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A través de la miniaturización y la conectividad inalámbrica rápida, el Internet de las Cosas (IoT) está experimentando un desarrollo acelerado. Los objetos cotidianos, como las bombillas, las cerraduras de las puertas y los televisores, están teniendo conectividad a Internet en todos los ámbitos. Desde la palma de la mano, los teléfonos inteligentes facilitan el control de todo tipo de productos del hogar y corporativos basados en IoT.

A medida que IoT continúa creciendo y su uso se expande, especialmente a nivel comercial e industrial, estas son algunas de las tendencias más importantes en la rama.

1. Acceso y control remotos

En los sectores de electrónica de consumo y tecnologías de la información, el control de objetos físicos de forma remota se está convirtiendo en un tema importante. Los termostatos, cerraduras y timbres inteligentes permiten a los propietarios acceder a su hogar desde lejos. Pueden ajustar la temperatura antes de llegar a casa para ahorrar energía, abrir su casa a los visitantes de forma remota e incluso ver quién está en la puerta principal sin mirar por la ventana.

Eso es solamente lo que ya existe. En el futuro, más objetos y productos del mundo real, especialmente los de uso industrial, incluirán conectividad a Internet.

2. Automatización industrial

Las empresas de fabricación y logística están comenzando a aprovechar las ventajas que ofrece IoT para la automatización de sus procesos manuales. Por ejemplo, el proceso de preparación y envío eficiente de productos desde un almacén, puede ser parcialmente automatizado mediante lectores y escáneres conectados a Internet.

Otro ejemplo es el proceso de clasificación. Ya sea que se trate de expulsar productos alimenticios malformados de un flujo descendente utilizando chorros de aire comprimido o clasificar paquetes para entrega, IoT representa un enorme potencial para la industria.

3. Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático

Las computadoras de última generación existentes en la actualidad tienen la capacidad de razonar acerca del mundo e interpretarlo como nunca. Los productos basados en IoT tienen muchos sensores integrados y recopilan toneladas de datos. Analizar y hacer uso de estos datos es aún más desafiante. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático facilitan este proceso, al replicar el comportamiento humano e interpretar los datos a un nivel más profundo.

4. Control por voz

Las bocinas inteligentes – como Google Home y Amazon Echo – son cada vez más populares. Los consumidores compran productos, escuchan música y controlan sus demás dispositivos domésticos inteligentes mediante la facilidad del reconocimiento de voz. Este tipo de control será más preciso y accesible con el paso del tiempo.

5. Monitoreo de la salud

Millones de personas ya utilizan bombas de insulina electrónicas (a veces incluso conectadas a Internet) para controlar su diabetes. ¿Qué pasaría si este tipo de tecnología fuese igualmente útil para otras enfermedades y afecciones? Los pacientes podrían comprender y controlar su salud con facilidad.

Los modelos recientes de Apple Watch (como la nueva Serie 6) continuamente incorporan sensores que pueden ayudar a descubrir y prevenir problemas de salud con anticipación. Estos tipos de productos se mantendrán evolucionando para ser cada vez más avanzados y poderosos.

Forma

Los dispositivos inteligentes están cobrando importancia en nuestras vidas. Todos los productos – incluso aquellos que no son dispositivos tradicionalmente electrónicos – están, de algún modo, incluyendo conectividad a Internet. Desde facilitar el acceso a datos y objetos físicos de forma remota hasta mejorar la salud de las personas, el potencial de impacto de IoT en la tecnología del futuro es extraordinario.

Conocer los lenguajes de programación más populares de la actualidad es útil, pero no es suficiente para convertirse en un programador exitoso. Muchas otras cualidades hacen de una persona un buen o mal programador. En este artículo veremos qué distingue a los grandes programadores de sus homólogos comunes.

1. Conviértalo en un hábito

Para mejorar en la mayoría de sus habilidades, debe ponerlas en práctica de manera repetitiva. Si no programa con regularidad – es decir, todos los días o un día sí y un día no – no mejorará muy rápido.

El aprendizaje de la programación tiene algunos elementos en común con el aprendizaje de un instrumento musical, y otros con la escritura en prosa. Ser bueno en programación requiere dedicación, perseverancia y repetición. Algunas veces es necesario trabajar en la misma habilidad una y otra vez para convertirla en memoria muscular. También es útil estudiar el trabajo de grandes programadores, así como lo es interpretar el trabajo de grandes compositores o leer el trabajo de grandes autores.

En general, aprender a programar es lo mismo aprender cualquier otra habilidad. Se requiere programar mucho y con frecuencia, pero también es necesario explorar y comprender el trabajo de los demás.

2. Comprenda todos los paradigmas principales de programación

JavaScript, C++, Java y Python son en su mayoría lenguajes de programación orientados a objetos [Object-Oriented Programming Languages (OOP)] o procedimentales. Si bien son adecuados para muchos problemas, otros funcionan mejor con un paradigma diferente. Los programadores expertos saben cuándo recurrir a la programación funcional o incluso a la programación lógica y cuándo seguir con OOP.

