10 Tecnologías de Punta Creadas Recientemente

¿Cómo elegimos? Evitamos los trucos únicos, los nuevos artilugios exagerados.

En su lugar buscamos esos avances que realmente cambiarán la forma en que vivimos y trabajamos.

 

1 - Internet desconocida

A finales de este año, los investigadores holandeses completarán un internet cuántico entre Delft y La Haya.

Un internet basado en la física cuántica pronto permitirá una comunicación inherentemente segura.

Un equipo dirigido por Stephanie Wehner, de la Universidad Tecnológica de Delft, está construyendo una red que conecta cuatro ciudades de los Países Bajos completamente por medio de la tecnología cuántica.

Los mensajes enviados a través de esta red serán inhabilitados.

En los últimos años, los científicos han aprendido a transmitir pares de fotones a través de cables de fibra óptica de manera que se proteja absolutamente la información codificada en ellos.

Un equipo en China utilizó una forma de la tecnología para construir una red troncal de 2.000 kilómetros entre Beijing y Shanghai, pero ese proyecto se basa en parte en componentes clásicos que periódicamente rompen el enlace cuántico antes de establecer uno nuevo, introduciendo el riesgo de piratería.

La red de Delft, en cambio, será la primera en transmitir información entre ciudades usando técnicas cuánticas de punta a punta.

La tecnología se basa en un comportamiento cuántico de las partículas atómicas llamado entrelazamiento.

Los fotones enredados no pueden ser leídos de forma encubierta sin interrumpir su contenido.

Pero las partículas enredadas son difíciles de crear, y aún más difíciles de transmitir a largas distancias.

El equipo de Wehner ha demostrado que puede enviarlas a más de 1,5 kilómetros, y confían en que pueden establecer un enlace cuántico entre Delft y La Haya para finales de este año.

Asegurar una conexión ininterrumpida a mayores distancias requerirá repetidores cuánticos que amplíen la red.

Tales repetidores están actualmente en diseño en Delft y en otros lugares.

El primero debería completarse en los próximos cinco o seis años, dice Wehner, con una red cuántica global que le seguirá a finales de la década.

 

2 - Medicina hiperpersonalizada

Se están diseñando nuevos medicamentos para tratar mutaciones genéticas únicas.

He aquí una definición de un caso desesperado: un niño con una enfermedad mortal tan extremadamente rara que no sólo no hay tratamiento, sino que ni siquiera hay nadie en bata de laboratorio estudiándola.

"Demasiado raro para preocuparse", dice el dicho.

Eso está a punto de cambiar, gracias a nuevas clases de medicamentos que pueden ser adaptados a los genes de una persona.

Si una enfermedad extremadamente rara es causada por un error específico en el ADN -como lo son varios miles- hay ahora al menos una oportunidad de luchar por un arreglo genético.

Uno de esos casos es el de Mila Makovec, una niña que sufre una enfermedad devastadora causada por una mutación genética única, que consiguió un medicamento fabricado sólo para ella.

Su caso apareció en el New England Journal of Medicine en octubre, después de que los médicos pasaran de una lectura de su error genético a un tratamiento en sólo un año.

Llamaron a la droga milasen, en honor a ella.

El tratamiento no ha curado a Mila.

Pero parece haber estabilizado su condición: ha reducido sus ataques, y ha comenzado a pararse y caminar con ayuda.

El tratamiento de Mila fue posible porque la creación de una medicina genética nunca ha sido tan rápida ni ha tenido tantas posibilidades de funcionar.

Las nuevas medicinas podrían tomar la forma de reemplazo de genes, edición de genes o antisentido (el tipo que Mila recibió), una especie de borrador molecular, que borra o arregla los mensajes genéticos erróneos.

Lo que los tratamientos tienen en común es que pueden ser programados, de forma digital y con velocidad digital, para corregir o compensar las enfermedades hereditarias, letra por letra de ADN.

¿Cuántas historias como la de Mila hay? Hasta ahora, sólo un puñado.

