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Aunque la realidad es que la robótica puede ser una gran aliada de los servicios públicos, su implementación está siendo lenta. Si bien existe la capacidad técnica y la voluntad política, las implicaciones sociales, especialmente en lo que respecta al empleo, plantean desafíos significativos. Exploraremos cómo la robótica podría revolucionar la Administración Pública, destacando tanto sus beneficios potenciales como las consideraciones sociales que deben abordarse en este proceso de innovación.

De todos es sabido que la digitalización ha sido la tabla de salvación para las empresas y la sociedad durante la pandemia del coronavirus. Desde permitir que la actividad profesional se mantuviera con la adopción masiva del teletrabajo a la explosión definitiva del eCommerce y los medios de pago mobile o vía apps. Pero si una tecnología emergente ha luchado de forma silenciosa contra las dificultades derivadas del COVID-19 ha sido Internet de las Cosas (IoT). Gracias a la sensorización y conectividad de infinidad de dispositivos, se han podido realizar labores de todo tipo: lecturas de contadores, control de aforos o trazabilidad de los envíos, por citar solo algunas.

En los últimos años se ha producido una notable incorporación de sistemas robotizados en misiones de rescate, sobre todo en entornos naturales de difícil acceso. Una rápida respuesta en la localización y los primeros auxilios del accidentado es fundamental porque de ello depende la vida de las víctimas. En la actualidad, en estas operaciones suelen intervenir un robot terrestre, drones y un equipo de rescate con sensores. Los operadores de tierra son los que deciden las maniobras del robot, ya que este no dispone hoy en día de la inteligencia necesaria para actuar sobre el terreno autónomamente. Por ello, sería vital que el operador del centro de control y el equipo de rescate pudieran acceder a la información actualizada donde el robot está trabajando, y a los datos recabados por drones y sensores. Es decir, que el robot y el dron recibieran las órdenes en cuestión de milisegundos. Sin embargo, la tecnología actual no dispone de valores bajos de latencia, ni suficiente ancho de banda para llevarlo a cabo.

El reto consiste en mejorar las comunicaciones del sistema de rescate para permitir un control remoto de los sistemas robotizados, transmitir vídeo de alta calidad (HD) en tiempo real y acceder a información actualizada del sistema de emergencia. Es importante priorizar las comunicaciones para garantizar una calidad de servicio Quality of Service (QoS), es decir, extremo a extremo de la red.

Los científicos de computación de Rutgers utilizaron Inteligencia Artificial para controlar un brazo robótico que proporciona una forma más eficiente de empacar cajas, ahorrando tiempo y dinero a las empresas. “Podemos lograr soluciones automatizadas y de bajo costo que se pueden implementar fácilmente. La clave es tomar decisiones de hardware mínimas pero efectivas y concentrarse en algoritmos y software robustos «, dijo el autor principal del estudio, Kostas Bekris, profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Escuela de Artes y Ciencias de la Universidad de Rutgers en New Brunswick . Bekris, Abdeslam Boularias y Jingjin Yu, todos profesores asistentes de ciencias de la computación, formaron un equipo para tratar múltiples aspectos del problema de empaquetado del robot de manera integrada a través del hardware, la percepción 3D y el movimiento robusto.El estudio revisado por expertos de científicos se publicó recientemente en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica y Automatización , donde fue finalista para el Premio al Mejor Paper en Automatización. El estudio coincide con la tendencia cada vez mayor de implementar robots para realizar tareas de logística, ventas y almacenamiento. Los avances en robótica se están acelerando a un ritmo sin precedentes debido a los algoritmos de aprendizaje automático que permiten experimentos continuos.