3. Mejore sus habilidades sociales y de comunicación

No importa cuán bueno sea en programación, su capacidad para comunicarse con otras personas tendrá un gran impacto en su carrera. Para tener éxito en programación, debe poder presentar sus ideas con claridad y colaborar con compañeros de trabajo y clientes. Escribir, comunicar y ser su propio defensor son habilidades necesarias para avanzar en su carrera.

4. Trate de programar de forma ascendente

Paul Graham, el fundador de la incubadora de empresas emergentes Y Combinator, ha defendido la programación “ascendente” durante años. En sus ensayos clásicos y libros sobre desarrollo de software, habla sobre los beneficios de la programación ascendente además del desarrollo descendente.

Su razonamiento se reduce a lo siguiente: en lugar de partir de un documento de diseño y trabajar, desarrolle el lenguaje y las herramientas para describir su problema real. Una vez que haya creado la manera perfecta de expresar sus ideas en el ámbito de su problema, podrá resolver su problema de manera sostenible con precisión y elegancia.

5. Nunca deje de aprender

Aunque los paradigmas fundamentales siguen siendo los mismos, el campo de la programación evoluciona constantemente. Cada año surgen nuevos lenguajes, tecnologías y plataformas. Para mantenerse vigente, debe estar al día de las innovaciones. De lo contrario, se encasillará en conceptos y tecnologías obsoletos.

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Llegar a ser realmente bueno en programación no es nada fácil. Sin embargo, con una mentalidad de crecimiento, mucha práctica y la voluntad de aceptar sus propios errores, cualquiera puede llevar sus habilidades de programación al siguiente nivel. Hemos visto formas específicas en las que los grandes programadores se distinguen de sus competidores, pero cualquier persona que trabaje cuestiones generales de mentalidad y experiencia podrá mejorar sus habilidades de programación, independientemente de su nivel de competencias.

La cadena de bloques (conocida en inglés como Blockchain) ofrece un gran potencial en una gran variedad de mercados e industrias. Incluso fuera de las criptomonedas, la tecnología de cadena de bloques posibilita el consenso descentralizado, que es una funcionalidad muy útil.

En este artículo veremos algunas de las áreas de mercado más importantes que serán más afectadas por la tecnología de cadena de bloques en el futuro cercano.

Atención médica: Seguridad de datos provenientes de proveedores

Todo el sistema y la industria de atención médica estadounidenses son anticuados. Puede que otros países tengan mejores servicios de salud, pero la forma en que se procesan y transfieren los datos de atención médica es subóptima en todo el mundo. Los sistemas utilizados para acceder y transferir datos no son eficaces en el mantenimiento de la seguridad y la privacidad. Además, la centralización abre la brecha a la pérdida de datos.

La cadena de bloques podría ser de utilidad. Al distribuir y acordar datos descentralizados, distribuidos y cifrados, distintos proveedores de atención médica pueden acceder y compartir información médica con una probabilidad mucho menor de pérdida o corrupción de datos, sin mencionar cuestiones de privacidad.

Esto tampoco es puramente teórico. UnitedHealthcare, una importante organización de atención médica, lanzó una iniciativa que utiliza tecnología de cadena de bloques para revolucionar el almacenamiento y la transferencia de datos de los proveedores de atención médica.

Gobierno: Votación online fácil de manejar

Los sistemas de votación en línea están plagados de fraudes y desafíos tecnológicos. Votar con un libro mayor de cadena de bloques significa que los votos solo se pueden contar una vez. Una autoridad central emite números de identificación de votantes y la cadena de bloques se asegura de que cada número de identificación corresponda como máximo a un voto.

Banca: Transacciones monetarias sencillas y ágiles

Por mucho, la industria más grande y experimentada que utiliza cadena de bloques es la industria de la banca. Bitcoin, la criptomoneda original, utiliza la cadena de bloques para enviar y recibir dinero de manera eficiente sin tarifas y sin necesidad de lidiar con asuntos regulatorios.

Muchos de los problemas que afectaron a las criptomonedas desde el principio están siendo resueltos en gran medida. Las preocupaciones ambientales como resultado de los altos costos de energía de los algoritmos de evidencia de trabajo, se tornan obsoletas gracias a nuevas técnicas como la prueba de consenso. La volatilidad de la criptomoneda está disminuyendo a medida que se vuelve más estandarizada y regulada.

Gestión de cadena de suministro: Histórico garantizado

Debido a que el libro mayor de cadena de bloques no admite modificaciones y está distribuido, cada paso en la cadena de suministro puede resultar en una transacción en el libro mayor. Esto significa que la cadena de suministro se puede verificar y asegurar de una manera que antes era imposible, utilizando criptografía inteligente.

Las empresas que participan en la cadena de suministro de alimentos ya han comenzado a utilizar la tecnología de cadena de bloques para rastrear de manera eficiente y segura cada lote, incluyendo hasta sus ingredientes. Estos datos son muy útiles en el control de calidad y la seguridad de la cadena de suministro.

