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Reportajes y análisis

9 proyectos de investigación

Que podrían transformar la industria

Proyectos inviestigacin universidades

[04/01/2016] Si da un vistazo a la lista de repositorios en GitHub, verá códigos sorprendentes de programadores que viven en todo el mundo, así como esfuerzos de firmas grandes y pequeñas. Pero una cosa que no ve con frecuencia es trabajo que viene de los laboratorios de una universidad. Es raro que la próxima gran cosa escape de un departamento de ciencias de la computación académico y capture la atención del mundo.

Esto no es un golpe contra la investigación universitaria. Pero competir con proyectos de fuente abierta que disfrutan de un amplio apoyo de toda la industria y de todo el mundo es difícil para un grupo de académicos y estudiantes de posgrado. Es cierto, a muchas de las mejores universidades de ciencias de la computación les va bien, pero eso no significa que el dinero se está invirtiendo en investigación. Los programadores de fuente abierta, por otro lado, pueden construir códigos más rápido, comúnmente porque tienen jefes que les pagan para construir algo que dará resultados en los próximos cuatro meses, no en los próximos cien años.

Aun así, los departamentos de ciencias de computación logran superar -muchas veces por lejos- sus expectativas. Aunque una buena parte de la investigación está dedicándose a temas arcanos como los límites filosóficos de la computación, partes de ésta pueden ser tremendamente útiles para el mundo en general.

A continuación, tenemos nueve proyectos desarrollándose actualmente en laboratorios universitarios que merecen su atención. Pueden no ser los absolutamente mejores o más avanzados, pero cada uno tiene el potencial de tener un impacto amplio en el mundo de la computación. Algunos ofrecen entregar código, otros ofrecen potencial más que nada, pero todos ofrecen un camino directo para la transformación de nuestro mundo con computación de utilidad.

DeepDive

Big data es un área en donde la concentración académica en los fundamentos matemáticos puede dar resultados, y uno de los paquetes más prominentes en ganar atención últimamente es DeepDive, una herramienta para explorar texto desestructurado. Mientras muchos proyectos de big data trabajan con información bien estructurada que ya están en tablas, DeepDive se centra en encontrar correlaciones en archivos de texto sin formato y otros archivos que no están organizados.

Institución: Universidad de Stanford
Proyecto: DeepDive
GitHub: Aquí

El código Java opera una red de vías que empuja los datos sin formato a través de un conjunto de herramientas que analizan y descomponen el lenguaje natural en corrientes de entidades -gente, lugares, compañías o cosas. Después utiliza algoritmos estadísticos para buscar conexiones entre las entidades, inclusive si no están deletreadas explícitamente. Después, estos resultados son reducidos a inferencias claras e insertados en una base de datos tradicional.

Los resultados varían dependiendo del estilo del texto, la naturaleza de la consulta y la claridad de la escritura, pero en buenas circunstancias, la herramienta puede producir mejores resultados que los humanos. Hasta los desarrolladores reportan que algunos estudios han mostrado que DeepDive "excedió la calidad de anotadores humanos voluntarios tanto en precisión y recordación para artículos científicos complicados.

ZeroCoin

Bitcoin puede que sea varias cosas, pero no es tan anónimo como asume la gente. El sistema rastrea todas las transacciones, así que es posible rastrear una sola moneda desde la fecha en que nació, a través de todos los dueños, hasta el actual. ZeroCoin quiere cambiar eso. El sistema propuesto va a establecer un mundo paralelo donde las monedas van a entrar y salir, borrando el rastro. El sistema promete unir privacidad y seguridad.

Institución: Universidad Johns Hopkins
Proyecto: ZeroCoin

El sistema establece una moneda temporal llamada ZeroCoin que se mantiene en un pool anónimo que no rastrea a quién pertenece o de dónde proviene. El dueño verdadero puede gastar la moneda creando una prueba de conocimiento cero que establece su derecho de control sin revelar sus identidades. La moneda después es removida del pool piscina anónimo y convertida otra vez en una Bitcoin regular.

