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La revolución de “los datos”
Marcos Ezquerra
Al volante de Fx2, ViewParking y Vinos Uruguayos
@mezquerra
¿Pueden “los datos” predecir el futuro?
 Entre 1899 y 1910 artistas franceses crearon “su visión del futuro”
 Representaron el próximo siglo: “Francia en el año 2000”.
 Se conocen algunas imágenes, adquiridas por Isaac Asimov
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the Year 2000”
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lunes”
HOY
HOY
¿Qué son “los datos”?
 Edad
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 “Me gusta” en Facebook
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Datos que genera
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¿Cómo explotamos los datos?
 Datos
 Enormes volúmenes de datos pre-clasificados
 Almacenamiento y acceso
 Aprendizaje automático (Machine Learning)
 Algoritmos
 Estadística
 Procesamiento
 Cloud Computing
 Inteligencia Artificial
 Toma de decisiones basada en información
Ejemplos
 Vinos 100% sintéticos
 Mismo sabor y textura
 Expertos no pudieron detectar la
diferencia entre el vino sintético y el
vino tradicional
Fuente: http://www.avawinery.com/
Ejemplos
 BioPrinting
 Órganos artificiales
 En 2015 faltaban 10 años
 En 2016 faltan 6 años
 Órganos funcionales con una vida útil
de mínimo 10 años
 Usarían el calor del cuerpo para
generar energía
Fuente: http://www.livescience.com/
Ejemplos
 BigDog
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sorprendente
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 Carga 150 Kg
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Ejemplos
 Prótesis operadas por el
cerebro
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Ejemplos
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La revolución de los datos

  • 1. La revolución de “los datos” Marcos Ezquerra Al volante de Fx2, ViewParking y Vinos Uruguayos @mezquerra
  • 2. ¿Pueden “los datos” predecir el futuro?  Entre 1899 y 1910 artistas franceses crearon “su visión del futuro”  Representaron el próximo siglo: “Francia en el año 2000”.  Se conocen algunas imágenes, adquiridas por Isaac Asimov  En 1986 se publicó: “Futuredays: A Nineteenth-century Vision of the Year 2000”  Gracias a ellos, podemos hacer el ejercicio “Con el diario del lunes”
  • 3.
  • 4. HOY
  • 5.
  • 6. HOY
  • 7. ¿Qué son “los datos”?  Edad  Sexo  Orientación sexual  Estado civil  Nacionalidad y residencia  Nivel de educación  Idiomas  Afinidad política  “Me gusta” en Facebook  Tweets  Preferencias de Spotify  Geolocalización  Fotos / Videos  Recorridos  Chats  Compras online  Faltas de ortografía  Libros  Etc…
  • 9. ¿Cómo explotamos los datos?  Datos  Enormes volúmenes de datos pre-clasificados  Almacenamiento y acceso  Aprendizaje automático (Machine Learning)  Algoritmos  Estadística  Procesamiento  Cloud Computing  Inteligencia Artificial  Toma de decisiones basada en información
  • 10. Ejemplos  Vinos 100% sintéticos  Mismo sabor y textura  Expertos no pudieron detectar la diferencia entre el vino sintético y el vino tradicional Fuente: http://www.avawinery.com/
  • 11. Ejemplos  BioPrinting  Órganos artificiales  En 2015 faltaban 10 años  En 2016 faltan 6 años  Órganos funcionales con una vida útil de mínimo 10 años  Usarían el calor del cuerpo para generar energía Fuente: http://www.livescience.com/
  • 12. Ejemplos  BigDog  Feo, pero sorprendente  Marcha a 6 km/h  Camina a través de escombros  Carga 150 Kg Fuente: http://www.bostondynamics.com/
  • 13. Ejemplos  Prótesis operadas por el cerebro  Requieren implantación de micro-chip  Controlan fuerza y movimiento a la perfección  Sensores retro-alimentan para dar sensación de tacto Fuente: http://www.darpa.mil/
  • 14. Ejemplos  Energía inalámbrica  Cargar cualquier dispositivo  Eliminar tiempos de recuperación de robots  Permitiría viajes en el espacio Fuente: http://global.jaxa.jp/
  • 15. Ejemplos  AirMule  Tamaño de un Humvee  Funciona sin piloto  30-dec-2015 voló por 150 segundos Fuente: http://www.urbanaero.com/
  • 16. Ejemplos  Exo-Esqueletos  Multiplican las habilidades de fuerza y velocidad  Tele-operación de calidad y manualidad alta Fuente: http://www.sarcos.com/
  • 18. Entender en que los vamos a usar