021. The rapid and sustained growth that is being predicted by all major analysts points to the strongly defined benefits that both consumers and enterprises see in conversational AI.

For users conversational AI offers for the first time a means to interact with technology using their own words. For technology to understand them, not the other way around. They can receive the right answers to their questions anytime they choose, without having to wade through laborious FAQs or interminable automated telephone menus.

They can create complex tasks with a sentence such as setting a home automation system with a simple utterance of "Turn on the porch light after 8pm and lock the front door." People will start to choose which organizations they buy from based on the ease they can get what they want. Not necessarily the cheapest, but the company that offers the best experience.

For enterprises conversational AI offers not just a chance to differentiate themselves in a crowded marketspace, but the opportunity to garner valuable data on the voice of the customer. To understand what they are looking for today and in the future; to engage with them on any device or service they use; and to deliver a personalized service not just to high value customers, but to every customer.

Of course, this neglects to mention the very tangible savings businesses can achieve by using AI-driven chatbots for automating many tasks such as customer service. Juniper Research puts the cost savings of over $8 billion annually by 2022, up significantly from a paltry $20 million in 2017.

While many people worry about the impact this may have on employment, it is worth remembering that with new technology, come new work opportunities. Already AI is contributing to an increase in skill sets of workers, and therefore remuneration, across a wide range of industries from healthcare to clerical.

According to Research and Markets, the Intelligent Virtual Assistant (IVA) market will grow at a CAGR of 38.82% between 2017 and 2023. This supports a report recently published by research specialist Tractica, which estimates that the overall natural language processing market is set to reach $22.3 Billion by 2025, with the NLP software market growing from $136 million in 2016 to $5.4 billion by 2025.

With Gartner predicting that "Conversational AI-first" will supersede cloud-first, mobile first" as the most important high-level imperative for the next ten years there is no doubt that many enterprises in the next twelve months will be deploying conversational systems. How successful they are, in both providing value to the customer and the business will depend greatly on the technology used and its ability to deliver the conversational experience your customer expects.

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Conversational AI platforms demand grows | Conversational AI

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Conversational AI is a form of Artificial Intelligence that allows people to communicate with applications, websites and devices in everyday, humanlike natural language via voice, text, touch or gesture input. For users it allows fast interaction using their own words and terminology.

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Un dispositivo de visualización volumétrica es un dispositivo de visualización gráfica que forma una representación visual de un objeto en tres dimensiones físicas, a diferencia de la imagen plana de las pantallas tradicionales que simulan la profundidad a través de varios efectos visuales diferentes. Una definición ofrecida por los pioneros en el campo es que las pantallas volumétricas crean imágenes en 3D a través de la emisión, dispersión o transmisión de iluminación desde regiones bien definidas en el espacio (x, y, z). Aunque no hay consenso entre los investigadores en el campo, puede ser razonable admitir pantallas holográficas y altamente multivistas en la familia de pantallas volumétricas si hacen un trabajo razonable de proyectar un campo de luz tridimensional dentro de un volumen.

*MENUS
Menu descriptivo de como usar la pantalla

* MANIPULACION DIRECTA
Se maneja directamente desde una pc con una interfaz muy agradable
*INTERACCION ASISTIDA
el programa te va guiando de como usar la pantalla

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Así es la primera pantalla holográfica en 3D de consumo

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Looking Glass es una pantalla volumétrica de sobremesa que permite contenido en tres dimensiones sin necesidad de gafas de realidad virtual

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Interacción :
-Acciones predictivas:
Los sistemas automatizados para self-healing se busca que puedan solucionar fallos por su cuenta sin intervención, para ello es necesario que aprenda por retroalimentación.

-Manipulación directa/indirecta: porque aunque los sistemas se vuelvan autónomos siempre debe haber cierto control para modificaciones de parte del humano.

Hace solo una década, la comunidad tecnológica estaba entusiasmada con la posibilidad de que un sistema de software pudiera usar lógica avanzada no solo para identificar sus propios fallos, sino también para solucionarlos automáticamente con poca o ninguna intervención humana.

Eliminar el esfuerzo de la parte operativa de la ecuación ha sido durante mucho tiempo un objetivo de TI.