Pero hay más en camino.

Donde antes los investigadores habrían visto obstáculos y habrían dicho "lo siento", ahora ven soluciones en el ADN y piensan que tal vez puedan ayudar.

El verdadero desafío de los tratamientos "n-de-1" (una referencia al número de personas que obtienen la droga) es que desafían casi todas las nociones aceptadas de cómo deben desarrollarse, probarse y venderse los productos farmacéuticos.

¿Quién pagará por estas drogas cuando ayudan a una persona, pero aún así se necesitan grandes equipos para su diseño y fabricación?

 

3 - Dinero digital

El auge de la moneda digital tiene ramificaciones masivas para la privacidad financiera.

En junio pasado Facebook reveló una "moneda digital global" llamada Libra.

La idea desencadenó una reacción y Libra puede que nunca se lance, al menos no de la manera en que se previó originalmente.

Pero aún así hizo la diferencia: sólo días después del anuncio de Facebook, un funcionario del Banco Popular de China dio a entender que aceleraría el desarrollo de su propia moneda digital en respuesta.

Ahora China está lista para convertirse en la primera gran economía en emitir una versión digital de su dinero, que pretende como un reemplazo del efectivo físico.

Los líderes de China aparentemente ven a Libra, que se supone que está respaldada por una reserva que será en su mayoría de dólares de EE.UU.

Como una amenaza: podría reforzar el poder desproporcionado de Estados Unidos sobre el sistema financiero mundial, que se deriva del papel del dólar como la moneda de reserva de facto del mundo.

Algunos sospechan que China tiene la intención de promover su renminbi digital a nivel internacional.

Ahora el lanzamiento de Libra en Facebook se ha vuelto geopolítico.

En octubre, el CEO Mark Zuckerberg prometió al Congreso que Libra "extenderá el liderazgo financiero de América, así como nuestros valores democráticos y la supervisión en todo el mundo".

La guerra del dinero digital ha comenzado.

 

4 - Medicamentos antienvejecimiento

Los medicamentos que tratan de tratar las dolencias apuntando a un proceso de envejecimiento natural en el cuerpo han demostrado ser prometedores.

La primera ola de una nueva clase de drogas antienvejecimiento ha comenzado a ser probada en humanos.

Estos medicamentos no le permitirán vivir más tiempo (todavía), pero tienen como objetivo tratar dolencias específicas al retrasar o revertir un proceso fundamental de envejecimiento.

Las drogas se llaman senolíticas, funcionan eliminando ciertas células que se acumulan a medida que envejecemos.

Conocidas como células "senescentes", pueden crear una inflamación de bajo nivel que suprime los mecanismos normales de reparación celular y crea un ambiente tóxico para las células vecinas.

En junio, la empresa Unity Biotechnology, con sede en San Francisco, informó sobre los resultados iniciales en pacientes con osteoartritis de la rodilla de leve a grave.

Los resultados de un ensayo clínico más grande se esperan para la segunda mitad de 2020.

La compañía también está desarrollando medicamentos similares para tratar enfermedades relacionadas con la edad de los ojos y los pulmones, entre otras condiciones.

Los senolíticos se están probando ahora en humanos, junto con otros enfoques prometedores que apuntan a los procesos biológicos que están en la raíz del envejecimiento y de varias enfermedades.

Una compañía llamada Alkahest inyecta a los pacientes componentes que se encuentran en la sangre de los jóvenes y dice que espera detener el declive cognitivo y funcional de los pacientes que sufren de la enfermedad de Alzheimer de leve a moderada.

La compañía también tiene medicamentos para el Parkinson y la demencia en pruebas con humanos. 

Y en diciembre, los investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad Drexel incluso intentaron ver si una crema que incluye el medicamento inmunosupresor rapamicina podría retardar el envejecimiento de la piel humana.

Las pruebas reflejan los esfuerzos cada vez mayores de los investigadores para saber si las muchas enfermedades asociadas con el envejecimiento, como las enfermedades cardíacas, la artritis, el cáncer y la demencia, pueden ser eliminadas para retrasar su aparición.