"Nuestro objetivo es construir una moneda codificada donde sus vecinos, amigos y enemigos no puedan ver lo que usted trajo o por cuánto, dicen los desarrolladores de ZeroCoin.

Burlap

Encontrar la mejor ruta o la respuesta óptima puede ser más difícil que buscar una aguja en un pajar. Muchos problemas tienen billones, trillones, o hasta cuatrillones de posibles soluciones, y encontrar la mejor requiere de mucho poder de cómputo.

Institución: Universidad Brown
Proyecto: Burlap
GitHub: Aquí

Burlap le permite definir el problema como una red de nodos con vectores de características o atributos adjuntados a éste. Los algoritmos pueden buscar a través de la red usando una combinación de búsqueda con fuerza bruta y exploración guiada estadísticamente. El nivel más alto de algoritmo planea la búsqueda y despliega los mejores algoritmos. El kit de herramientas incluye docenas de los algoritmos útiles para una búsqueda en base a personas.

La herramienta es útil para los campos basados en datos donde estos pueden ser colocados en un mapa dentro una gran colección de nodos u objetos. El código está escrito en Java e incluye un abastecimiento grande de herramientas para perfilar y depurar que son útiles para mantener al código moviéndose hacia la meta óptima.

SpiroSmart

El teléfono inteligente nos puede permitir hablar, mandar mensajes de texto, y hasta ver videos de gatos, pero su contribución más grande a la sociedad podría ser el de convertirse en doctores móviles, listos para rastrear nuestra salud, día y noche. Entre los cientos de aplicaciones nuevas para rastrear nuestros cuerpos se encuentra SpiroSmart, un programa de software que analiza nuestros pulmones al escuchar nuestra respiración y al medir los ecos y reverberaciones.

Institución: Universidad de Washington
Proyecto: SpiroSmart

La prueba médica convencional llamada spirometer requiere que la persona respire a través de un pequeño molino de viento que mide la intensidad. Usar un micrófono reduce el peligro de contaminación y le da la posibilidad a la gente de hacer pruebas de respiración discretamente a lo largo del día.

El proyecto es parte de una colección de herramientas que analizan la salud del pulmón. Otra herramienta, CoughSense, grabará el número y severidad de los "episodios de tos durante el día. Esta herramienta reemplaza a equipo especializado o registros de papel. Otra perspectiva, WiiBreathe, observa las distorsiones de las señales de Wi-Fi en el rango de 2,4 GHz mientras estas pasan a través del cuerpo y los pulmones. Puede registrar la respiración dentro de "la exactitud de 1,54 respiraciones por minuto cuando se le compara con una banda clínica respiradora de pecho. Todo promete reducir la necesidad de hardware especializado, haciendo que las pruebas sean más simples y efectivas para todos los usuarios.

Halide

Como la fotografía digital se está volviendo cada vez más común, es lógico que la gente quiera hacer más con sus imágenes que solo mirarlas. Algunos quieren usar filtros de color, otros editar imágenes, y aún más quieren usar las imágenes como una entrada de información para algún algoritmo, quizás para maniobrar un auto autónomo.

Institución: Instituto Tecnológico de Massachusetts
Proyecto: Halide
GitHub: Aquí

Todos estos algoritmos requieren de loops ­-muchos y muchos loops anidados revueltos a través de las filas y columnas de los pixeles. Resulta que ser cuidadoso con el diseño de su algoritmo, prestando atención al almacenamiento de datos cuando se estructuran estos loops, puede hacer una gran diferencia en la velocidad. Si es que quiere convertir su algoritmo para operar en una GPU, necesitará volver a pensar en todos estos algoritmos otra vez.