En lugar de que un humano tenga que programar un régimen de monitoreo para decir cómo debe funcionar algo, el régimen de monitoreo le dice a los humanos cómo funciona realmente la aplicación, cómo debería funcionar en el futuro y por qué puede no funcionar como debería . En este escenario, el análisis de la causa raíz se automatiza, la planificación de la capacidad se vuelve continua

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Ever heard the adage that the operating cost of a given application is often 2x the app's acquisition cost? Or how about that bugs cost 100x more to fix in the production phase than during the requirements phase? Or that developers in DevOps environments are often spending over half their time tweaking the "Ops" portion, like CI/CD, instead of writing code?

Removing effort from the operating portion of the equation has long been a goal of IT, though actually doing so is difficult in traditional environments where visibility to the edge (say, end-user monitoring and server-side instrumentation) is low and where remediation (say, optimizing configuration parameters) is manual. But change is on the horizon, thanks to three integrated capabilities provided by cloud platforms that can lead to autonomous, self-healing systems. Those three capabilities are automatic instrumentation, machine learning-powered analytics, and integrated remediation.
Automatic Instrumentation: Closing the Visibility Gap
Cloud software platform providers like Oracle are working hard to make visibility and instrumentation simply a feature of the underlying platform, rather than requiring a separate effort. What this means for developers is that as you write and deploy code, the platform automatically generates and delivers relevant activity and environment telemetry.

For example, PaaS services such as Java Cloud Service, SOA Cloud Service, and Database Cloud Service automatically expose detailed telemetry both about their environments (instance-level telemetry) as well as the artifacts deployed in those environments (code-level telemetry) to management services such as Oracle Management Cloud, without any extra work by developers or operations personnel.

By generating and exposing instrumentation automatically, we can close the visibility gap that often exists today between developers (who know what they coded, but not necessarily about environment dependencies) and operations (who know about environment dependencies, but not about what was coded).
Image 1: 2 views of automated telemetry, generated by Java Cloud Service and Integration Cloud Service and exposed in Oracle Management Cloud. Machine Learning-Based Analytics
Having the relevant telemetry is a required first step, but understanding it is no easy task. We're talking about terabytes of logs, tens of thousands of activity and configuration metrics, in an environment where neither developers nor operators understand the dependencies among components. After all, we've happily given up a level of control in cloud in exchange for the ability to iterate faster.

Fortunately, we no longer have to rely on our human faculties to deal with this data overload - we can instead rely on purpose-built machine learning (ML). ML loves data. The more the better. And ML that is designed specifically for the operations problem is able to intuit pretty interesting things out of this data, such as how applications are built (topology, dependencies) and how they should behave (baselining, anomaly detection, forecasting) - without any effort from developers.

So, instead of a human having to program a monitoring regime to tell how something ought to work, the monitoring regime tells the humans how the application actually works, how it should work in the future, and why it may not be working as it should. In this scenario, root-cause analysis becomes automated, capacity-planning becomes continuous, dependency-mapping just happens, and alerts/events only bubble up when they actually require attention.

Oracle Management Cloud's ML portfolio provides topology-aware diagnostics that can forecast impending problems or identify root-cause of current problems without any operator knowledge of the systems being managed.
Image 2: Machine learning-based topology views generated automatically by Oracle Management Cloud. Automated Remediation: The Final Step
So now that we have all the data we need to understand what's going on, and have the ability to analyze it in real-time using machine learning to understand why and what we should do about it, we can move toward the final step: taking action.

Automated remediation is the most visible aspect of self-healing systems, but in a sense it's also the oldest. API-based and script-based automation options have existed for most technical platforms for a long time and are wildly under-utilized. The problem in most IT organizations is not can they automate something, it's should they run that particular automation at a given time. Sure, I can spin up a new VM, or clone the microservice - but should I? Will it solve the problem or prevent another problem?

Put simply, for automation to be more heavily-utilized, we need to be better at answering the "should I?" question. Fortunately, since we've now taken care of having better telemetry data and the ability to analyze it, we can link our analytic results directly to automation, at the platform level. For example, Oracle Management Cloud can automatically invoke automation regimes such as Chef and Puppet, or Cloud Service APIs, in response to analytic conclusions.
Image 3: Automated remediation in Oracle Management Cloud Autonomous Software Isn't Magic
Variability and complexity in software environments is inevitable. We have urgent business pressures to innovate and an increasingly sophisticated portfolio of loosely coupled cloud platforms on which to innovate. However, unless we take steps to remove the downstream operational effort associated with the increase in variability and complexity, we will be dragged into spending ever-more time and energy on operations rather than development, and that 2x ratio may quickly become 5x or 10x.