  El embalaje apretado de productos seleccionados de una pila no organizada sigue siendo en gran medida una tarea manual, aunque es fundamental para la eficiencia del almacén. La automatización de tales tareas es importante para la competitividad de las empresas y permite que las personas se centren en el trabajo menos exigente y físicamente exigente, según el equipo científico de Rutgers.
  El estudio de Rutgers se centró en colocar objetos de un contenedor en una pequeña caja de envío y organizarlos bien. Esta es una tarea más difícil para un robot en comparación con solo recoger un objeto y soltarlo en una caja. Usaron datos visuales y una ventosa simple, que se dobla como un dedo para empujar objetos. El sistema resultante puede derribar objetos para obtener una superficie deseable para agarrarlos. Además, utiliza datos de sensores para atraer objetos hacia un área específica y empujar objetos juntos. Durante estas operaciones, utiliza el monitoreo en tiempo real para detectar y evitar fallas potenciales.
  Dado que el estudio se centró en empacar objetos en forma de cubo, un próximo paso sería explorar el empacado de objetos de diferentes formas y tamaños. Otro paso sería explorar el aprendizaje automático mediante el sistema robótico después de que se le haya asignado una tarea específica. Los autores principales son Rahul Shome y Wei N. Tang, estudiantes de doctorado en el Departamento de Ciencias de la Computación. Los coautores incluyeron estudiantes de doctorado Changkyu Song y Chaitanya Mitash, así como Hristiyan Kourtev, un programador científico en el Centro Rutgers para la Ciencia Cognitiva. El trabajo fue apoyado por contratos de investigación y subvenciones del centro de investigación Silicon Valley de JD.com y la Fundación Nacional de Ciencia.

Un estudio explora cómo los robots en el quirófano y como impactan en el trabajo en equipo de la sala de operaciones. Los investigadores de Cornell analizaron de cerca el impacto de ese cambio en un nuevo documento, “Operando a distancia: cómo un robot quirúrgico teleoperado reconfigura el trabajo en equipo en la sala de operaciones”, presentado en la Conferencia ACM sobre trabajo cooperativo y computación social con soporte informático Del 3 al 7 de noviembre en Jersey City, Nueva Jersey. En la cirugía tradicional, los médicos y las enfermeras se apiñan alrededor de un paciente, pasan los instrumentos, se observan las caras y, a menudo, se tocan físicamente. Durante la cirugía robótica, sin embargo, el robot está en el centro de la habitación. El cirujano está en un rincón, con la cabeza sumergida en una consola. El resto del personal médico está disperso, por lo general, no se pueden ver las caras y están desocupados por largos períodos de tiempo. «El robot influye en los aspectos del trabajo en equipo y tal vez dificulta el trabajo en equipo», dijo la autora principal Hannah RM Pelikan, ex becaria de Cornell en el laboratorio de  Malte Jung , profesora asistente de ciencias de la información y coautora del paper. «Definitivamente tienen que hacer más cosas para superar los desafíos que presenta el robot, y necesitan desarrollar nuevas estrategias». Los investigadores pasaron dos años entrevistando al personal médico y observando cirugías en dos hospitales de EE. UU. Utilizando el Sistema quirúrgico Da Vinci , un robot grande con varios brazos equipados con instrumentos quirúrgicos y una cámara endoscópica. El video grabó más de 50 horas de cirugías realizadas con y sin Da Vinci, el robot quirúrgico más popular del mundo, controlado por el cirujano mediante un joystick y utilizado en 877,000 cirugías en 2017. El Da Vinci ha sido acreditado con mayor precisión, mejor visión y reducción de la carga cognitiva y la fatiga física del cirujano, pero ningún estudio anterior examinó la distancia que crea dentro del equipo quirúrgico. «Al entender que la dinámica social en equipos es realmente importante, me sorprendió la forma en que los ingenieros en ese contexto pensaban en la cirugía simplemente como la tarea mecánica de cortar y unir tejidos» —dijo Jung— «¿Qué sucede si tomas a un miembro crucial del equipo, a los líderes del equipo, y los metes en una caja?» En la cirugía abierta (no robótica), los cirujanos a menudo usaban una sola palabra o señal con la mano para indicar lo que necesitaban, pero en la cirugía robótica, donde la mayoría de los miembros del equipo no se podían ver, era necesario decirlo en voz alta. Los miembros del equipo de cirugía robótica se comunicaron como pilotos de avión, dando instrucciones verbales y confirmándolos verbalmente. «Está presionando, ¿verdad?», Preguntó un cirujano en un momento, y el primer asistente respondió: «Presionando, señor», ambos reconociendo la pregunta e insertando el «señor» para indicar el final de la oración. En la cirugía abierta, los miembros del equipo operativo tendían a estar muy en sintonía con el estado de ánimo y las emociones de los demás, una necesidad cuando se realiza un trabajo tan complejo e intrincado. Pero el robot hizo más difícil medir los sentimientos, dijo Pelikan. «En la sala de operaciones realmente se vigilan mutuamente, realmente notan que si alguien no se siente bien, ven las cosas antes de que usted las diga», dijo Pelikan, quien planea comenzar un estudio de doctorado en la Universidad de Linköping en Suecia en noviembre. «Con el robot eso es más difícil». Los asistentes del cirujano se necesitaban con menos frecuencia en las cirugías robóticas, a veces llevándolos a conversar entre ellos o distraerse ocasionalmente. Esos chats también podrían causar un estrés leve para los cirujanos que escuchan las conversaciones que ocurren sin ellos. Un cirujano le dijo a un entrevistador que se siente «solo» operando en la consola aparte de su equipo.Los equipos tendían a compensar este tipo de distancia afectiva en mayor o menor medida. Durante las cirugías abiertas, los cirujanos generalmente se fueron tan pronto como se completó la operación. Sin embargo, en las cirugías robóticas, los cirujanos a menudo se unían a los demás para lo que los investigadores denominaban un «grupo» después de los procedimientos, charlando, bromeando y, a veces, tocando.
«Ya podíamos comenzar a ver la incipiente generación de nuevos rituales quirúrgicos que se estaban inventando en respuesta a los tipos de desafíos que describimos», dijo  Steven Jackson , profesor asociado de ciencias de la información, quien también es coautor del artículo, junto con Amy. Cheatle, estudiante de doctorado en ciencias y tecnología.