Halide es un lenguaje de computación para el procesamiento de imágenes diseñado para abstraer estas decisiones por usted. Se preocupará de los loops y conversiones GPU por usted. Si escribe las instrucciones para analizar un solo píxel, el lenguaje de computación producirá códigos rápidos para revolverlos a través de toda la imagen.

Visual Microphone

Tradicionalmente, las cámaras han sido usadas para tomar fotos estáticas de cosas para guardarlas para el futuro. Las cosas podrían moverse cuando los broches de obturación se rompen; pero después de eso, están congeladas eternamente como personas en una urna griega.

Institución: Instituto Tecnológico de Massachusetts
Proyecto: Visual Microphone

Ahora que las cámaras rápidas pueden capturar cientos o miles de imágenes por segundo, los investigadores están descubriendo que las cámaras pueden hacer más que imitar al ojo. También pueden hacer lo que nuestros oídos y piel capten sonido o vibración usando solo luz.

El proyecto The Visual Microphone usa una serie de imágenes para detectar pequeños movimientos en un objeto. En el video de demostración, Visual Microphone se fija en pequeños movimientos que una bolsa de papas fritas que se arruga crea cuando el sonido golpea a la bolsa. Las vibraciones podrán ser bien suaves, pero son suficientes para que el software recupere una aproximación razonable del sonido.

El equipo está aplicando la misma idea general a otros problemas, como determinar si es que construir un puente es estable y seguro. Ellos pueden utilizar una secuencia de imágenes de un día ventoso para buscar cambios pequeños o no tan pequeños en el edificio. Las vibraciones resonantes pueden no ser lo suficientemente grandes para ser vistas o sentidas por humanos, pero la cámara puede detectarlas.

La idea es lo suficientemente simple como para crear un número de otros sensores. Las cámaras pueden tomar nuestro pulso rastreando el flujo sanguíneo a través del rubor de la piel. Monitores de video pueden contar la respiración de un infante observando la expansión de su pecho. En estos casos, la cámara no es solo más eficiente, sino más segura porque no hace contacto y trabaja desde una distancia.

Drake

Los robots y drones se están convirtiendo cada vez más comunes en la industria al salir de los laboratorios y asumir roles. Controlar estas máquinas requiere un buen manejo de las leyes físicas. Drake es una colección de paquetes que hace más fácil escribir el código que controla a estas máquinas.

Institución: Instituto Tecnológico de Massachusetts
GitHub: Aquí

El código produce un número de modelos básicos y no tan básicos para predecir cómo se moverá el robot. Puede empezar modelos rígidos de cuerpo, una capa en resultados aerodinámicos, e integrarlo todo dentro de un algoritmo de control dinámico. Existe también un complemento de herramientas de visualización para depurar su código y observar cómo se comporta.

Institución: Fundación alojada por la Universidad de Economía y Negocios de Viena
Proyecto: R

R

Cualquiera que haya pasado tiempo con big data, o los científicos de datos, sabe que ellos confían con mayor frecuencia en un lenguaje llamado R para procesar los números y producir los tipos de conocimientos intuitivos estadísticos que hacen felices a los administradores. Ya sea que se trate de marketing, administración de riesgo, programación, o cualquier otro trabajo para mantener a la industria funcionando, R está en sincronía con el análisis estadístico que aprueba o desaprueba una hipótesis.

Institución: Muchas universidades
GitHub: Aquí

Educación

Ahora, guardando lo mejor para el final, se trata de algo que las universidades hacen mejor que nadie: enseñar. Todos estos proyectos son buenos, pero muchas escuelas están compartiendo sus cursos de fuente abierta. Están compartiendo materiales de curso, lecciones en video y hasta organizando el tipo de grupos de estudio y sesiones de calificación que convierten una lección o un libro en un curso completo.

Existen docenas de buenos cursos, así que es posible hacerse de un título completo gratuitamente (o a un precio bajo). Estos dos repositorios GitHub son guías hacia unos cuantos cursos reales de los que hay allí afuera.

Peter Wayner, InfoWorld (EE.UU.)