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La MIT Technology Review ha dado a conocer los diez más importantes avances tecnológicos que tendrá la humanidad este 2020. Se refiere no al celular más avanzado, ni a trucos únicos. Sino a avances tecnológicos que marcarán una real diferencian la resolución de problemas importantes.

El primero de ellos

Internet inhackeable o inquebrantable

Según el experto Russ Juskalián, una Internet basada en la física cuántica pronto permitirá una comunicación inherentemente segura. Informa que un equipo dirigido por Stephanie Wehner, de la Universidad Tecnológica de Delft, está construyendo una red que conecta cuatro ciudades en los Países Bajos por completo mediante tecnología cuántica. Los mensajes enviados a través de esta red serán imposibles de hackear.

En los últimos años, los científicos han aprendido a transmitir pares de fotones a través de cables de fibra óptica de una manera que protege absolutamente la información codificada en ellos. Un equipo en China utilizó una forma de la tecnología para construir una red troncal de 2.000 kilómetros entre Beijing y Shanghai, pero ese proyecto se basa en parte en componentes clásicos que periódicamente rompen el enlace cuántico antes de establecer uno nuevo, lo que introduce el riesgo de piratería.

La red de Delft, por el contrario, será la primera en transmitir información entre ciudades utilizando técnicas cuánticas de punta a punta, adelanta Juskalián.

La tecnología se basa en un comportamiento cuántico de partículas atómicas llamado enredo. Los fotones enredados no se pueden leer de forma encubierta sin interrumpir su contenido.

Pero las partículas enredadas son difíciles de crear y aún más difíciles de transmitir a largas distancias. El equipo de Wehner ha demostrado que puede enviarles más de 1,5 kilómetros (0,93 millas), y confían en que pueden establecer un enlace cuántico entre Delft y La Haya para fines de este año. Asegurar una conexión ininterrumpida a mayores distancias requerirá repetidores cuánticos que extiendan la red.

Tales repetidores están actualmente en diseño en Delft y en otros lugares. El primero debería completarse en los próximos cinco a seis años, dice Wehner, con una red cuántica global que seguirá al final de la década.

Medicina hiperpersonalizada

Actualmente se diseñan medicamentos para tratar mutaciones genéticas únicas. Esto gracias a las nuevas clases de medicamentos que se pueden adaptar a los genes de una persona. Si una enfermedad extremadamente rara es causada por un error específico de ADN, como lo son varios miles, ahora hay al menos una posibilidad de luchar por una solución genética, dice el periodista científico Antonio Regalado.

Uno de esos casos es el de Mila Makovec, una niña que sufre una enfermedad devastadora causada por una mutación genética única, que obtuvo un medicamento fabricado solo para ella. Su caso fue publicado en el New England Journal of Medicine en octubre, después de que los médicos pasaron de una lectura de su error genético a un tratamiento en solo un año. Llamaron a la droga milasen, en honor de ella.

El tratamiento no ha curado a Mila. Pero parece haber estabilizado su condición: ha reducido sus ataques y ha comenzado a ponerse de pie y a caminar con ayuda.

El tratamiento de Mila fue posible porque crear un medicamento genético nunca ha sido más rápido o ha tenido una mejor oportunidad de funcionar. Los nuevos medicamentos pueden tomar la forma de reemplazo de genes, edición de genes o antisentido (el tipo que recibió Mila), una especie de borrador molecular que borra o repara mensajes genéticos erróneos.

Lo que los tratamientos tienen en común es que se pueden programar, de manera digital y con velocidad digital, para corregir o compensar enfermedades hereditarias, letra por letra de ADN.

¿Cuántas historias como la de Mila hay? Hasta ahora, solo un puñado.

Pero hay más en camino. Donde los investigadores alguna vez vieron obstáculos y dijeron «lo siento», ahora ven soluciones en el ADN y piensan que tal vez puedan ayudar.

El verdadero desafío para los tratamientos «n-de-1» (una referencia al número de personas que reciben el medicamento) es que desafían casi todas las nociones aceptadas de cómo se deben desarrollar, probar y vender los productos farmacéuticos. ¿Quién pagará por estos medicamentos cuando ayuden a una persona, pero aún así tengan equipos grandes para diseñar y fabricar?

Dinero digital

En junio del 2019, a través de Facebook se dio a conocer una «moneda digital global» llamada Libra. La idea desencadenó una reacción violenta y es posible que Libra nunca se inicie, al menos no de la forma en que se concibió originalmente. Pero sigue marcando la diferencia: pocos días después del anuncio de Facebook, un funcionario del Banco Popular de China dio a entender que aceleraría el desarrollo de su propia moneda digital en respuesta. Ahora China está lista para convertirse en la primera gran economía en emitir una versión digital de su dinero, que pretende reemplazar el efectivo físico.