Puede ser una de las caras más humanas de la robótica. El empleo de técnicas terapéuticas para el autismo con robots está siendo probado por distintas universidades y podrían ofrecer posibilidades que las personas no son capaces. El proyecto más avanzado se está llevando a cabo en la Universidad de Portsmouth. El denominado DREAM  (Development of Robot-Enhanced therapy for children with AutisM) pretende desarrollar robots que pueden funcionar autónomamente y ayudar al terapeuta para mejorar las habilidades de la interacción social del niño, tales como la atención común o la imitación. Se ha comprobado que las terapias asistidas por robots (RAT) son prometedoras como potenciales herramientas terapéuticas y de evaluación, ya que la investigación ha demostrado que los niños con un trastorno del espectro autista se involucran más fácilmente con los robots que con los humanos, ya que los robots son simples y predecibles. Sin embargo, los robots sociales actuales son simplemente controlados a distancia por los terapeutas y como las terapias estándar, todavía requieren mucho tiempo, energía y recursos humanos. El proyecto DREAM tiene como objetivo desarrollar un robot autónomo que minimice la intervención del terapeuta para que puedan centrarse más en el niño y mejorar el resultado de la terapia. El robot DREAM también funcionará como una herramienta de diagnóstico recolectando datos clínicos durante la terapia. La tarea principal del grupo de investigación de la Universidad de Portsmouth es capturar y analizar datos sensoriales de los niños – gestos de movimiento, mirada, expresiones faciales , sonido y voz – y hacer que el robot entienda lo que el niño está haciendo para poder tener una mejor Interacción. El equipo tiene una experiencia sustancial en la fusión de datos multisensoriales, especialmente sensores y analíticos para sistemas de múltiples cámaras. Ellos han desarrollado un ambiente inteligente multi-cámara, que consiste en un robot NAO, cámaras Microsoft Kinect y cámaras de alta resolución que rastrea y mide los movimientos del niño y las expresiones faciales y las interacciones con el robot.
Fuente: UoP News Investigadores de la Universidad Miguel Hernández (UMH) y AISOY Robotics están colaborando para ampliar el potencial de su asistente robot para el tratamiento de niños con diagnóstico de trastorno del espectro autista (TEA) La terapia actual en la Clínica Universitaria para niños diagnosticados en el espectro del autismo ya incorpora el robot emocional AISOY1 como ayudante del terapeuta. Los investigadores de este equipo multidisciplinario combinarán sus conocimientos de terapia conductual y robótica para idear nuevas formas de usar este robot en sesiones de terapia para traer beneficios adicionales. La terapia actual en la Clínica Universitaria para niños diagnosticados en el espectro del autismo ya incorpora el robot emocional AISOY1 como ayudante del terapeuta. Los investigadores de este equipo multidisciplinario combinarán sus conocimientos de terapia conductual y robótica para idear nuevas formas de usar este robot en sesiones de terapia para traer beneficios adicionales. Un cuerpo de tareas interactivas de tres vías entre el niño, su terapeuta y el robot será diseñado y probado inicialmente en pacientes ambulatorios de ASD jóvenes. La idea es que a través de estas interacciones el niño mejorará sus habilidades cognitivas, emocionales y sociales (comunicación). Por ejemplo, el robot «asiste» al terapeuta expresando emociones que el niño debe identificar y proponer juegos que apuntan a diferentes habilidades. Se espera que el niño forme vínculos emocionales con el robot, y que esta y la interacción extra que trae a las sesiones mejorará la adherencia terapéutica.

