El mundo está lleno de datos, existen millones o trillones de ellos, información, imágenes, música, palabras, hojas de cálculo, videos, redes sociales y más. Estimaciones de la consultora Grupo Bit apuntan a que, por cada persona en el mundo se producen 1.7 MB de datos cada segundo y que cada año se duplicará la cantidad de datos producidos en el año anterior.
La tendencia indica que no parece que dicha data vaya en descenso, entonces ¿Cómo manejar o aprovechar ese inmenso mar de información de manera inteligente? muchos apuntan al Machine Learning y sus aplicaciones como respuesta para no naufragar en dicho intento.
El aprendizaje automático (ML) es una subdivisión de la inteligencia artificial, referida a la capacidad de las máquinas para aprender nueva información y desarrollar habilidades para resolver sus propios problemas. Esta tecnología utiliza datos de entrenamiento o entrada de datos para enseñar a las máquinas a resolver problemas, responder preguntas y sacar conclusiones del material de origen. Todo sin necesidad de intervención humana.
En comparación con los sistemas automáticos tradicionales, los basados en ML han demostrado ser más versátiles y adaptables, reducen espectacularmente la tasa de errores, son capaces de interactuar en entornos en los que hay seres humanos y entre sí y, sobre todo, son capaces de realizar con eficiencia tareas que eran impensables para un robot hace sólo unos años.
Ahora, esta hiperconectividad entre dispositivos también puede generar amenazas cibernéticas. Podría decirse que existe una relación directa entre el desarrollo y aplicación de nuevas tecnologías y el número de amenazas a las que se exponen.
“Las redes de fibra óptica proveen infraestructuras de comunicaciones capaces de transportar grandes cantidades de datos en banda ultra-ancha con tiempos de latencia mínimos. Dado su costo moderado, fiabilidad, flexibilidad y seguridad, la fibra óptica forma parte de las infraestructuras de comunicaciones de las ciudades actuales y futuras”, comenta Luz García Martínez, líder del proyecto, para controlar el tráfico y el distanciamiento social frente al Covid-19 realizado por la Universidad de Granada.
La sociedad da pasos agigantados hacia la hiperconectividad y requiere infraestructura que pueda soportar esa evolución. La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) estima que, para el año 2030, la región será capaz de cerrar la brecha de digitalización con la OCDE, generando un impacto en la productividad que permitiría crecer por encima del 3% anual.
En 2019 la región registraba tasas de crecimiento promedio de 0.1%, mientras que las proyecciones para 2020 se sitúan en torno al 1.3%. Esta convergencia generaría más de USD $700.000 millones de crecimiento extra hasta el 2030 y la creación de más de 400.000 empleos anuales. Ante este escenario, el soporte tecnológico para llegar a dichas metas e ingresar con fuerza a la puesta en marcha de una industria 4.0 es indispensable.
Furukawa apunta a generar la mejor calidad de soporte en telecomunicaciones en la región; de lo cual, dependerá nuestro liderazgo en un mundo cada vez más inteligente y una sociedad más hiperconectada.
Por Denys de Souza Scheiner, Head of Product and Application Engineering de Furukawa Electric LatAm
