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No hace mucho tiempo que el Software Defined Networking (SDN) se pregonó como la próxima gran novedad. Como evolución desde las redes tradicionales definidas estáticamente y configuradas manualmente, las Redes Definidas por Software (SDN) permitieron una vista general de la red, y la configuración automáticamente de los dispositivos en respuesta a eventos de la misma, como agregar o cambiar una oferta de servicio. Y con esta nueva habilidad de separar la configuración y el establecimiento de la red (plano de control), del movimiento real de paquetes a través de la red (plano de datos), SDN se presenta como la tecnología para revolucionar la administración de la red. A menudo encontramos que la tecnología tiene muchos significados diferentes. Por lo menos, la mayoría estará de acuerdo en que SDN se debe usar para separar los planos de control y de datos. En 2012, algunos opinaban que SDN no era más que el OpenFlow de Microsoft (un protocolo que permite que un controlador interactúe con los dispositivos). Estaban sorprendidos y confundidos porque habían estado implementando un enfoque basado en modelos con orquestación (automatización con una interfaz fácil de usar). Para agregar más confusión en esa línea, más adelante, la gente comenzó a recomendar la combinación de SDN con Network Function Virtualisation (NFV). Luego, en 2014, llegó SD-WAN, donde los fabricantes impulsaban hardware y software para mejorar la eficiencia operativa de las empresas. Luego vimos términos como interfaces de abstracción, nube y telemetría arrojados a un mix de SDN, y a cada protocolo e iniciativa se le dio el prefijo «abierto». Entonces, ¿quién tenía razón? ¿Y cuáles son todos estos componentes? Las siguientes secciones describen algunas de las mejores aplicaciones de SDN y algunos otros términos que se utilizan junto con la tecnología. Hay un tema común en todos los casos de uso de SDN, y esa es la aplicación de una capa de software de controlador adicional. Esto automatiza la provisión de servicios en una red, en lugar de requerir la interacción humana con los dispositivos. Al eliminar el error humano, la capa adicional proporciona consistencia y reduce el tiempo de administración. Sin embargo, cómo este controlador recibe instrucciones y cómo se comunica con los dispositivos, a menudo varía mucho.

La inteligencia Artificial y los algoritmos neuronales encuentra una aplicación de enorme utilidad para las comunicaciones de todo tipo con los sistemas de traducción simultánea en tiempo real. Sistemas que llegan al lenguaje escrito y al hablado. La comprensión de un idioma es mucho más compleja que el conocimiento de las palabras y su correlación en el diccionario. Por ejemplo, elevar un pulgar al final de una conversación puede ser señal de aceptación en unos idiomas o países mientras que en otros supondría una grave ofensa. El proyecto KRISTINA de la UE pretende facilitar la interpretación del lenguaje junto con las barreras culturales para desarrollar un asistente personal de traducción.

El software en que están trabajando puede ver, escuchar y responder a los migrantes en formas que son socialmente apropiadas para ellos o traducir sus necesidades para los lugareños.

Se trata de ayudar a las personas a superar las barreras cuando llegan a un país desconocido y no sólo de traducir el lenguaje, es más bien un tema de comunicación que requiere conocimientos sociales, culturales y de antecedentes, es lo que su “agente de conversación socialmente inteligente” está tratando de hacer. El agente toma la forma de una plataforma digital que puede responder a las preguntas de los usuarios en su idioma nativo. El objetivo es desarrollar un sistema que funcione con dispositivos como tabletas y ordenadores portátiles y hacer estas interacciones tan normales y naturales como sea posible para que los usuarios puedan hacer preguntas y charlar, como si estuvieran hablando con otro ser humano. Fuente: Community Research and Development Information Service. La necesidad de conectar personas en cualquier parte del mundo haciendo comprensibles los idiomas es algi detectado por los dos gigantes de internet Google y Facebook. En los últimos meses Google puso a disposicón de los usuarios un nuevo sistema de traducciones automatizadas que utiliza las redes neuronales para traducir frases completas. Actualmente da soporte a once idiomas, incluyendo ruso, hindi y vietnamita. En total, cubre el 35% de todas las consultas realizadas en su servicio Google Translate.