Self-healing, self-tuning, and self-managing aren't "magic." Rather, they are the by-design outputs of a platform that first auto-generates sufficient instrumentation, then provides that instrumentation to an ML-based analytic engine, and finally uses the analytic results to invoke the proper automation. Given the pace of business change, these aren't just cool features of a platform, they are absolute necessities for sustainable modern application development. And they are here, now.

We invite you to experience just what autonomous PaaS is like at cloud.oracle.com/tryit

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Three Advances That Will Finally Make Software Self-Healing, Self-Tuning, and Self Managing

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Ever heard the adage that the operating cost of a given application is often 2x the app's acquisition cost? Or how about that bugs cost 100x more to fix in the production phase than during the requirements phase? Or that developers in DevOps environments are often spending over half their time tweaking the "Ops" portion, like CI/CD, instead of writing code?

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Internet de Todo “consiste en reunir personas, procesos, datos y cosas para conseguir que las conexiones de red sean más pertinentes y valiosas que nunca, convirtiendo la información en acciones que creen nuevas capacidades, experiencias más ricas y oportunidades económicas sin precedentes para las empresas, las personas y los países”, (Cisco, 2013).

En términos sencillos, Internet de las Cosas es la conexión inteligente de personas, procesos, datos y cosas. Sin embargo, Internet de Todo (IT) describe un mundo en el que miles de millones de objetos disponen de sensores para detectar, medir y valorar el estado; todo ello conectado a través de redes públicas o privadas utilizando protocolos estándar y patentados.

Pilares de Internet de Todo (IT)

Personas: conectar personas de maneras más pertinentes y valiosas.

Datos: convertir datos en inteligencia para tomar decisiones mejores.

Procesos: entregar la información correcta a la persona (o máquina) apropiada en el momento oportuno.

Cosas: dispositivos físicos y objetos conectados a Internet y entre sí para lograr una toma de decisiones inteligente; a menudo se denomina Internet de las Cosas (IC

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Son un sistema de inteligencia artificial (IA) que puede aprender de su entorno y su experiencia y aprovechar sus capacidades basadas en ese conocimiento.
El robot Sawyer.
Acciones predictivas:
Sawyer es un robot autodidacta, capaz de aprender o de ser enseñado para tareas rutinarias. De manera inteligente, es capaz de desplazar, colocar o adaptar objetos en diferentes entornos en función a una lógica avanzada.
Manipulación directa/indirecta:
Básicamente se trata de un árbol de decisiones programable que puede ser ajustado.

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Desde la década de 1990, un momento en el que la conducción autónoma aún se encontraba en libros o películas de ciencia ficción, los ingenieros y técnicos de BMW han estado trabajando en sistemas de asistencia al conductor. En la próxima década, la industria automovilística cambiará más drásticamente que en los últimos 30 años, porque hoy nos encontramos ante la entrada a una nueva era: la conducción altamente automatizada.
Los expertos han definido cinco niveles en la evolución de la conducción autónoma. Cada nivel describe la medida en que un automóvil asume las tareas y responsabilidades de su conductor, y cómo interactúan el automóvil y el conductor.
1.- Asistente de conductor.
2.- Conducción parcialmente automatizada.
3.- Conducción altamente automatiada.
4.- Conducción totalmente automatizada.
5.- Automatización completa

Referencias
https://www.bmw.com/en/automotive-life/autonomous-driving.html

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Las Interfaces  Cerebro  Computador  son  un  conjunto  de  elementos  tanto  de  hardware  y  software utilizados para interpretar la actividad cerebral con el objetivo de controlar ordenadores o dispositivos externos.

La  actividad  cerebral  se  registra  a  través  de  un  examen denominado electroencefalograma y que permite  identificar  una  variedad  de  señales por medio de la frecuencia y amplitud que estas presentan, además el comportamiento  de  este  tipo  de  señales  se  encuentran  asociadas  a ciertas acciones que permiten reconocer si el cerebro funciona o no correctamente. Actualmente  esta tecnología es utilizada en el campo médico como alternativa de comunicación, para restablecimiento de funciones y método de rehabilitación para personas con discapacidad neuromotora.