La robótica evolutiva es un área nuevo de investigación que se basa en los principios evolutivos de Darwin para desarrollar de forma automática robots autónomos. En un nuevo artículo de investigación publicado en Frontiers in Robótica & AI , los investigadores añaden más complejidad al campo, demostrando por primera vez que, al igual que en la evolución biológica, la evolución del robot humanoide se ve afectada por factores epigenéticos. La epigenética, término atribuido a Conrad Waddington en 1945, se describe como como “la rama de la biología que estudia las interacciones causales entre los genes y sus productos que dan lugar al fenotipo”.Basada en esta teoría, en robótica evolutiva se crearía una «reserva genética» artificial que produzca genomas, cada uno de los cuales codifica el sistema de control de un robot. Así, se permite a cada robot actuar y llevar a cabo tareas de acuerdo con su controlador «genéticamente» especificado, y el estado de forma del robot se clasifica de acuerdo a cómo de bien se lleva a cabo una tarea determinada. Después a los robots se les permite reproducirse mediante el canje de material genético entre sí, comparable a la reproducción sexual biológica.Sin embargo, los genomas de los organismos vivos también se ven afectados por el desarrollo, o reacción a eventos durante su vida, que conducen a cambios epigenéticos . En biología, esta interacción entre evolución y desarrollo se conoce como la evo-devo, que ha hecho hincapié en la importancia de los factores no genéticos en el fenotipo de un organismo. Para los expertos en robótica, el reto evo-devo es crear sistemas físicos que incorporen las tres escalas de tiempo y los procesos inherentes a cada uno: El comportamiento, el desarrollo y la evolución. Debido a la complejidad de la construcción y la evolución de los robots físicos, se trata de una desafío de enormes proporciones en la búsqueda de la «evolución de las cosas», según dicen los autores del proyecto llevado a cabo entre Jake Brawer y Aaron Hill: «Como un primer paso hacia este objetivo, en este documento se crea un sistema físicamente modelado que nos permite examinar sistemáticamente cómo interactúan el desarrollo y los procesos evolutivos «. Mientras que los estudios anteriores se han centrado en los efectos de la evolución de los robots encarnados físicamente, esta es la primera vez que los investigadores también han tenido en cuenta el aspecto epigenético en este tipo de experimento. Un enfoque evo-devo explícito ha sido de gran ayuda en la evolución de las redes neuronales artificiales. «El desarrollo sirve como un nuevo tipo de evolución conductor junto con los factores genéticos de la mutación, la recombinación y la selección que facilitan la capacidad de evolución en agentes encarnados». —explican— «Observamos que lo que falta en robótica evolutiva no es el desarrollo en sí, sino el desarrollo en un lugar formado físicamente. Nosotros damos los primeros pasos hacia la combinación de los dos, mediante el examen de las interacciones de epigenética y los factores genéticos en la evolución de los robots físicamente encarnados y simulados. » En este experimento, la aptitud de los robots individuales se midió por lo bien que realizan dos tareas: captación de luz (phototaxis) y evitación de obstáculos; y se utilizó un algoritmo de apareamiento aleatorio para determinar qué «genomas» parentales deben ser combinados para producir la siguiente generación de robots. Aquí, los genes consistieron en código binario que permitió diferentes cableados posibles del hardware del robot.El fenotipo de la expresión física del genoma de los robots se modificó en cada generación mediante la alteración de su cableado de acuerdo con la nueva configuración genética. Esto se repitió hasta que se habían creado y calificado por la aptitud 10 generaciones de robots. Para complementar el experimento de robots físicos, el equipo también creó y evolucionó robots simulados, y comparó los resultados evolutivos de las poblaciones de robots físicos y simulados.