Aportes

Durante varios años, la cadena de bloques fue, más que todo, una palabra de moda. Sin embargo, su valor ha quedado evidenciado en una amplia gama de mercados e industrias. Muchas industrias y áreas que necesitan seguridad y trazabilidad, han resultado beneficiadas gracias a que la cadena de bloques hace posible que miles de computadoras acuerden simultáneamente un libro mayor. Desde registros de salud distribuidos y seguros hasta rastrear los orígenes de los alimentos y votar en línea, la cadena de bloques encierra un extraordinario potencial.

Estamos avanzando hacia un universo cada vez más dependiente de lo digital, y la demanda de inmediatez y conveniencia crece a la par con esta realidad. Mientras que la película muda de Fritz Lang de 1927, Metrópolis, retrata un futuro escalofriante dirigido por máquinas, el año 2021 es en realidad mucho más emocionante e innovador, con la presencia generalizada de la ciencia de la Inteligencia Artificial y su rol protagónico en nuestra vida diaria.

A través de su capacidad para implementar modelos complejos de aprendizaje profundo, la IA tiene la habilidad de transformar nuestra calidad de vida. Siendo así, no resulta tan extraño que el futuro de la programación dependa de esta ciencia.

Entonces, desde la perspectiva de un programador, ¿cuáles son los mejores marcos de IA capaces de crear el espacio para ese aprendizaje profundo? Hemos identificado los diez principales.

1. TensorFlow

Siguiendo directamente a la plataforma líder, TensorFlow es un marco de código abierto que combina una selección de herramientas, bibliotecas y recursos que facilitan a los programadores la producción de resultados integrales en un entorno. Con énfasis en la simplificación y el desarrollo optimizado, los programadores de algunas de las marcas más influyentes del mundo emplean TensorFlow para producir marcos de IA.

2. Amazon SageMaker Neo

Amazon SageMaker Neo es una nueva funcionalidad de servicio incluida en la plataforma de aprendizaje automático de Amazon. Permite a los programadores practicar modelos de aprendizaje automático y operarlos en cualquier lugar de la nube. Amazon SageMaker Neo realmente se destaca en la detección de objetos en tiempo real y, con la preponderancia de los dispositivos informáticos de última generación y los sensores de Internet de las cosas (IoT) (como cámaras de automóviles y sistemas de vigilancia), estamos frente a una tecnología de marco de inteligencia artificial realmente revolucionaria.

3. Microsoft Cognitive Toolkit

Su fortaleza consiste en ser multilingüe, robusto y tener la capacidad de generar conjuntos de datos de aprendizaje automático extensos y avanzados. Este marco de IA se puede utilizar como parte de un proyecto o como una herramienta independiente mediante BrainScript, su propio lenguaje de descripción de modelos.

4. Keras

La versatilidad es un punto fuerte para este marco escrito en Python. Keras se puede superponer sobre otros marcos de IA para producir algoritmos aún más inteligentes, y proporciona un espacio para la experimentación rápida. Además, el enfoque en la experiencia del desarrollador convierte a Keras en un marco aún más atractivo para la creación rápida de prototipos de nuevas aplicaciones.

5. Accord.Net

Este marco de IA es valorado por los programadores que necesitan acceso a bibliotecas con capacidad para el procesamiento de audio e imágenes. Accord.Net es un marco de IA basado en .NET escrito en #C y centrado en aplicaciones integrales, pero rápidas, para abordar distintos problemas de IA.

6. Scikit-learn

Otra opción más en el repertorio de marcos de IA escritos en Python. Scikit-learn ayuda a los programadores a resolver problemas de IA generalizados, además de proporcionar espacio para la minería y el análisis de datos. Como plataforma de código abierto, ofrece a los usuarios comodidad y versatilidad. Esencialmente basado en NumPy, SciPy y matplotlib, es particularmente eficaz para recomendaciones personalizadas y análisis predictivo.

7. Apache Mahout

Este marco ha sido creado por Apache y ofrece a los programadores la oportunidad de implementar rápidamente sus propios algoritmos a través de álgebra lineal distribuida y lenguaje matemáticamente expresivo Scala DSL. También tiene la capacidad de solucionar algunos de los principales problemas de IA.

8. Torch

Torch se mantiene a la vanguardia gracias a su capacidad de priorizar los algoritmos de aprendizaje automático basados en GPU. Sencillo, eficiente y totalmente flexible, Torch ofrece a los programadores un ecosistema de paquetes para satisfacer todas las exigencias de las aplicaciones de aprendizaje automático profundo.

9. Caffe

Caffe es la respuesta para los programadores que buscan una mayor expresión, velocidad y modularidad. La ventaja de Caffe es el poder de colaborar con una comunidad de suscriptores, ofreciendo una atmósfera colectiva para las tareas de aprendizaje automático de IA. Es adaptable, rápido y admite la práctica de modelos sin necesidad de programar.

En resumen…

Ante la creciente necesidad de aplicar la tecnología de IA, es justo decir que existe igual cantidad de de servidores de marco de IA competentes para cumplir con las tareas de programación más complejas. Dependiendo de su idioma, sistema y preferencias de biblioteca, al menos una de estas sugerencias se ajustará a las necesidades de los programadores … Es hora de abrir su mente.