Un examen EEG muestra en forma de ondas la actividad eléctrica cerebral , es una técnica que fue desarrollada en 1929 por Hans Berger.

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Un gemelo digital es una réplica digital de una entidad física viva o no viva. Al unir el mundo físico y el virtual, los datos se transmiten sin problemas, lo que permite que la entidad virtual exista simultáneamente con la entidad física.
Es un gemelo digital aprende continuamente. Algo que es posible gracias a que integra tecnologías de inteligencia artificial, machine learning y software de análisis de datos . Y no sólo eso, “también añade datos históricos del uso pasado de la máquina para mejorar su modelo digital.

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Digital Twin es una de las tecnologías que está cambiando la dinámica del sector industrial. Se trata de réplicas virtuales de objetos o procesos que simulan el comportamiento de sus homólogos reales. El fin es analizar su eficacia o comportamiento en determinados supuestos para mejorar su eficacia.
Relacionado

La idea del digital twin (gemelo digital) no es nueva. A principios de este siglo ya la introdujo el ingeniero informático Michael Grieves, en colaboración con John Vickers, director de tecnología en la NASA.

Lo hizo en 2002 durante una presentación en la Universidad de Michigan sobre la gestión del ciclo de vida de un producto. En ese momento ya mencionó la posibilidad de crear representaciones digitales de sistemas físicos que tuvieran entidad por sí mismas. Esa información digital sería un "gemelo" vinculado al sistema físico durante todo su ciclo de vida.

EN EL PRESENTE DE LA INDUSTRIA 4.0

Tres lustros después, el gemelo digital aparece en las quinielas de todas las consultoras dedicadas a analizar qué tecnologías marcarán tendencia en los próximos años. El informe ' Beyond the hype', de KPMG, menciona el digital twin como necesario para formar parte de lo que ya se conoce como cuarta Revolución Industrial.

"Los gemelos digitales transformarán los procesos de fabricación. Ofrecerán nuevas formas de disminuir costes, monitorizar activos, optimizar el mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad y permitir la creación de nuevos productos conectados", describe Jose Ángel Alonso Cuerdo, director de Data & Analytics de KPMG en España.

"Esta tecnología ya forma parte de la estrategia de empresas dedicadas a la innovación y diseño de productos de la Industria 4.0. Sirve para hacer prácticamente todo lo que queramos en un entorno virtual y saber qué sucederá cuando lo pongamos en práctica con el activo físico real".

Alonso pone de relieve el caso de Rolls Royce. En su división aeroespacial han iniciado un proceso de transformación digital, tanto para el diseño de los motores para aviones como para las pruebas. Así, simular el funcionamiento de la pala del ventilador les ha proporcionado más información sobre su funcionamiento. Como resultado, han reducido el tiempo y los costes de su desarrollo, así como la cantidad de motores físicos que se deben probar.

LIGADOS AL INTERNET DE LAS COSAS

El gemelo digital es una de las diez tendencias tecnológicas recogidas por Gartner para 2018. Aplicado al Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things), los digital twins están vinculados a objetos del mundo real.

Con una previsión de 21.000 millones de objetos conectados en 2020, se prevé que habrá un número similar de gemelos digitales. A corto plazo, ofrecerán ayuda con la administración de activos. Y a medio plazo servirán para analizar la eficiencia operativa, cómo se usan los productos y el modo de mejorarlos.

En Siemens han sabido verlo y ya se están preparando para convertir sus plantas industriales en fábricas de datos con su gemelo digital. De momento, afirman que ya son capaces de crear la mayoría de los productos en el mundo virtual.

El siguiente paso es que esa información sea transferida en tiempo real a instalaciones de producción. En ellas las personas, asistidas por robots semiautónomos, traducirán esos datos en objetos físicos. Es decir, se invertirá el proceso. Es lo que en Siemens denominan plantas de producción ciberfísicas. Funcionarán como un Internet de las Cosas autoorganizado y basado en la inteligencia artificial.

