Genoma digital

Hoy en día, es posible secuenciar y digitalizar un genoma en pocos minutos y por apenas unos pocos cientos de euros; y los resultados se pueden entregar en una memoria USB y compartirlos fácilmente a través de Internet. Esto promete una revolución en la asistencia sanitaria, al permitir una atención más personalizada y eficaz.

Muchas de las enfermedades más difíciles de tratar, como las enfermedades del corazón o el cáncer, tienen un componente genético y esta digitalización permite a los médicos tomar decisiones informadas sobre el tratamiento de sus pacientes y personalizarlos en función de su información genética.

Como toda información personal, el genoma digital de una persona tendrá que ser salvaguardado por razones de privacidad. De lo contrario, otras personas, como un jefe o una compañía de seguros, podrían  intentar acceder a la información y usarla de forma malintencionada.

Por otra parte, tampoco está claro cómo puede reaccionar la propia persona al ser consciente de su riesgo genético de enfermedad.

La tecnología neuromórfica

Ni los mejores superordenadores actuales pueden competir con la sofisticación del cerebro humano. Los ordenadores tradicionales son lineales; se limitan a mover datos entre los procesadores de memoria y el procesador central a través de una red de alta velocidad.

En cambio, los procesadores neuromórficos tratan de procesar la información imitando la arquitectura del cerebro humano con el fin de incrementar considerablemente la capacidad de pensamiento y respuesta de un ordenador. Combinando partes de almacenamiento y de procesamiento de datos en los mismos módulos interconectados entre sí, los procesadores neuromórficos ofrecen mayor potencia y mejor eficiencia energética. Un ejemplo es el procesador neuromórfico TrueNorth de IBM, presentado como prototipo en agosto de 2014.

Esta mayor capacidad de cómputo con mucha menos energía y volumen, permitirá la creación de máquinas más inteligentes a pequeña escala y nos conducirá a la siguiente etapa en miniaturización e inteligencia artificial.

Los ordenadores podrán anticipar y aprender, en lugar de simplemente responder de formas preprogramadas. 

Drones completamente autónomos

Los vehículos aéreos no tripulados o drones ya se utilizan actualmente con fines militares y en otros campos como la agricultura o el rodaje de películas, pero por el momento siempre han sido pilotados por humanos, aunque de forma remota.

El siguiente paso, será desarrollar máquinas que vuelen por sí solas, ampliando mucho más el abanico de aplicaciones. Para que esto sea posible, los drones deberán ser capaces de detectar y responder a su entorno local, alterando su altura y trayectoria de vuelo para evitar chocar con otros objetos en su camino.
 
Si logran una autonomía fiable y evitar las colisiones, los drones podrían empezar a asumir tareas demasiado peligrosas o lejanas para los humanos, como por ejemplo:

• Comprobar las líneas de energía eléctrica.


• Entregar suministros médicos en casos de emergencia.


• En el campo de la agricultura, recoger y procesar grandes cantidades de datos visuales desde el aire para permitir un uso preciso y eficiente de los insumos, como los fertilizantes y el riego.

Básicamente, los drones son robots que operan en tres dimensiones, en lugar de dos, por lo que los avances en tecnología robótica de última generación acelerarán su llegada.

Fabricación distribuida

En la fabricación tradicional, se reúnen las materias primas en grandes fábricas centralizadas para ensamblarlas y fabricar con ellas productos con acabados idénticos que luego se distribuyen a los clientes. En cambio, en la fabricación distribuida, las materias primas y los métodos de fabricación están descentralizados y el producto definitivo se fabrica muy cerca del cliente final.

A corto plazo, se espera que la fabricación distribuida:

• Permita un uso más eficiente de los recursos, reduciendo la generación de residuos en las fábricas centralizadas.


• Reduzca las barreras para acceder a los mercados, al disminuir la cantidad de capital necesario para construir los primeros prototipos y productos.


• Reduzca el impacto medioambiental global de la fabricación, al disminuir la cantidad de energía requerida para el transporte.

También podría:

• Fomentar una mayor diversidad en objetos que hoy en día están estandarizados, como los teléfonos inteligentes o los automóviles.


• Dar lugar a una rápida proliferación de bienes y servicios en regiones del mundo que no están bien abastecidas por la fabricación tradicional

Inteligencia artificial emergente

La inteligencia artificial (IA), a diferencia del hardware y el software normales, permite a una máquina percibir y responder al entorno cambiante que la rodea. La IA emergente lleva esto un paso más allá, dando lugar a máquinas que aprenden automáticamente asimilando grandes volúmenes de información.

Al igual que la robótica de última generación, la IA mejorada aumentará considerablemente la productividad, a medida que las máquinas se vayan haciendo cargo de algunas tareas que tradicionalmente realizan los humanos (incluso con un mejor rendimiento). Por ejemplo, las pruebas indican que los coches autónomos reducirán el número de colisiones; y es probable que las máquinas inteligentes, al tener acceso a un almacén mucho mayor de información y responder sin el sesgo emocional humano, puedan diagnosticar enfermedades mucho mejor que los profesionales médicos. De hecho, el sistema Watson de IBM ya se está utilizando actualmente en el campo de la oncología para ayudar a diagnosticar y establecer tratamientos personalizados.

Sin embargo, la IA también tiene sus riesgos. Los más evidentes:

• Esa pesadilla tan recurrente en obras de ciencia ficción en las que las máquinas superinteligentes superan y esclavizan a los humanos. Aunque todavía estamos a varias décadas de que pueda hacerse realidad, los expertos ya están empezando a tomárselo en serio.

• El reemplazo de los trabajadores humanos por computadoras producirá cambios económicos que podrían incrementar las desigualdades sociales y amenazar los empleos existentes.

Fabricación aditiva

 Tradicionalmente la fabricación, ha partido de una pieza grande de material (madera, metal, piedra, etc.) y ha ido retirando capas hasta obtener la forma deseada. La fabricación aditiva consiste precisamente en lo contrario: a partir de partículas sueltas de material, ya sea líquido o en polvo, se construye una forma en 3D siguiendo una plantilla digital.

A diferencia de las técnicas de producción en masa, las de fabricación aditiva como la impresión en 3D, permiten crear productos altamente personalizados para el cliente final y se pueden utilizar en campos muy diversos. Por ejemplo:

• Hacer aparatos casi invisibles a la medida de la boca de un cliente a partir de imágenes computerizadas de sus dientes.

• Imprimir células humanas para crear tejido vivo que se podría utilizar para estudiar la seguridad de los medicamentos, para la reparación y regeneración de tejidos o, en última instancia, para crear órganos para trasplantes. La bioimpresión ya se ha utilizado para crear cartílago, piel y hueso, así como tejido coronario y vascular.

Técnicas de ingeniería genética más precisas

La ingeniería genética convencional ha originado mucha controversia. Sin embargo, están surgiendo nuevas técnicas que permiten "editar" directamente el código genético de las plantas para hacerlas, por ejemplo, más nutritivas o más resistentes a un clima cambiante. Entre estas nuevas técnicas se incluyen las ZFN, TALENS y, más recientemente, el sistema CRISPR-Cas9. También se esperan grandes avances en el uso del ARN de interferencia (ARNi) en los cultivos.

Una edición del genoma más precisa podría disipar los temores de los consumidores, especialmente si la planta o animal resultante no se considera transgénico porque no se introduce material genético extraño. Además, en conjunto, estas técnicas prometen avanzar en la sostenibilidad agrícola, reduciendo el uso de insumos en múltiples áreas, desde el agua y la tierra a los fertilizantes, y ayudando a los cultivos a adaptarse al cambio climático.