 

5 - Las moléculas descubiertas por la IA

Los científicos han usado la IA para descubrir prometedores compuestos similares a las drogas.

El universo de moléculas que podrían convertirse en drogas potencialmente salvadoras de vidas es alucinante en tamaño: los investigadores estiman que el número es de alrededor de 1060.

Eso es más que todos los átomos del sistema solar, ofreciendo posibilidades químicas virtualmente ilimitadas - si sólo los químicos pudieran encontrar las que valen la pena.

Ahora las herramientas de aprendizaje de las máquinas pueden explorar grandes bases de datos de moléculas existentes y sus propiedades, utilizando la información para generar nuevas posibilidades.

Esto podría hacer más rápido y más barato el descubrimiento de nuevos candidatos a fármacos.

En septiembre, un equipo de investigadores de Insilico Medicine, con sede en Hong Kong, y la Universidad de Toronto dio un paso convincente para demostrar que la estrategia funciona sintetizando varios candidatos a fármacos encontrados por los algoritmos de IA.

Utilizando técnicas como el aprendizaje profundo y modelos generativos similares a los que permitieron a una computadora vencer al campeón mundial en el antiguo juego de Go.

los investigadores identificaron unas 30.000 moléculas nuevas con propiedades deseables. Seleccionaron seis para sintetizar y probar.

Una era particularmente activa y resultó prometedora en los ensayos con animales.

Los químicos en el descubrimiento de drogas a menudo sueñan con nuevas moléculas, un arte perfeccionado por años de experiencia y, entre los mejores cazadores de drogas, por una aguda intuición.

Ahora estos científicos tienen una nueva herramienta para expandir su imaginación.

 

6 - Las mega-constelaciones de satélites

Ahora podemos construir, lanzar y operar de forma asequible decenas de miles de satélites en órbita a la vez.

Satélites que pueden transportar una conexión de banda ancha a terminales de Internet.

Mientras estas terminales tengan una vista clara del cielo, pueden llevar Internet a cualquier dispositivo cercano.

Sólo SpaceX quiere enviar más de 4,5 veces más satélites en órbita esta década que los que los humanos han lanzado desde el Sputnik.

Estas mega-constelaciones son factibles porque hemos aprendido a construir satélites más pequeños y a lanzarlos más baratos.

Durante la era de los transbordadores espaciales, lanzar un satélite al espacio costaba unos 24.800 dólares por libra.

Un pequeño satélite de comunicaciones que pesaba cuatro toneladas costaba casi 200 millones de dólares para volar.

Hoy en día, un satélite SpaceX Starlink pesa alrededor de 500 libras (227 kilogramos). La arquitectura reutilizable y la fabricación más barata significan que podemos atar docenas de ellos en cohetes para reducir el costo enormemente.

Un lanzamiento del SpaceX Falcon 9 hoy cuesta alrededor de 1.240 dólares por libra.

Los primeros 120 satélites Starlink se lanzaron el año pasado, y la compañía planeó lanzar lotes de 60 cada dos semanas a partir de enero de 2020.

OneWeb lanzará más de 30 satélites a finales de este año.

Pronto podríamos ver miles de satélites trabajando en tándem para suministrar acceso a Internet incluso a las poblaciones más pobres y remotas del planeta.

Pero eso es sólo si las cosas funcionan. Algunos investigadores están furiosos porque temen que estos objetos interrumpan la investigación astronómica.

Peor aún es la perspectiva de una colisión que podría desembocar en una catástrofe de millones de piezas de desechos espaciales, haciendo que los servicios de satélites y la futura exploración espacial sean casi imposibles.

El casi fallo del Starlink con un satélite meteorológico de la ESA en septiembre fue un recordatorio de que el mundo no está preparado para manejar tanto tráfico orbital.

Lo que ocurra con estas megaconstelaciones esta década definirá el futuro del espacio orbital.