Muy cerca de llegar a este punto están en General Electric (GE). En su planta de Minden (Nevada, Estados Unidos) ya cuentan con más de 800.000 digital twins para monitorizar virtualmente la cadena de suministro. "Nos permiten anticiparnos a posibles disrupciones para mantenernos tan productivos como podamos", dice Jeff Gordon, gerente de la instalación.

No hay que perder de vista que un gemelo digital aprende continuamente. Algo que es posible gracias a que integra tecnologías de inteligencia artificial, machine learning y software de análisis de datos . Y no sólo eso, "también añade datos históricos del uso pasado de la máquina para mejorar su modelo digital", apunta Alonso.

DIGITAL TWINS ENRIQUECIDOS

Fuera del Internet de las Cosas, también existe potencial para vincular gemelos digitales a entidades que no son simplemente 'cosas'. "Las representaciones digitales de muchos aspectos de nuestro mundo estarán conectadas dinámicamente con sus homólogos reales". Lo asegura David Cearly, vicepresidente y Gartner Fellow en Gartner Research.

Su proliferación requerirá un cambio cultural. Aquellos que se dedican a labores de gestión y mantenimiento tendrán que colaborar con científicos de datos y profesionales de las tecnologías de la información. Los gemelos digitales de activos físicos no solo se combinarán con representaciones digitales de instalaciones y entornos. También estarán vinculados a personas, empresas y procesos, que permitirán una representación digital más detallada del mundo real.

"En el futuro veremos que los gemelos digitales se expanden a más aplicaciones, casos de uso y sectores", vaticina Alonso. " Se combinarán con más tecnologías, como capacidades de voz, realidad aumentada para una experiencia inmersiva e inteligencia artificial. Tecnologías que nos permitirán mirar dentro del gemelo digital eliminando la necesidad de comprobar el estado del gemelo real". De ello se beneficiarán sectores de todo tipo. Entre ellos estarán los profesionales de la salud, planificadores industriales o especialistas en marketing digital.

En Nobbot | En busca del toque ético que no puede faltar en las 'tecnologías autónomas'

Imágenes | iStock, Rolls-Royce plc, Siemens

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'Digital Twin': los objetos físicos buscan a su gemelo digital

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Digital Twin es una de las tecnologías que está cambiando la dinámica del sector industrial. Se trata de réplicas virtuales de objetos o procesos que simulan el comportamiento de sus homólogos reales. El fin es analizar su eficacia o comportamiento en determinados supuestos para mejorar su eficacia.

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En la realidad mixta se trata de llevar el mundo real al mundo virtual. La idea es generar un modelo 3D de la realidad y sobre él superponer información virtual. De esta forma, se podrán combinar ambas realidades para agregar contenido adicional de valor para el usuario de MR.

Conseguir esta traslación del mundo real a un modelo 3D virtual es uno de los principales retos de esta tecnología. Uno de los métodos para logra la fusión de ambos mundos y formar un espacio común es la que se utiliza en Project Tango de Google. Este método consiste en el escaneo del espacio en tiempo real para poder conseguir el mix del modelo 3D real con el virtual.

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Cada vez se habla más de la aparición de la realidad mixta (MR) como una tecnología que va a llegar y sobrepasar a las actuales realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR). Sin embargo, aunque es un término muy usado en los foros de realidad virtual, todavía se desconoce mucho acerca de esta tecnología y de su potencial.

La idea de la realidad mixta es crear una tecnología que sea mezcla de la VR y la AR. Pero, ¿qué es cada una de ellas?

La realidad virtual implica la creación de una realidad alternativa a la que se accede a través de un dispositivo que aísla al usuario de su entorno físico. Mientras, la realidad aumentada supone la visualización, a través de una pantalla, de objetos u otras capas de información al mundo físico en que vivimos.

Y, cómo se ha comentado anteriormente, la realidad mixta va a ser una combinación de ambas que supondrá la fusión del mundo físico con el mundo digital.

Si lo prefieres, puedes leer nuestro artículo sobre realidad virtual, aumentada y mixta para entender mejor sus diferencias.

¿Cómo funciona la realidad mixta?

En la realidad mixta se trata de llevar el mundo real al mundo virtual. La idea es generar un modelo 3D de la realidad y sobre él superponer información virtual. De esta forma, se podrán combinar ambas realidades para agregar contenido adicional de valor para el usuario de MR.

