IoT and Machine Learning - Changing the Future | Dr. Dennis Ong | TEDxOhioStateUniversity

Summary

Este video describe cómo dos tecnologías emergentes, el Internet de las Cosas (IoT) y el aprendizaje automático, están transformando la seguridad y la eficiencia. Utilizando ejemplos como cámaras de seguridad con IoT y redes neuronales para reconocer amenazas, el video muestra cómo estas tecnologías mejoran la seguridad personal y reducen el tráfico y la contaminación. Además, se explora cómo la integración de dispositivos inteligentes en hogares y empresas está creando un futuro más seguro y eficiente. Estas innovaciones están allanando el camino para un futuro más conectado y sostenible.

Takeaways

• 😀 El IoT (Internet de las Cosas) conecta dispositivos físicos a través de la red, pero actualmente solo el 5% del mundo físico está conectado.
• 😀 Se espera que para 2020 haya 50 mil millones de dispositivos conectados a nivel global.
• 😀 Las ciudades y empresas están utilizando tecnologías emergentes como IoT y machine learning para mejorar la seguridad y eficiencia.
• 😀 El machine learning permite que las máquinas aprendan a partir de grandes volúmenes de datos, sin ser explícitamente programadas para hacerlo.
• 😀 Las redes neuronales, un componente clave de machine learning, simulan cómo funciona el cerebro humano y están formadas por capas de neuronas interconectadas.
• 😀 El método de retropropagación (backpropagation) se utiliza para entrenar redes neuronales, ajustando los pesos entre las neuronas para mejorar la precisión de los resultados.
• 😀 Un ejemplo de aplicación de machine learning es el uso de cámaras de seguridad IoT que pueden detectar a una persona con una máscara y un arma, llamando a la policía automáticamente.
• 😀 Las tecnologías emergentes también están transformando el transporte, como el 'vehicle platooning', donde los camiones se agrupan para mejorar la eficiencia del combustible y reducir la congestión del tráfico.
• 😀 Los vehículos ahora se comunican entre sí y con la infraestructura (como semáforos) para mejorar la seguridad y reducir accidentes de tráfico.
• 😀 Empresas como Google y Amazon están desarrollando dispositivos IoT accesibles que pueden automatizar tareas cotidianas, como abrir puertas de garaje al detectar la llegada de un coche.
• 😀 Estas tecnologías también están siendo utilizadas en sectores como la salud, donde dispositivos como el escáner de retina pueden detectar enfermedades a tiempo, o en la aviación, con sensores para mejorar la seguridad de los motores de aviones.

Q & A

¿Qué es el Internet de las Cosas (IoT) y cómo está relacionado con la seguridad en CVS?

El Internet de las Cosas (IoT) se refiere a la interconexión de dispositivos a través de internet, permitiendo que se comuniquen entre sí. En el contexto de CVS, IoT se utiliza para mejorar la seguridad mediante cámaras de seguridad conectadas a una red neuronal, que puede identificar amenazas rápidamente, como personas con máscaras o armas, y alertar a las autoridades.

¿Cuántos dispositivos IoT existen actualmente y cuántos se espera que haya en 2020?

Actualmente hay alrededor de 25 mil millones de dispositivos IoT, y se espera que ese número crezca a 50 mil millones para 2020, lo que refleja el rápido crecimiento de esta tecnología.

¿Cómo ayuda el aprendizaje automático (machine learning) a procesar grandes cantidades de datos?

El aprendizaje automático permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos que los sistemas informáticos tradicionales no podrían manejar, especialmente cuando se trata de datos complejos como videos. Utilizando redes neuronales, se pueden entrenar modelos para reconocer patrones y hacer predicciones basadas en esos datos.

¿Qué es una red neuronal y cómo funciona en el aprendizaje automático?

Una red neuronal es un modelo de aprendizaje automático que imita el funcionamiento básico del cerebro humano. Está compuesta por 'neuronas' artificiales conectadas entre sí, con conexiones ponderadas que determinan la influencia de una neurona sobre otra. A través de la retroalimentación y la propagación hacia atrás, el modelo se ajusta continuamente para mejorar su precisión.

¿Qué aplicación práctica de aprendizaje automático se describe en el ejemplo de CVS?

En el ejemplo de CVS, el aprendizaje automático se utiliza para identificar a personas que podrían estar representando una amenaza, como aquellos que usan máscaras o llevan armas, mediante cámaras de seguridad conectadas a una red neuronal. Esto permite detectar peligros rápidamente y alertar a las autoridades.

¿Cómo ayuda el IoT y el aprendizaje automático a reducir el tráfico y la contaminación en las ciudades?

El IoT y el aprendizaje automático se utilizan en tecnologías como los 'platooning' de vehículos, donde los camiones se alinean en formaciones cercanas para mejorar la eficiencia del combustible y reducir la resistencia al aire. Esto no solo reduce el tráfico al permitir que más vehículos se ajusten en las carreteras, sino que también disminuye la contaminación al optimizar el consumo de combustible.

¿Qué es el 'platooning' de vehículos y cómo contribuye a la mejora del tráfico y la reducción de la contaminación?

El 'platooning' de vehículos implica la agrupación de camiones en formaciones cercanas, permitiendo una mayor eficiencia de combustible y reducción de la resistencia al aire. Este sistema también contribuye a reducir el tráfico al permitir que más vehículos se ajusten en el mismo espacio en las autopistas.

¿Cómo pueden las ciudades utilizar el IoT para mejorar la seguridad vial?

Las ciudades pueden utilizar el IoT para mejorar la seguridad vial mediante la comunicación entre vehículos y la infraestructura. Por ejemplo, los vehículos pueden recibir señales de alerta de los semáforos, y los semáforos pueden sincronizarse con los vehículos, lo que reduce el riesgo de accidentes al optimizar el flujo de tráfico.

¿Qué ejemplo de aplicación del IoT en la medicina se menciona en el guion?

Un ejemplo de aplicación del IoT en la medicina es el uso de una red de sensores en los ojos de los pacientes para detectar ataques cardíacos de manera temprana. Google utilizó 300,000 registros de pacientes para entrenar un sistema de escaneo de retina que puede salvar vidas al identificar problemas cardíacos antes de que ocurran.

¿Qué dispositivos relacionados con el IoT se mencionan como innovadores para el hogar?

Se mencionan dispositivos de Amazon como el 'Amazon Tip Lands', un dispositivo habilitado para IoT que permite realizar tareas como el reconocimiento de objetos y abrir puertas de garaje mediante redes neuronales, lo que muestra cómo los dispositivos IoT pueden mejorar la comodidad y la eficiencia en los hogares.