Monthly Archive julio 2017

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

La clave es el verde

La clave está en el verde. En más de una manera. Estamos viendo más las plantas y el espacios asignados al verde dentro de casas, hoteles, restaurantes, oficinas y espacios públicos, más que nunca antes, comenta Maximiliano Gonzalez Kunz. Será una manera de recuperar un poco el espacio verde perdido en las grandes ciudades lo que impulsó esta necesidad de contar con espacios más naturales y verdes, y es que significativamente uno se siente más a gusto en la naturaleza pero cada vez son menos las opciones que tenemos en las ciudades para ponernos en contacto con nuestro ser primitivo.

Estamos viendo este cambio positivo tanto en el interior como en el exterior. Podría ser que la simple razón para esto es que ya no está permitido fumar en los espacios públicos en muchos países y, por lo tanto, las plantas pueden sobrevivir mejor en interiores. Creemos que hay razones mucho más amplias detrás del aumento positivo en verde en nuestras vidas. Es evidente que se busca más la naturaleza en nuestras vidas. Queremos recuperar los los beneficios que están en la naturaleza. La ciencia está mostrando que estos pueden contribuir a un cuerpo más sano y a una mente más depejada, explica Maximiliano Gonzalez Kunz. El sólo hecho estar cerca de un árbol o un arroyo o una fuente calmará nuestras mentes y repondrá nuestras energías.

Buscamos un equilibrio y un estilo de vida que incluya el tiempo al aire libre, no sólo en ocasiones especiales sino regularmente, como parte de nuestra vida cotidiana dice Maximiliano Gonzalez Kunz, la naturaleza es lo que necesitamos, no el dinero.

Las plantas de interior liberan oxígeno y absorben dióxido de carbono, eso es aprendido desde muy chicos. Utilizar las plantas en interiores disminuye los incidentes de la sequedad de la piel, resfriados, dolores de garganta y la tos seca.

La suma de plantas para ambientes de oficina resultó ser la solución a varios problemas de sus empleados, la adición de plantas para oficinas se tradujo en la disminución de las tasas de enfermedad en más de un 60 por ciento, explica Maximiliano González Kunz. Otro ejemplo es que cuando las plantas se introdujeron en salas de hospitales, los pacientes pidieron menos medicación para el dolor, tuvieron menor frecuencia cardiaca y presión arterial, y menos ansiedad y fatiga. Todo esto conduce a estadías en el hospital más cortas.

Las plantas son terapéuticas, calmantes y fuente de nutrientes. Y algunos creen que si hablan a las plantas éstas crecen mejor, por lo que incluso podría decirse que son una buena compañía, además de simplemente tener más plantas en interiores, dice Maximiliano Gonzalez Kunz, también estamos viendo más jardines urbanos y jardines comunitarios, más jardines en las terrazas, balcones y ventanales hacia jardines.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Internet de las cosas y los viñedos: crecen los frutos de la innovación

La innovación es una empresa principio compartido tanto por IBM y E. & J. Gallo Winery, el más grande del mundo, la bodega de propiedad familiar con sede en Modesto, California. Mientras que el Internet de las cosas (IoT) y el vino no parecen obvios asociados, las dos compañías encontraron un propósito común centrado en el cultivo de las mejores uvas de calidad al tiempo que optimiza la cantidad de agua aplicada a la viña.

En el núcleo de E. & J. Gallo Winery es un fuerte compromiso para producir vinos de alta calidad si bien está consciente de cómo la tierra se cultiva. Esto sólo es posible mediante el pago de una atención cuidadosa a cada paso en el proceso de cultivo de la uva. También requiere una comprensión íntima de viñedo, y condiciones de cultivo, incluyendo el clima, la exposición a la luz solar, la calidad del suelo, la pendiente y la topografía. Gallo tiene una larga tradición de fomento y adherirse a las prácticas sostenibles que sean ecológicamente racionales. Este objetivo es primordial para la conservación del agua en todos sus viñedos en California y Washington.

Gallo estaba trabajando en 2012 en el mejoramiento de la eficiencia del uso del agua mediante teledetección. El concepto de utilizar imágenes de satélite de la NASA para determinar parral tamaño y estado de las aguas, así como para determinar el uso de agua de vid. El equipo de Gallo notó un alto grado de variabilidad en el uso del agua de vid a través de sus viñedos, que les llevó a buscar un colaborador en IBM Research.

IBM ha aplicado su experiencia en IoT, física y cognitiva analítica de las tecnologías informáticas para co-desarrollar un método de riego de precisión y prototipo de sistema e instalarlo en un viñedo de 10 hectáreas. Este trabajo proporciona la primera evaluación científica a gran escala de Grapevine respuesta a Hyper-local el riego de precisión, y demostró que este método podría reducir el uso del agua en un 25 por ciento.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

El stress de ser un trabajor millennial

Cada año, CareerCast informó ampliamente publica una lista de los 10 trabajos más estresantes. La lista de 2017 incluye algunas evidentes carreras incluyendo el servicio militar, bombero, policía, que arriesgan sus vidas cada día. La lista también incluye la vida menos amenazada de empleos incluyendo notero de Televisión y conductor de taxi.