Los líderes de China aparentemente ven a Libra, destinada a ser respaldada por una reserva que será principalmente dólares estadounidenses, como una amenaza: podría reforzar el poder desproporcionado de Estados Unidos sobre el sistema financiero global, que se deriva del papel del dólar como la moneda de reserva de facto del mundo. Algunos sospechan que China tiene la intención de promover su renminbi digital a nivel internacional.

Ahora el tono Libra de Facebook se ha vuelto geopolítico. En octubre, el CEO Mark Zuckerberg prometió al Congreso que Libra «extenderá el liderazgo financiero de Estados Unidos, así como nuestros valores democráticos y supervisión en todo el mundo». Las guerras de dinero digital han comenzado ha escrito Mike Orcutt.

Medicamentos antienvejecimiento

La primera ola de una nueva clase de medicamentos antienvejecimiento ha comenzado las pruebas en humanos, así comienza su propuesta Adam Piore. Estos medicamentos no le permitirán vivir más tiempo (todavía), sino que tienen como objetivo tratar dolencias específicas al retrasar o revertir un proceso fundamental de envejecimiento.

Los medicamentos se llaman senolíticos: funcionan al eliminar ciertas células que se acumulan a medida que envejecemos. Conocidas como células «senescentes», pueden crear inflamación de bajo nivel que suprime los mecanismos normales de reparación celular y crea un ambiente tóxico para las células vecinas.

En junio, Unity Biotechnology, con sede en San Francisco, informó resultados iniciales en pacientes con osteoartritis leve a severa de la rodilla. Se esperan resultados de un ensayo clínico más amplio en la segunda mitad de 2020. La compañía también está desarrollando medicamentos similares para tratar enfermedades de los ojos y los pulmones relacionadas con la edad, entre otras afecciones.

Los senolíticos ahora están en pruebas en humanos, junto con una serie de otros enfoques prometedores que se dirigen a los procesos biológicos que se encuentran en la raíz del envejecimiento y diversas enfermedades.

Una compañía llamada Alkahest, de la bahía de San Francisco, inyecta a los pacientes componentes encontrados en la sangre de los jóvenes y dice que espera detener el deterioro cognitivo y funcional en pacientes que padecen la enfermedad de Alzheimer leve a moderada. La compañía también tiene medicamentos para el Parkinson y la demencia en pruebas en humanos.

El pasado mes de diciembre, los investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Drexel incluso intentaron ver si una crema que incluyera el medicamento inmunosupresor rapamicina podría retrasar el envejecimiento en la piel humana.

Las pruebas reflejan los esfuerzos cada vez mayores de los investigadores para saber si las muchas enfermedades asociadas con el envejecimiento, como enfermedades cardíacas, artritis, cáncer y demencia, pueden ser pirateadas para retrasar su aparición.

Moléculas descubiertas por IA

Para el periodista científico David Rotman, el universo de moléculas que podrían convertirse en fármacos que pueden salvar vidas es de un tamaño alucinante: los investigadores estiman el número en alrededor de 10 al 60. Eso es más que todos los átomos en el sistema solar, ofreciendo posibilidades químicas prácticamente ilimitadas, si solo los químicos pudieran encuentra los que valen la pena.

Ahora las herramientas de aprendizaje automático pueden explorar grandes bases de datos de moléculas existentes y sus propiedades, utilizando la información para generar nuevas posibilidades. Esto podría hacer que sea más rápido y más barato descubrir nuevos candidatos a medicamentos.

En septiembre del 2019, un equipo de investigadores de Insilico Medicine, con sede en Hong Kong y la Universidad de Toronto, dieron un paso convincente para demostrar que la estrategia funciona sintetizando varios candidatos a fármacos encontrados por algoritmos de IA.

Utilizando técnicas como el aprendizaje profundo y modelos generativos similares a los que permitieron que una computadora venciera al campeón mundial en el antiguo juego de Go, los investigadores identificaron unas 30,000 moléculas nuevas con propiedades deseables. Seleccionaron seis para sintetizar y probar. Uno fue particularmente activo y resultó prometedor en pruebas con animales.

Los químicos en el descubrimiento de drogas a menudo sueñan con nuevas moléculas, un arte perfeccionado por años de experiencia y, entre los mejores cazadores de drogas, por una aguda intuición. Ahora estos científicos tienen una nueva herramienta para expandir su imaginación.