Conseguir esta traslación del mundo real a un modelo 3D virtual es uno de los principales retos de esta tecnología. Uno de los métodos para logra la fusión de ambos mundos y formar un espacio común es la que se utiliza en Project Tango de Google. Este método consiste en el escaneo del espacio en tiempo real para poder conseguir el mix del modelo 3D real con el virtual. En el siguiente vídeo podemos ver cómo funciona esta tecnología en detalle:

Potenciales aplicaciones de la realidad mixta

La variedad de aplicaciones y sectores en los que se puede usar la MR es muy diversa y prometedora. Algunos de los ejemplos que están mostrando los principales desarrolladores de esta tecnología son:

Desaparición de las pantallas fijas o restringidas a un tamaño para consumir contenido.

Prototipado

Presentación de proyectos de interiores on-site

Formación técnica on-site

...

El siguiente vídeo de Microsoft Hololens nos aporta una idea visual de estos conceptos:

Principales actores en el entorno de la realidad mixta

En la actualidad, podríamos mencionar 3 empresas que están apostando fuerte por la realidad mixta: Microsoft, Magic Leap y MetaVision.

Microsoft lleva mucho tiempo trabajando tanto en el ámbito del hardware como en el del software necesario para poder aprovecharse del uso de la MR en el día a día. Su proyecto de gafas Hololens y Windows Mixed Reality son buena prueba de ello.

Otro importante agente en la MR es Magic Leap. Se prevé que la llegada de sus smart glasses suponga una revolución para esta tecnología. Las Magic Leap One contarán con un avance tecnológico que proporcionará una mejor sensación de fusión entre los mundos físico y virtual: la tecnología de campo de luz. Este avance permitirá proyectar una imagen 3D íntegra de forma que la retina la enfoque de la misma manera que un objeto real consiguiendo un mayor realismo.

Por último, MetaVision está apostando por llevar la realidad mixta al usuario final a través de la comercialización de un dispositivo más económico.

A día de hoy disponemos de 3 modelos de dispositivos de realidad mixta:

Microsoft Hololens. Se trata del Nuevo dispositivo de Microsoft lanzado recientemente y sobre el que el gigante tecnológico pretende centrar todas sus estrategias para comercializar la realidad mixta.

Meta 2. Las gafas de MetaVision son mucho más económicas y permiten llevar la mixta al gran público.

Daqri Smart Helmet. La empresa Daqri ofrece a los desarrolladores de realidad mixta un dispositivo en forma de casco. Permite visión de 120º y pesa únicamente 1Kg.

Sus precios oscilan parten desde los 495$ de las Meta 2 hasta los 15.000$ del casco de Daqri. Por el momento, el precio de estos dispositivos está muy por encima del de las gafas de realidad virtual para smartphone que podemos adquirir actualmente.

Además, parece que 2018 será el año en que definitivamente se comercialicen las Magic Leap One que nos harán disfrutar de las experiencias tan increíbles que nos llevan mostrando desde hace tiempo en su canal de Youtube. Aquí os dejo una muestra de lo que podremos llegar a hacer:

¿Cómo aprender a desarrollar realidad mixta?

Aunque el paradigma de la realidad mixta sea distinto al de la VR y la AR, las metodologías actuales que se usan para crear experiencias en realidad virtual y aumentada servirán para crear las aplicaciones y experiencias de realidad mixta en el futuro. Simplemente, se tendrá que trabajar con el kit de desarrollo específico de cada uno de los nuevos dispositivos pero usando motores de videojuegos actuales como Unreal Engine o Unity.

Un experto actual en modelado y creación de aplicaciones de VR será capaz de dominar el desarrollo de realidad mixta. Por lo tanto, formarte en la creación de experiencias de VR/AR a día de hoy te servirá para poder desarrollar realidad mixta en el futuro.

Y tú, ¿qué esperas de la realidad mixta?

Aquí dejo espacio para tu opinión:

¿Cómo ves el futuro de la realidad mixta?

¿Cuáles serán los sectores en los que triunfe esta tecnología?

¿Cómo evolucionarán los dispositivos?