Pero ¿qué pasa si usted tuviese la tarea de proteger a toda la infraestructura de TI de una empresa, lo que incluye la protección de miles de millones de dólares en activos, donde una infracción de seguridad podría significar el colapso de la economía mundial? ¿O usted es responsable de millones de historiales médicos electrónicos necesarios para los reembolsos de seguros? En términos de estrés, que hace que conducir un taxi en la Ciudad de Nueva York parezca un paseo por el parque.

Estas son las responsabilidades de los analistas de seguridad y expertos en centros de operaciones de seguridad (SOC), que trabajan las 24 horas para mantener a los malos fuera de los entornos de TI de misión crítica.

Un típico turno de ocho horas para un analista SOC puede dividirse en tres partes:

1 hora – actualizaciones sobre los últimos boletines de seguridad

3 horas – investigación de posibles incidentes de seguridad en línea a través de fuentes: la organización promedio ve más de 200.000 piezas de los eventos de seguridad al día

4 horas – manualmente correlacionar datos copiando y pegando información de diferentes herramientas que son bastante mundanas tareas donde la mayor preocupación es pasar por alto un importante indicador de un compromiso en los últimos boletines de seguridad o dejar una pista en la multitud de eventos de seguridad y no plantear una alarma generada en una desastrosa ruptura.

Por otro lado, marcar eventos excesivamente produce demasiadas falsas alarmas que necesitan ser eliminados manualmente por los analistas, en promedio.

“Hoy los analistas del SOC sufren sobrecarga cognitiva donde tienen que mantenerse al corriente de los cientos de informes de inteligencia de amenazas y vulnerabilidades a diario y debe ser capaz de conectar a los miles de eventos de seguridad que ven por streaming”, dice el Doctor J.R. Rao, IBM Fellow y Director de Investigación de seguridad de IBM.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

El instituto IBM Research aborda el tema del Zika

Cuando el virus Zika llegó a Brasil, pasó desapercibido hasta que nacieron bebés infectados con microcefalia, un trastorno neurológico caracterizado por una pequeña cabeza causada por el grave subdesarrollo del tejido cerebral en el útero. Como el número de bebés afectados Zika creció, la Organización Mundial de la salud se apresuró a declarar virus Zika una emergencia de salud pública de interés internacional. Pero Zika ya estaba bien en su manera a difundir a través de algunos de los estados más poblados de Brasil y países vecinos en América Central y del Sur.

La escena que se está desarrollando en Brasil me conmovió tanto como una madre de dos hijas y un ecólogo de enfermedades infecciosas. Como madre, me solidarizo profundamente con nadie obligado a considerar la dolorosa posibilidad de que su hijo nacerá con un trastorno del desarrollo potencialmente mortal. Como ecologista, esta situación también puso de relieve el tipo de desafíos a las generaciones futuras se enfrentarán en un planeta que está cambiando rápidamente en casi cada manera mensurable, incluyendo un aumento mundial de enfermedades infecciosas.

Originalmente descubiertas en los monos rhesus en África Central en 1940, el virus del Zika no fue inicialmente considerado una amenaza a la salud pública, porque no parece que causen síntomas severos en adultos. Quieta hopscotched a través de las cadenas de islas sin señales evidentes de causar desórdenes neurológicos hasta que llegaron a Brasil, cosa que ocurrió probablemente a través de los mosquitos Aedes aegypti.

Hoy en día, es difícil exagerar la carga para la salud pública que el virus del Zika puede plantear a largo plazo. En general, sin una vacuna eficaz y ampliamente accesible, las enfermedades transmitidas por mosquitos son notoriamente difíciles de deshacerse de ellos. Control de mosquitos también es excepcionalmente difícil, especialmente en las zonas urbanas densamente pobladas donde no hay escasez de lugares para que los mosquitos se alimentan y reproducen. Por otra parte, América Central y América del Sur, y especialmente Brasil, extraordinariamente elevada biodiversidad con varias especies de primates que prosperan en estrecha proximidad a los seres humanos. Dado que el virus Zika está estrechamente relacionado con otros flavivirus como la fiebre amarilla que residen en primates, es posible que especies de primates servirá como persistente “reservorios silvestres” desde el cual la infección puede extenderse a los seres humanos a través de los mosquitos, año tras año.

Fue en los primeros días del 2015 que el estallido Zika hizo que mi organización, el Cary Institute, colabore con investigadores de IBM para explorar la posibilidad, aplicando la ciencia de datos y aprendizaje de máquinas herramientas para identificar especies de primates que podrían convertirse en los reservorios animales de Zika.