Mega constelaciones satelitales

Satélites que pueden transmitir una conexión de banda ancha a terminales de internet. Mientras estos terminales tengan una vista clara del cielo, pueden entregar Internet a cualquier dispositivo cercano. SpaceX solo quiere enviar más de 4,5 veces más satélites en órbita esta década de lo que los humanos han lanzado desde el Sputnik, afirma Neel V. Patel.

Estas megaconstelaciones son factibles porque hemos aprendido cómo construir satélites más pequeños y lanzarlos de manera más económica. Durante la era del transbordador espacial, el lanzamiento de un satélite al espacio costó aproximadamente $ 24,800 por libra. Un pequeño satélite de comunicaciones que pesaba cuatro toneladas costaba casi $ 200 millones para volar.

Hoy un satélite SpaceX Starlink pesa alrededor de 500 libras (227 kilogramos). La arquitectura reutilizable y la fabricación más barata significan que podemos atar docenas de ellos en cohetes para reducir en gran medida el costo; un lanzamiento de SpaceX Falcon 9 hoy cuesta alrededor de $ 1,240 por libra.

Los primeros 120 satélites Starlink se pusieron en marcha el año pasado, y la compañía planeó lanzar lotes de 60 cada dos semanas a partir de enero de 2020. OneWeb lanzará más de 30 satélites a finales de este año. Pronto pudimos ver miles de satélites trabajando en conjunto para proporcionar acceso a Internet incluso a las poblaciones más pobres y remotas del planeta.

Pero eso solo si las cosas funcionan. Algunos investigadores están furiosos porque temen que estos objetos interrumpan la investigación astronómica. Peor aún es la posibilidad de una colisión que podría convertirse en una catástrofe de millones de piezas de desechos espaciales, haciendo que los servicios satelitales y la futura exploración espacial sean casi imposibles. La casi falla de Starlink con un satélite meteorológico de la ESA en septiembre fue un recordatorio sorprendente de que el mundo no está preparado para gestionar este tráfico orbital. Lo que ocurra con estas megaconstelaciones en esta década definirá el futuro del espacio orbital.

Supremacía cuántica

Las computadoras cuánticas almacenan y procesan datos de una manera completamente diferente de las que estamos acostumbrados. En teoría, podrían abordar ciertas clases de problemas que incluso la supercomputadora clásica más poderosa imaginable tomaría milenios en resolver, como romper los códigos criptográficos actuales o simular el comportamiento preciso de las moléculas para ayudar a descubrir nuevos medicamentos y materiales, sostiene el periodista especializado en tecnologías Gideon Lichfield.

Han existido computadoras cuánticas en funcionamiento durante varios años, pero solo bajo ciertas condiciones superan a las clásicas, y en octubre Google reclamó la primera demostración de «supremacía cuántica». Una computadora con 53 qubits, la unidad básica de cómputo cuántico, hizo un cálculo en poco más de tres minutos que, según los cálculos de Google, le habría llevado a la supercomputadora más grande del mundo 10,000 años, o 1.500 millones de veces más. IBM desafió el reclamo de Google, diciendo que la aceleración sería mil veces mejor; aun así, fue un hito, y cada qubit adicional hará que la computadora sea el doble de rápido.

Sin embargo, la demostración de Google fue estrictamente una prueba de concepto: el equivalente a hacer sumas aleatorias en una calculadora y mostrar que las respuestas son correctas. El objetivo ahora es construir máquinas con suficientes qubits para resolver problemas útiles. Este es un desafío formidable: cuantos más qubits tengas, más difícil será mantener su delicado estado cuántico. Los ingenieros de Google creen que el enfoque que están usando puede llevarlos a entre 100 y 1,000 qubits, lo que puede ser suficiente para hacer algo útil, pero nadie está seguro de qué.

¿Y más allá de eso? Las máquinas que pueden descifrar la criptografía de hoy requerirán millones de qubits; probablemente tomará décadas llegar allí. Pero uno que pueda modelar moléculas debería ser más fácil de construir.

Pequeña IA

La Inteligencia Artificial tiene un problema: en la búsqueda de construir algoritmos más potentes, los investigadores utilizan cantidades cada vez mayores de datos y potencia informática, y confían en servicios centralizados en la nube, establece Karen Hao. Esto no solo genera cantidades alarmantes de emisiones de carbono, sino que también limita la velocidad y la privacidad de las aplicaciones de IA.

Pero una tendencia de la pequeña IA está cambiando eso. Los gigantes tecnológicos y los investigadores académicos están trabajando en nuevos algoritmos para reducir los modelos de aprendizaje profundo existentes sin perder sus capacidades. Mientras tanto, una generación emergente de chips de IA especializados promete empaquetar más potencia computacional en espacios físicos más estrechos, y entrenar y ejecutar AI con mucha menos energía.