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Realidad mixta - ¿Qué es y qué oportunidades nos ofrecerá? | Editeca

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Cada vez se habla más de la aparición de la realidad mixta (MR) como una tecnología que va a llegar y sobrepasar a las actuales realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR). Sin embargo, aunque es un término muy usado en los foros de realidad virtual, todavía se desconoce mucho acerca de esta tecnología y de su potencial.

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El hardware neuromórfico es cualquier dispositivo electrónico que imita las estructuras biológicas naturales de nuestro sistema nervioso. Como cada vez más queremos que las computadoras realicen tareas complicadas para nosotros, se está buscando hardware neuromórfico como una forma de replicar nuestras habilidades cognitivas en las máquinas.

Acciones predictivas:
Cae en este tipo de interacción ya que se busca que las maquinas repliquen nuestras habilidades cognitivas, lo cual como sabemos lo cognitivo es aquello que pertenece o esta relacionado con el conocimiento.

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Computer components inspired by the human brain

Neuromorphic hardware is any electronic device which mimics the natural biological structures of our nervous system. As we increasingly want computers to perform complicated tasks for us, neuromorphic hardware is being pursued as a way of replicating our cognitive abilities in machines. Our brains process information faster and more efficiently than computers, largely due to the architecture of their neural systems. Mapping this architecture onto machines is an obvious way of giving them human like processing abilities. However, traditional computers operate very differently to our brains, making this a difficult feat.

Scientists at IBM have created TrueNorth, a neuromorphic computer chip which contains the largest number of transistors of any IBM chip to date. This powerful chip breaks away from the traditional computer architectures of the past to create processing power inspired by the brain. In the future, IBM researchers hope to combine the capabilities of traditional computer chips with neuromorphic chips such as TrueNorth, to create a holistic computing intelligence.

A key part of neuromorphic engineering is understanding how our neurons process signals and compute information, so that this can be applied to electronic components. In order to gain insight into electrical circuits and biological processes, neuromorphic engineers require interdisciplinary knowledge of biology, physics, maths, computer science and electronic engineering. The field not only gives us greater understanding of computers and electrical components, but also advances our knowledge of the brain.

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At A Glance - Neuromorphic Hardware - Disruption Hub

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Neuromorphic hardware is any electronic device which mimics the natural biological structures of our nervous system. As we increasingly want computers to perform complicated tasks for us, neuromorphic hardware is being pursued as a way of replicating our cognitive abilities in machines...

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La Realidad Aumentada (RA) consiste en sobreponer objetos o animaciones generadas por computadora sobre la imagen en tiempo real que recoge una cámara web.

De esta manera podemos "aumentar" en la pantalla, la realidad que mira la cámara con los elementos de una realidad virtual "Es el entorno real mezclado con lo virtual".

A diferencia de la realidad virtual, la RA es una tecnología que complementa la percepción e interacción con el mundo real y permite al usuario estar en un entorno aumentado con información generada por una computadora.

¿Cómo funciona?

Los elementos básicos que conforman un sistema de RA son los siguientes: un monitor, una cámara, el software ex profeso y un marcador. El marcador es un símbolo escrito o impreso sobre objetos determinados, que varía desde un código de barras de cualquier producto hasta datos codificados en la superficie de monumentos o edificios.

La cámara se encarga de captar esos símbolos y transferirlos al software. Éste interpreta los datos de los marcadores captados por la cámara y los convierte en todo tipo de información: Texto, imágenes fijas, video en 3D o sonido.

¿Cómo será el estilo de interacción?
Manipulación directa e interacción asistida y Menús:
- La atención se traslada al mundo real.
- Utilización de técnicas de reconocimiento de tiempo y posición.
Lenguaje natural:
- Reduce las interacciones con el computador.
- Los objetos cotidianos se convierten en objetos interactivos.