Los experimentos se llevaron a cabo hasta que los robots perdieron toda movilidad, ya que el algoritmo de apareamiento permitió individuos de baja aptitud que permanezcan en la reserva genética y se reproduzcan. Los resultados muestran que las poblaciones de robot con un factor epigenético evolucionaron de manera diferente a las poblaciones donde el desarrollo no se tuvo en cuenta.


Figure 2. Ana BBot, a mobile robot that is programmable using jumper wires to connect sensors and motors. (A) Front view, with photocells and IR range detectors. (B) Lateral (left) view, showing drive wheels. (C) Robot wired using jumpers. (D) Top view, showing circuit board unwired.

El supermercado online Ocado está convirtiéndose en la empresa más avanzada tecnológicamente del Reino Unido, por su utilización de sistemas robotizados en su planta gigante de Hatfield, cercana a Londres. Gracias al desarrollo de un sistema integral de software a media en sus plantas logísticas, es capaz de competir con gigantes como Amazon. Aunque fue fundada en el año 2000 ya en 2015 ha sido capaz de obtener beneficios por primera vez en el competitivo sector de la alimentación y la distribución británica, con casi un cuarto de millón de pedidos semanales gestionados por sus tres centros logísticos en Inglaterra, mientras la mayoría de competidores están perdiendo aún dinero con sus operaciones online. La clave está en el desarrollo de tecnología que le permite procesar los pedidos de forma más rápida y rentable que los demás. ©ocado Su inmenso centro de Hatfield, que ocupa cinco plantas, cuenta con una compleja red de transportadores de 25 kms de largo capaz de gestionar el 40% de todos los pedidos de Ocado. Un total de 1.000 cajas pueden estar circulando por ella a la vez, hasta los puestos de picking en los que operarios humanos son guiados automáticamente a los pedidos correctos. Para que todo funcione de manera eficiente, está controlado por un software supervisor con sistema de Inteligencia Artificial que planifica automáticamente la secuencia de recolección para cada turno, asegura que los productos adecuados estén en los sitios correctos, y calcula la ruta más eficiente para cada caja teniendo en cuenta el tráfico en tiempo real gracias a los dispositivos conectados en los camiones de reparto. Toda una integración del concepto Industria 4.0 con los sistemas M2M. Según el jefe de I+D, Sid Shaikh, es un nuevo enfoque completamente distinto al que otras plantas siguen utilizando, copiando el modelo de recolectores humanos circulando por los pasillos, precisamente porque gran parte de la tecnología empleada ha sido diseñada expresamente para ellos, de forma interna. “Queríamos comprar componentes off-the-shelf e integrarlos, pero ninguno cumplieron con los criterios de rendimiento, coste o de fiabilidad” —dijo Shaikh a The Engineer— “Tratamos de comprar sistemas SCADA y de seguimiento, pero nada funciona a nuestra resolución o este nivel de complejidad. Tenemos que garantizar un flujo de extremo a extremo que culmina con alguien que consigue sus compras dentro del espacio de una hora. Es efectivamente un sistema just-in-time en el que cada pedido es diferente “.