La novedad del sistema neuronal es que es capaz de aprovechar el Machine Learning para conseguir traducciones más fiables y naturales.

Por su parte Facebook anunció que gracias a la Inteligencia Artificial está preparada para ofrecer traducciones inmediatas de sus contenidos, no solo escritos sino también vídeos, a un total de 45 idiomas. La tecnología, también neuronal, puede utilizarse en chatbots y otras herramientas y ha sido ofrecida a la comunidad de desarrolladores.

La imitación de organismos biológicos para el diseño de robots y otras máquinas permite solucionar problemas propios de las herramientas artificiales con materiales biocompatibles o estructuras animales. Tal es el caso de un robot semejante a las medusas, fabricado por hidrogeles de polímeros compuestos en su mayoría por agua, fabricados por el MIT. Su estructura a base de gel se mueve cuando se bombea agua dentro y fuera del mismo. Con este proceso, pueden realizar tareas como el golpeo o captura de objetos.

Cada robot de hidrogel está formado por un conjunto de estructuras similares a músculos conectados entre sí por tubos que inflan o vacían de agua sus cavidades. Esto permite a los robots estirarse o adoptar formas complejas.

Entre sus ventajas, la más destacable por su posible aplicación médica, es el uso de estos robots de materiales amigables para los órganos, en operaciones o tareas en las que haya que manipular órganos internos con mayor suavidad, ofreciendo un tacto similar a unas manos. Hasta ahora existían experimentos previos con materiales de silicona, que son menos biocompatibles que los hidrogeles, compuestos básicamente de agua. Para aplicar sus materiales de hidrogel blando a la robótica, los investigadores se fijaron primero en el mundo animal. Se concentraron en particular en leptocéfalos, o anguilas diminutas transparentes. «Parece que trataron de evolucionar a una forma transparente como una táctica de camuflaje eficiente” explican los científicios “Y queríamos alcanzar un nivel similar de transparencia, fuerza y velocidad.» De hecho, uno de los primeros experimentos que realizaron una vez conseguida la estructura con impresión 3D, fue sumergirla en un tanque de agua con peces y capturarlos con ella. Midieron las propiedades acústicas y ópticas de los robots de hidrogel, y se encontraron que eran casi iguales a las del agua . «El robot es casi transparente, muy difícil de ver» —dice el profesor Xuanhe Zhao, uno de los investigadores— “Es suave y no daña a los peces. Una mano robótica con fuerza probablemente los aplastaría.” Fuente: MIT Otros animales como los murciélagos también han inspirado a los científicos para desarrollar robots más eficaces en tareas como el vuelo. Investigadores de la Universidad de Illinois han creado un robot autónomo de murciélago llamado Bat Bot (B2) con suaves alas articuladas que pueden imitar los mecanismos clave del vuelo de los murciélagos biológicos. Pesa sólo 93 gramos y posee ventajas frente a drones cuatrimotores. Los murciélagos tienen más de 40 articulaciones activas y pasivas que han sido reducidas a 9 (5 activass y 4 pasivas) en las articulaciones del robot B2. Las frecuencias de aleteo de un murciélago robot son más bajas (7-10 Hz) que las de un cuadrotor (100-300 Hz). Además son inherentemente seguros porque sus alas están fabricadas principalmente con materiales flexibles y son capaces de chocar unos con otros, o con obstáculos en su entorno, con poco o ningún daño.

El diseño propuesto por el equipo de la Universidad de Illinois, también aporta mayor eficiencia energética, gracias a que la flexibilidad del ala amplifica el movimiento y requiere menos consumo.

«Cuando un murciélago bate sus alas, es como una hoja de goma» —explica el profesor Hutchinson, de la Facultad de Ingeniería Eléctrica e Informática en Illinois— «Se llena con el aire y se deforma. Y luego, al final de su movimiento de carrera descendente, el ala empuja el aire hacia fuera cuando vuelve a su sitio. Puede obtener esta gran amplificación de la energía que se produce tan sólo por el hecho de que están utilizando membranas flexibles dentro de la propia ala «. fuente: Illinois.edu