Estos avances apenas comienzan a estar disponibles para los consumidores. En mayo pasado, Google anunció que ahora puede ejecutar Google Assistant en los teléfonos de los usuarios sin enviar solicitudes a un servidor remoto. A partir de iOS 13, Apple ejecuta las capacidades de reconocimiento de voz de Siri y su teclado QuickType localmente en el iPhone. IBM y Amazon ahora también ofrecen plataformas de desarrolladores para hacer e implementar pequeñas IA.

Todo esto podría traer muchos beneficios. Los servicios existentes como asistentes de voz, autocorrección y cámaras digitales mejorarán y serán más rápidos sin tener que hacer ping en la nube cada vez que necesiten acceder a un modelo de aprendizaje profundo. Tiny AI también hará posibles nuevas aplicaciones, como análisis de imágenes médicas basadas en dispositivos móviles o automóviles autónomos con tiempos de reacción más rápidos. Finalmente, la IA localizada es mejor para la privacidad, ya que sus datos ya no necesitan abandonar su dispositivo para mejorar un servicio o una función.

Pero a medida que se distribuyen los beneficios de la IA, también lo harán todos sus desafíos. Podría ser más difícil combatir sistemas de vigilancia o videos falsos, por ejemplo, y también podrían proliferar algoritmos discriminatorios. Los investigadores, ingenieros y formuladores de políticas deben trabajar juntos ahora para desarrollar controles técnicos y de políticas sobre estos daños potenciales.

Privacidad diferencial

En 2020, el gobierno de EE. UU. tiene una gran tarea: recopilar datos sobre los 330 millones de residentes del país y mantener su identidad privada. Los datos se publican en tablas estadísticas que los encargados de formular políticas y académicos analizan al redactar legislación o realizar investigaciones. Por ley, la Oficina del Censo debe asegurarse de que no pueda conducir a ninguna persona, observa la periodista en tecnologías Angela Chen.

Pero hay trucos para «anonimizar» a las personas, especialmente si los datos del censo se combinan con otras estadísticas públicas.

Por lo tanto, la Oficina del Censo inyecta imprecisiones o «ruido» en los datos. Puede hacer que algunas personas sean más jóvenes y otras mayores, o etiquetar a algunas personas blancas como negras y viceversa, mientras se mantienen iguales los totales de cada edad o grupo étnico. Cuanto más ruido inyecte, más difícil será la anonimización.

La privacidad diferencial es una técnica matemática que hace que este proceso sea riguroso al medir cuánta privacidad aumenta cuando se agrega ruido. Apple y Facebook ya utilizan el método para recopilar datos agregados sin identificar a usuarios particulares.

Pero demasiado ruido puede inutilizar los datos. Un análisis mostró que una versión diferencialmente privada del Censo 2010 incluía hogares que supuestamente tenían 90 personas.

Si todo va bien, es probable que otras agencias federales utilicen el método. Países como Canadá y el Reino Unido también están observando.

Atribución al cambio climático

Diez días después de que la tormenta tropical Imelda comenzara a inundar los vecindarios en el área de Houston en septiembre pasado, un equipo de investigación de respuesta rápida anunció que el cambio climático casi seguramente jugó un papel, ha afirmado el experto James Temple.

El grupo, World Weather Attribution, había comparado simulaciones por computadora de alta resolución de mundos donde el cambio climático ocurrió y no ocurrió. En el primero, el mundo en el que vivimos, la tormenta severa era hasta 2.6 veces más probable y hasta un 28% más intensa.

A principios de esta década, los científicos eran reacios a vincular cualquier evento específico con el cambio climático. Pero se han realizado muchos más estudios de atribución de clima extremo en los últimos años, y las herramientas y técnicas de mejora rápida los han hecho más confiables y convincentes.

Esto ha sido posible gracias a una combinación de avances. Por un lado, el alargamiento del registro de datos satelitales detallados nos está ayudando a comprender los sistemas naturales. Además, un mayor poder de cómputo significa que los científicos pueden crear simulaciones de mayor resolución y realizar muchos más experimentos virtuales.

Estas y otras mejoras han permitido a los científicos afirmar con creciente certeza estadística que sí, el calentamiento global a menudo está alimentando eventos climáticos más peligrosos.

Al separar el papel del cambio climático de otros factores, los estudios nos dicen para qué tipo de riesgos debemos prepararnos, incluida la cantidad de inundaciones que se esperan y la gravedad de las olas de calor a medida que el calentamiento global empeora. Si elegimos escuchar, pueden ayudarnos a comprender cómo reconstruir nuestras ciudades e infraestructura para un mundo con cambio climático.

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