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

Puede que sea demasiado decir que se trata de una nueva revolución industrial, pero el hecho es que la llamada Industria 4.0 está cobrando fuerza, y las empresas deben estar atentos a los próximos cambios y desarrollar estrategias para aprovechar las nuevas oportunidades.  Definimos Industria 4.0 como la siguiente fase en la digitalización del sector productivo, impulsado por cuatro realidades nuevas: el imparable aumento de los volúmenes de datos (Big Data), la mayor potencia de cálculo y la conectividad, especialmente las nuevas redes de baja potencia de área amplia (Cloud Computing y 5G); La aparición de la analítica y capacidades de inteligencia de negocios (Business Intelligence y Data Mining); nuevas formas de interacción hombre-máquina, tales como interfaces táctiles y sistemas de realidad aumentada; y las mejoras en la transferencia de instrucciones digitales en el mundo físico, como la robótica avanzada (Inteligencia Artificial e Industria Predictiva) y entornos Machine to Machine. Nuevos modelos de industria convierten a los anteriores en obsoletos, hacen desaparecer estructuras que creíamos perdurarían eternamente pero sobre todo, dan lugar a nuevas oportunidades de negocio. Muchas de estas aplicaciones comerciales, aún no se han puesto en práctica o se encuentran en las fases previas de innovación.Analítica y Minería de Datos. Millones de dispositivos conectados a Internet de las Cosas, y sensores de todo tipo recogiendo información de cada maquina o aplicación generan una nube de datos casi imposible de manejar por los sistemas actuales, pero sobre todo, desconocidos para la generación anterior de directivos de marketing o producción. Nuevos profesionales y aplicaciones, empresas dedicadas a ellas como consulting o desarrollo de herramientas, verán la luz de forma inmediata. Interfaces Hombre Máquina y Maquina a Máquina. Personas y robots trabajando codo con biela en las cadenas de montaje ya son habituales, pero los nuevos dispositivos inteligentes capaces de aprender de los humanos, o de convertir los datos en una nueva capacidad productiva, obliga a los desarrolladores a inventar nuevos lenguajes e interfaces basados en realidad aumentada o teclados invisibles, controladores por la mente, etc. Por supuesto, también los operarios deberán cualificarse de otra manera en sus habilidades. Transferencia de Digital a Física. Uno de los avances más prometedores es la conversión de activos virtuales, simples datos que se transfieren del desarrollador al usuario final, por ejemplo a su impresora 3D. Algo que no sólo será de uso personal, sino que puede ser empleado por las corporaciones para enviar sus productos a fábricas remotas sin necesidad de transporte. Nuevo concepto de valor y venta. Fruto de la posibilidad de vender sólo el código de fabricación en tu propia casa y no el producto terminado, surge la necesidad de redefinir el valor de la creación e innovación. Lo que tendrá precio será la propiedad industrial, la transferencia del conocimiento o know how. Igualmente, muchos servicios se enfocan ya al pago por uso o servicio y no a la propiedad del bien. Monetización de datos. Tanto el Big Data como la economía basada en software y aplicaciones, darán lugar a empresas que gestionen esos datos y los conviertan en algo valioso. Será la nueva materia prima y como el uranio del siglo XXI, de grandes toneladas de material, se extraerá uno nuevo que alimentará el resto de industrias. Gestión de datos y seguridad cibernética. Cuando la cadena de producción se encuentra gestionada por máquinas conectadas entre sí, o sucede en la misma casa del usuario final cuando fabrica el producto adquirido con su impresora 3D, la seguridad del proceso ha de ser vigilada por nuevos profesionales y herramientas. Si hasta ahora sólo nos teníamos que preocupar por la posibilidad de infectar nuestro ordenador con un virus, ahora será necesario proteger cualquier electrodoméstico o maquina productiva. [youtube]https://youtu.be/dkddSaOOZcs[/youtube]