Estamos trabajando juntos bajo la ciencia de IBM para el bien social, programa que pretende acercar las mejores capacidades de IBM para la solución de problemas sociales. Los investigadores de IBM mentor de estudiantes de pregrado y postgrado en problemas para trabajar estrechamente con las organizaciones no gubernamentales y las empresas sociales para generar soluciones que beneficien a la humanidad.

Desde el principio estaba claro que el equipo de IBM poseía una mentalidad interdisciplinaria y flexibilidad creativa que hizo fácil pensar profundamente sobre el problema como un grupo, y para discutir soluciones a los diversos obstáculos y dificultades técnicas encontradas en el camino.

Dentro de seis semanas, tuvimos un modelo de trabajo que se realiza con una alta precisión, predecir qué especies de primates tienen el mayor riesgo de albergar virus Zika en el medio silvestre. También hemos generado un mapa interactivo app, que permite a los usuarios hacer clic en determinadas regiones del mundo y ver la ubicación de especies de primates y su proximidad a centros de población humana.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Datos y más datos: cómo IoT podría afectar las vidas de las personas con diabetes

Si usted piensa acerca de la vida de un diabético tipo 1 (T1D) abunda en datos. Por ejemplo, es recomendable que la mayoría de los diabéticos tipo 1 realice una prueba sus niveles de glucosa en la sangre (BG) al menos 5-6 veces al día. Así que 5-6 puntos de datos cada día.

He sido un T1D durante más de 33 años. No puedo decir que siempre he hecho lo que era recomendable, pero, si tengo un promedio de 3 pinchazos al día, lo que sería el total de 36,135 gotas de sangre y tiras de prueba (36,135). Ouch! Pero lo que es más importante, hay más de 36,135 puntos de datos con esos 36,135 gotas de sangre y los 36,135 mediciones de glucosa en la sangre.

Hay un montón de otros factores involucrados en el manejo de la diabetes en el día a día. Tasa basal, la sensibilidad a la insulina, los carbohidratos a la insulina ratio, y la ingesta de carbohidratos son sólo algunos de los factores que pueden ser especificados y/o medido. Y hay un sinnúmero de otros factores que son menos medibles, estrés, hormonas, la actividad, la enfermedad del sueño, etc.

Se puede imaginar la dificultad de tratar de relacionar todas estas dimensiones, analizarlas y, a continuación, tomar decisiones informadas basadas en ellos. Mi cabeza gira a veces sólo pensarlo (aunque tengo que hacer cada día). Aquí están algunos ejemplos de los datos que estoy recogiendo y compartiendo con mi endocrinólogo entre las visitas.

Aún con todos estos datos en la palma de la mano, el manejo de mi diabetes no es fácil, y es muy difícil de predecir. Yo podría hacer la misma cosa, comer exactamente lo mismo al mismo tiempo y tratarla con exactamente la misma cantidad de insulina – y puedo garantizarle que no voy a obtener los mismos resultados. Hay veces cuando mis niveles de glucosa en sangre realmente me sorprende, especialmente a los muy graves, y esos son los peligrosos.

 

IBM Watson y diabetes

IBM está colaborando con el líder de dispositivos médicos Medtronic Diabetes predictivo en una solución de administración. En un proyecto piloto para ver cómo Watson puede ayudar a las personas con diabetes, Medtronic e IBM tomaron 600 casos anteriores del paciente y análisis cognitivo aplicado a los datos de las bombas de insulina de Medtronic y monitores de glucosa. Watson fue capaz de predecir la hipoglucemia (azúcar bajo en la sangre extrema – hasta tres horas antes de su inicio, con la antelación suficiente para que una persona pueda tomar medidas para prevenir un suceso potencialmente peligrosos para la salud.

Wow, tres horas de antelación, de manera que yo pudiera hacer algo al respecto.

 

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

Estamos en medio de una revolución industrial

Organizaciones en el sector industrial y, en particular, la fabricación se están transformando y perturbado por la fuerza irresistible de cloud computing, y la Internet de las cosas cognitiva. Este fenómeno, caracterizado como la cuarta revolución industrial después de la robótica y la automatización, es un tema candente para los fabricantes de todo el mundo que tratan de comprender cómo se convierten en los endocrinos en lugar de la perturbación. La Internet de las cosas, en particular, constituirán la piedra angular de esta revolución, ya que proporciona los medios para supervisar constantemente la producción.

 

¿Cómo podemos ser alteradores en una revolución?