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Realidad Aumentada - Instituto Politécnico Nacional

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Los biochips son pequeños dispositivos, similares a los microchips de las computadoras, que presentan una amplia variedad de aplicaciones en el campo de la biología y la medicina.
Se designan como biochips los biodispositivos electrónicos con aplicaciones directas sobre los seres vivos, como los implantes de chips para controlar los temblores de los enfermos del Parkinson.
Los bioimplantes electrónicos son un área que ha perseguido activamente el Departamento de Defensa de Estados Unidos durante años, y también ha participado con importantes aportes, más específicamente con el tema de los implantes cerebrales, los cuales al parecer solo es cuestión de tiempo antes de que estos dispositivos estén preparados para ayudar a los humanos a extender sus capacidades físicas y cognoscitivas.
Dong Song, profesor de la Universidad del Sur de California (USC) demostró el uso de un implante cerebral para mejorar la memoria humana, y el dispositivo podría tener importantes implicaciones para el tratamiento de diversas enfermedades neurodegenerativas.
la USC menciona que el implante es un biochip neuronal que puede mejorar la memoria a corto plazo en un 15 por ciento, mientras que la memoria de trabajo un 25 por ciento. Los académicos estiman que el dispositivo representa un cambio de vida para el creciente segmento de la población afectada por enfermedades como Alzheimer y la demencia, quienes experimentan paulatinamente la pérdida de la memoria.

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Un asistente virtual, también llamado asistente de inteligencia artificial o asistente digital, es un  programa de aplicación   que entiende los comandos de voz en lenguaje natural y completa las tareas para el usuario.

Tales tareas, realizadas históricamente por un asistente personal o una secretaria, incluyen tomar dictados, leer mensajes de texto o correos electrónicos en voz alta, buscar números de teléfono, programar, hacer llamadas y recordar al usuario final las citas. Los asistentes virtuales populares actualmente incluyen Amazon Alexa , Siri de Apple ,  Google Now  y Cortana de Microsoft, el asistente digital integrado en Windows Phone 8.1 y Windows 10.

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El polvo inteligente (en inglés, smartdust) es una red inalámbrica de minúsculos sensores microelectromecánicos (MEMS), robots o dispositivos que pueden detectar señales de luz, temperatura, vibraciones, etc. Los dispositivos también se llaman motas(motes en inglés: de remote sensing) y se trabaja en disminuir su tamaño hasta el de un grano de arena, o incluso de una partícula de polvo. Cada dispositivo contiene sensores, circuitos que computan, tecnología de comunicaciones sin hilos bidireccional y una fuente de alimentación. Las motas recopilarían datos, realizarían cómputos y se comunicarían por radio con otros en distancias que se acercan a 300 metros (1.000 pies).

Cuando están muy juntos o apiñados, crean automáticamente redes altamente flexibles, de baja potencia con usos que se extienden desde sistemas de control de clima a dispositivos de entretenimiento que trabajan conjuntamente con aparatos de gestión de información específica como un PDA o un iPod.

El concepto de Smartdust fue introducido por Kristofer Pister (Universidad de California) en 2001.Una revisión reciente discute varias maneras para llevar las redes de polvo inteligente desde dimensiones del milímetro al nivel del micrómetro.

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Las telas funcionales, también conocidas como textiles inteligentes, están diseñadas y diseñadas para funcionar con una funcionalidad adicional más allá de la que se encuentra en los textiles convencionales. Estos tejidos avanzados tienen usos finales en una amplia gama de industrias desde la industria aeroespacial y de defensa hasta la tecnología médica y los productos de consumo.

Estos futuros tejidos son posibles a través de las colaboraciones dinámicas y transdisciplinarias de CFF que reúnen investigación teórica, experimental y aplicada de investigadores de diversas disciplinas, trabajando juntos como un equipo cohesivo. Para hacer realidad estos complejos dispositivos textiles, la biotecnología, el diseño de modas, la medicina, la ciencia de materiales, la electrónica, la informática, los textiles y el diseño de productos son esenciales para el desarrollo exitoso de telas funcionales y textiles inteligentes con métodos de producción escalables.
https://www.youtube.com/watch?v=1s8DXEXFDY8

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El aprendizaje profundo, también conocido como redes neuronales profundas, es un aspecto de la inteligencia artificial (AI) que se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizan para obtener ciertos tipos de conocimiento.
En su forma más simple, el aprendizaje profundo puede considerarse como una forma de automatizar el análisis predictivo. Una de las claves de la IA avanzada está en el aprendizaje. Es cada vez más habitual que les pidamos a las máquinas que aprendan por sí solas. No podemos permitirnos el lujo de pre-programar reglas para lidiar con las infinitas combinaciones de datos de entrada y situaciones que aparecen en el mundo real.