 

7 - La supremacía cuántica

Google ha proporcionado la primera prueba clara de que un ordenador cuántico supera a uno clásico.

Los ordenadores cuánticos almacenan y procesan datos de una forma completamente diferente a la que estamos acostumbrados.

En teoría, podrían abordar ciertas clases de problemas que incluso la supercomputadora clásica más poderosa imaginable tardaría milenios en resolver, como romper los códigos criptográficos actuales o simular el comportamiento preciso de las moléculas para ayudar a descubrir nuevos fármacos y materiales.

Ha habido ordenadores cuánticos en funcionamiento durante varios años, pero sólo bajo ciertas condiciones superan a los clásicos, y en octubre Google reclamó la primera demostración de "supremacía cuántica".

Una computadora con 53 qubits -la unidad básica de la computación cuántica- hizo un cálculo en poco más de tres minutos que, según los cálculos de Google, le habría llevado a la mayor supercomputadora del mundo 10.000 años, o 1.500 millones de veces más.

IBM desafió la afirmación de Google, diciendo que la velocidad sería mil veces mayor en el mejor de los casos; aún así, fue un hito, y cada qubit adicional hará que la computadora sea dos veces más rápida.

Sin embargo, la demostración de Google fue estrictamente una prueba de concepto, el equivalente a hacer sumas aleatorias en una calculadora y mostrar que las respuestas son correctas.

El objetivo ahora es construir máquinas con suficientes qubits para resolver problemas útiles.

Es un desafío formidable: cuantos más qubits tengas, más difícil será mantener su delicado estado cuántico.

Los ingenieros de Google creen que el enfoque que están usando puede llevarlos a entre 100 y 1.000 qubits, lo que puede ser suficiente para hacer algo útil, pero nadie está seguro de qué.

¿Y más allá de eso? Las máquinas que pueden descifrar la criptografía de hoy en día requerirán millones de qubits; probablemente tardarán décadas en llegar allí.

Pero una que pueda modelar moléculas debería ser más fácil de construir.

 

8 - Pequeña IA

Ahora podemos ejecutar potentes algoritmos de IA en nuestros teléfonos.

La IA tiene un problema: en la búsqueda de construir algoritmos más poderosos, los investigadores están usando cantidades cada vez mayores de datos y potencia de computación, y confiando en servicios de nube centralizados.

Esto no sólo genera cantidades alarmantes de emisiones de carbono, sino que también limita la velocidad y la privacidad de las aplicaciones de la IA.

Pero una tendencia contraria de la diminuta IA está cambiando eso.

Los gigantes de la tecnología y los investigadores académicos están trabajando en nuevos algoritmos para reducir los modelos de aprendizaje profundo existentes sin perder sus capacidades.

Mientras tanto, una generación emergente de chips especializados de IA promete empacar más potencia computacional en espacios físicos más estrechos, y entrenar y hacer funcionar la IA con mucha menos energía.

Estos avances están empezando a estar disponibles para los consumidores.

El pasado mes de mayo, Google anunció que ahora puede ejecutar Google Assistant en los teléfonos de los usuarios sin enviar solicitudes a un servidor remoto.

A partir de iOS 13, Apple ejecuta las capacidades de reconocimiento de voz de Siri y su teclado QuickType localmente en el iPhone.

IBM y Amazon ahora también ofrecen plataformas de desarrollo para hacer y desplegar la diminuta IA.

Todo esto podría traer muchos beneficios.

Los servicios existentes como asistentes de voz, autocorrección y cámaras digitales se mejorarán y serán más rápidos sin tener que hacer ping a la nube cada vez que necesiten acceder a un modelo de aprendizaje profundo.

La diminuta IA también hará posibles nuevas aplicaciones, como el análisis de imágenes médicas basado en el móvil o la autoconducción de coches con tiempos de reacción más rápidos.

Por último, la IA localizada es mejor para la privacidad, ya que sus datos ya no necesitan salir de su dispositivo para mejorar un servicio o una función.