El programa tecnologías Creativas en el Aula (CTC) presentado por Arduino pretende llevar los estudios de computación y tecnología digital a las clases de primaria y secundaria, formando a la nueva generación de estudiantes en cuestiones de programación, aplicaciones y dispositivos desde el comienzo de su desarrollo formativo escolar. Actualmente, más de 300 escuelas de todo el mundo ya están utilizando el Kit de Aula de la compañía que incluye una placa Arduino 101 montada con procesador Intel Curie. El Kit que se entrega en una caja con todos los componentes necesarios y una serie de experimentos maestros para guiar a los estudiantes, ayuda también a los profesores a preparar a los alumnos en cuestiones tecnológicas creativas y tiene un coste de tan solo 30$.El Kit de Aula permite la construcción de equipos de todo tipo, desde robots a drones, y se pueden aprender los conceptos básicos de Arduino. De esta forma los niños aprenden ciencia y teoría de la tecnología de forma práctica haciendo experimentos. Una cuestión considerada fundamental y que mejora las posibilidades formativas de contar simplemente con un ordenador o una tablet. Según sus creadores, se trata de conseguir que los educadores dispongan de herramientas para implementar de forma rentable la experiencia práctica que permita desarrollar habilidades de pensamiento crítico y colaboración y la capacidad de resolver problemas. La escuela es un lugar único para el acceso a tecnologías de futuro por primera vez. Cuando los estudiantes tienen una experiencia práctica, pueden tocar algo con sus propias manos, desmontarlo y reconstruirlo, refuerza la experiencia de aprendizaje en general. [vimeo]https://vimeo.com/136729818[/vimeo] El módulo Intel Curie que equipa la placa Arduino 101 es una pequeña colección de prestaciones de los ordenadores básicos, en el tamaño de un pequeño botón. La tecnología Curie fue introducida por primera vez en el Consumer Electronics Show en enero de 2015, y Arduino 101 es la primera placa de desarrollo ampliamente disponible impulsado por él. Este módulo de cómputo Intel Curie añade funciones avanzadas y un nivel de rendimiento al microcontrolador de nivel de entrada estándar que abre nuevas posibilidades para creaciones inteligentes, conectadas. Entre las características avanzadas del kit se incluye una radio Bluetooth de bajo consumo para la conectividad, sensores giroscópicos y acelerómetro de 6 ejes, y una unidad de administración de energía.
Esta conectividad inalámbrica permite ser controlado a distancia por los teléfonos móviles, tabletas o interactuar con otros dispositivos electrónicos para desarrollar todas las posibilidades de Internet de las Cosas y los servicios M2M. Para Massimo Banzi, creador de Arduino, sus desarrollos impulsarán a las personas con ideas para convertirlas en “Makers”. Según él, las herramientas necesarias para convertir en realidades las ideas están disponibles más que nunca para que cualquier persona, de cualquier edad, pueda crear prototipos, fabricarlos y llevar sus ideas al mercado. [youtube]https://www.youtube.com/watch?v=BfgOFIO78yo[/youtube] Imágenes procedentes de la cuenta Flickr oficial de Arduino.