Machine learning: del mundo de los negocios a la salud
Hace poco se conoció que en California se está experimentando con el uso de algoritmos de machine learning en temas de salud, como la elaboración de vacunas. Los investigadores están buscando identificar en base a datos las secuencias de ARN, con formas y estructuras complejas, para conseguir vacunas con mayor potencia y estabilidad que las actuales.
El machine learning es una rama de la ciencia que estudia y desarrolla algoritmos y modelos predictivos, para identificar patrones de comportamiento poco evidentes dentro de enormes bases de datos, que ayudan a realizar predicciones. En el mundo de los negocios, no es nuevo, pues pueden identificar patrones que discriminan entre una transacción que es un fraude de una que no lo es. Sobre la base de la información histórica, podrían predecir el futuro en términos del fraude y evaluar las potenciales pérdidas económicas. Esta es una de miles de aplicaciones.
El avance en la creación de vacunas es notable, pero no el único. En salud, se han tratado problemas de predicción de enfermedades como el cáncer o Alzheimer, para anticiparse a la enfermedad y así curarla antes que el daño sea irreparable.
Si bien ha habido cuestionamiento, por los riesgos y temas éticos al utilizar estos algoritmos, se debe precisar que en sí no son peligrosos. Sin embargo, es necesario tener cuidado con la manipulación, seguridad y vulnerabilidad de los datos.
Hoy solo conocemos la punta del iceberg. Aún no somos capaces de cuantificar y entender y menos dimensionar los múltiples beneficios que podrían proporcionar en distintos ámbitos de la salud y los negocios.
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Jaime Miranda, académico Departamento de Control de Gestión y Sistemas de Información, Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile
En deuda con el Medio Ambiente
El próximo 5 de junio tiene lugar una nueva edición del Día Mundial del Medio Ambiente. Este llega, precisamente, en un contexto crítico en lo que se refiere a este tema, tanto para el mundo como para nuestro país.
De hecho, el pasado 13 de mayo Chile tuvo su "Earth Overshoot Day", es decir, ese día nuestro país consumió la totalidad de los recursos naturales que puede generar en un año, cayendo en sobregiro con el medio ambiente[1].
Este es un momento donde ya no es importante, sino imperativo y urgente para nuestro planeta y para nosotros como raza humana, el acelerar los procesos de descarbonización de las matrices energéticas de manera global.
Es necesario avanzar a pasos agigantados y apresurados en implementación de energías limpias, para que formen una parte cada vez mayor de la matriz nacional. De esta manera, se logrará equilibrar la generación de MW verdes con la transmisión de esa energía, reduciendo los vertimientos de esta y también implementando tecnologías que permitan usar las ERNC todos los días.
De esta manera, ojalá estemos celebrando un próximo Día Mundial del Medio Ambiente en un mejor y más verde contexto. Chile tiene mucho que aportar en ese sentido..
Pablo Ceppi, CEO de Solek Chilea
IA y cambio climático
Una reciente noticia de reunión sobre ciencia y tecnología en Japón, se titula: "Los ministros del G-7 apuestan por la IA (Intel. Artif.) para combatir el cambio climático", y agrega---el uso de la IA y la computación cuántica puede desempeñar un rol clave en la llamada "transición verde"--- la declaración de intenciones en el artículo es sin lugar a dudas muy buena y positiva. Pero se sigue soslayando "la" o una de las causas principales que generan el cambio climático, nuestra sobrepoblación.
Ahora parece ser de lógica básica abrir los ojos y sobre todo la mente y reconocerlo actuando en consecuencia antes que sea aún más tarde; siendo así desarrollar políticas de concientización y compromisos para reducir la carga humana planetaria sumada a otras medidas más elaboradas con ayuda de tecnologías como las señaladas anteriormente, lo demás sería negarse a reconocer la dura realidad que enfrentamos: una gran masa humana que atender y con ello las graves consecuencias que acarrea.
José Manuel Caerols Silva