Pero a medida que se distribuyan los beneficios de la IA, también lo harán todos sus desafíos.

Podría resultar más difícil combatir los sistemas de vigilancia o los videos de engaño profundo, por ejemplo, y también podrían proliferar los algoritmos discriminatorios.

Los investigadores, los ingenieros y los responsables de las políticas deben trabajar juntos ahora para desarrollar controles técnicos y políticos sobre estos posibles daños.

 

9 - Privacidad diferencial

Una técnica para medir la privacidad de un conjunto de datos cruciales.

En 2020, el gobierno de los EE.UU. tiene una gran tarea: recopilar datos sobre los 330 millones de residentes del país, manteniendo sus identidades en privado.

Los datos se publican en tablas estadísticas que los políticos y académicos analizan cuando escriben la legislación o realizan investigaciones.

Por ley, la Oficina del Censo debe asegurarse de que no puede llevar a ningún individuo. 

Pero hay trucos para "desanonimizar" a los individuos, especialmente si los datos del censo se combinan con otras estadísticas públicas.

Así que la Oficina de Censos inyecta imprecisiones, o "ruido", en los datos. Puede hacer que algunas personas sean más jóvenes y otras más viejas, o etiquetar a algunas personas blancas como negras y viceversa, mientras que los totales de cada edad o grupo étnico son los mismos.

Cuanto más ruido se inyecta, más difícil se hace la desanonimización.

La privacidad diferencial es una técnica matemática que hace que este proceso sea riguroso al medir cuánto aumenta la privacidad cuando se añade el ruido.

El método ya es utilizado por Apple y Facebook para recoger datos agregados sin identificar a usuarios particulares.

Pero demasiado ruido puede hacer que los datos sean inútiles.

Un análisis mostró que una versión diferencialmente privada del censo de 2010 incluía hogares que supuestamente tenían 90 personas.

Si todo va bien, el método probablemente será usado por otras agencias federales.

Países como Canadá y el Reino Unido también están mirando.

 

10 - Atribución del cambio climático

Los investigadores ahora pueden detectar el papel del cambio climático en el clima extremo.

Diez días después de que la tormenta tropical Imelda comenzara a inundar los barrios del área de Houston el pasado mes de septiembre, un equipo de investigación de respuesta rápida anunció que es casi seguro que el cambio climático desempeñó un papel.

El grupo, World Weather Attribution, había comparado simulaciones por ordenador de alta resolución de mundos donde el cambio climático ocurría y no ocurría.

En el primero, el mundo en el que vivimos, la tormenta severa era hasta 2,6 veces más probable y hasta un 28% más intensa.

A principios de esta década, los científicos se mostraron reacios a relacionar cualquier evento específico con el cambio climático.

Pero en los últimos años se han realizado muchos más estudios de atribución de climas extremos, y la rápida mejora de las herramientas y técnicas los ha hecho más fiables y convincentes.

Esto ha sido posible gracias a una combinación de avances.

Por un lado, el registro cada vez más extenso de datos satelitales detallados nos está ayudando a entender los sistemas naturales.

Además, el aumento de la potencia de cálculo significa que los científicos pueden crear simulaciones de mayor resolución y realizar muchos más experimentos virtuales.

Estas y otras mejoras han permitido a los científicos afirmar con creciente certeza estadística que sí, el calentamiento global a menudo está alimentando eventos climáticos más peligrosos. 

Al separar el papel del cambio climático de otros factores, los estudios nos están diciendo para qué tipo de riesgos debemos prepararnos, incluyendo la cantidad de inundaciones que podemos esperar y la severidad de las olas de calor que se producirán a medida que el calentamiento global empeore.

Si elegimos escuchar, pueden ayudarnos a entender cómo reconstruir nuestras ciudades e infraestructuras para un mundo con cambio climático.

Por @zonajnet
Somos un movimiento juvenil creado por jóvenes y para jóvenes que integra tecnología, música, arte, comunicaciones y un mensaje diferente.

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