Sin embargo, la gran pregunta es cómo y por dónde empezar? La mejor respuesta es una combinación de led de dirección empresarial (“de arriba hacia abajo”) y la exploración de la tecnología (“bottom up“). La vista superior proporciona el enfoque -por ejemplo, priorizando un fracaso recurrente porque incurre regularmente a través de las mayores pérdidas se detiene en la línea de producción. El Fondo proporciona los medios para identificar las causas mediante una mejor instrumentación. Para muchos, simplemente use equipo de medición y comprensión de la verdadera eficacia de su funcionamiento es un salto hacia adelante.

Mientras que unos pocos afortunados pueden darse el lujo de construir una nueva fábrica, la realidad es que muchos fabricantes ya han invertido considerablemente en equipo y las habilidades para operar a lo largo de muchos años. En esos “escenarios” brownfield, por lo tanto, el fabricante es poco probable que pueda justificar un rip-y-Reemplazar estrategia para tomar ventaja de las nuevas tecnologías. Además, los equipos instalados serán de una época donde la instrumentación digital no está incorporada, o la instrumentación disponible es deliberadamente muy encerrado en sistemas patentados que sirve un punto objetivo.

Optimización de los marcos existentes con instrumentación complementaria

en ambos casos, la mejor estrategia es agregar instrumentación complementaria, ya sea en forma de add-on sensores externos (por ejemplo, la vibración, el sonido, la temperatura) o, si es posible, tomando un feed de cualquier propietario de sensores a bordo de modo que los datos ya están siendo capturadas pueden ser cosechados en un contexto más amplio. Los sensores que son necesarios pueden requerir alguna exploración. Informes anecdóticos de los operadores pueden proporcionar la clave – por ejemplo, si hay una regla general que un fracaso concreto se produce en los días calurosos, además de algunos buenos antiguo sentido común. Si una línea de producción es a menudo interrumpida sin advertencia porque la presión ha sido superada en el montaje de un motor, podemos suponer razonablemente que midiendo la presión sobre una base continua, podría surgir una tendencia que podemos capitalizar.

La buena noticia es que este proceso pueda comenzar pequeño y crecer con la experiencia.

ByMaximiliano Gonzalez Kunz Chachu

4.0 la industria cumple con la IoT cognitiva

Industria 4.0 es un término que se refiere a la cuarta fase de la innovación industrial que está realizando actualmente. El término “Industrie 4.0” procede de un proyecto en la estrategia de alta tecnología del gobierno alemán, popularizado en la Feria de Hannover, 2011. Yo se abstengan de utilizar la palabra “revolución”, y si prefiere “fase”, ya que el progreso tecnológico es continuo, y es la culminación o confluencia de un conjunto de tecnologías que marca una nueva fase en lugar de un repentino cambio de paso (como en la “revolución”). La primera fase de la industria (1.0) o la revolución industrial original participan de la mecanización de la producción a través del agua y la energía de vapor.

La segunda industria (2.0) fase implicó la invención de la línea de producción, la energía eléctrica, y una mejor división del trabajo. Introducido por los mataderos de Cincinnati en 1870, el concepto tomó vida con la popularización del Ford Modelo T en la producción. Negro era el único color del modelo T llegó en 1914 a través de 1925, y el motivo fue la economía, no de estilo. Negro fue el único color que podría ser la pintura que secara rápidamente, y la velocidad era importante en la planta Ford debido a su enorme volumen. En 7 de los 19 años del modelo, otros colores: verde, rojo brillante, azul oscuro, marrón, marrón y gris estaban disponibles. La industria 3.0 era la edad de controles informatizados, con la introducción de controles lógicos programables (PLC). Aparición de ERP (enterprise resource planning) software ayudó a la automatización de una variedad de empresas (no sólo de la fabricación).

4.0 La industria es impulsada por acelerar la digitalización activada por sensores que son omnipresentes, multi-modal & networked arrojando grandes volúmenes de datos, la aparición de grandes en tiempo real análisis de datos que caben en los bucles de control o supervisión de los controles, las nuevas formas de interacción hombre-máquina, tales como interfaces táctiles y sistemas de realidad aumentada; y la vinculación de los resultados de detección/analytics para nuevas formas de actuación tocando el mundo físico: la próxima generación de robótica en 3-D y la impresión.

IoT cognitiva: detección multi-modal, AI & Natural interfaces hombre-máquina

IoT cognitiva es el uso de tecnologías de computación cognitiva en combinación con los datos generados por los dispositivos conectados y las acciones de estos dispositivos pueden realizar.

IoT cognitivo comienza a partir de la digitalización habilitada por el IoT y la necesidad de manejar toneladas de IoT generado, en gran parte de datos no estructurados, multi-modal y creciendo muy rápido (véase infra). Esto requiere una base sólida y escalable de tecnologías de gestión de datos. El siguiente reto es que hoy una gran cantidad de datos del sensor se desechan o “oscuro”, es decir, realmente no utilizados, o atascados en un solo propósito silos (donde su productividad es limitada).