Hay algunas tecnologías nuevas y alucinantes que aún están por venir o en proceso.
La máquina del sueño cuántico de Google
Al reunir por primera vez lo mejor de dos tipos de computadoras cuánticas, los investigadores de Google han creado un prototipo que combina la arquitectura de una computadora cuántica universal y una computadora cuántica analógica. Al digitalizar los cálculos tradicionalmente analógicos que se pueden hacer con una computadora cuántica adiabática, el sistema del equipo está un paso más cerca de una computadora cuántica universal que podría resolver cualquier problema computacional. Esto es particularmente relevante para algunas de las aplicaciones más complejas y prácticas que los científicos esperan que las futuras computadoras cuánticas puedan abordar, incluida la síntesis de nuevos medicamentos farmacéuticos o descifrar patrones climáticos a largo plazo.
Una computadora cuántica universal es aquella que, en teoría, puede realizar cualquier cálculo exponencialmente más rápido que una computadora clásica. La carrera hacia la construcción de una computadora cuántica verdaderamente universal actualmente involucra a varios grupos experimentales y compañías en todo el mundo, incluidos Google, IBM y D-Wave, cada uno de los cuales recurre a diferentes métodos y tecnologías para lograr el mismo objetivo.
La nueva computadora le permitiría a un codificador de Google ejecutar cálculos en un descanso para tomar café que tomaría una supercomputadora de hoy millones de años. El software que Google ha desarrollado en computadoras comunes para conducir automóviles o responder preguntas podría ser mucho más inteligente. Y las ideas de la etapa anterior que brotan en Google y su empresa matriz, como los robots que pueden servir como respondedores de emergencia o software que puede conversar a nivel humano, pueden volverse reales.
Los fundamentos teóricos de la computación cuántica están bien establecidos. Y los físicos pueden construir las unidades básicas, conocidas como qubits, a partir de las cuales se haría una computadora cuántica. Incluso pueden operar qubits juntos en pequeños grupos. Pero no han creado una computadora cuántica práctica y totalmente funcional.
Harmut Neven (en el medio)
Hartmut Neven de Google, jefe del laboratorio Quantum AI, explica. “ Descubrimos que para casos problemáticos que involucran casi 1,000 variables binarias, el recocido cuántico supera significativamente a su contraparte clásica, el recocido simulado . Es más de 10 veces más potente que 8 veces más rápido que el recocido simulado que se ejecuta en un solo núcleo ”.
Gran Colisionador de Hadrones
El Gran Colisionador de Hadrones (LHC) es el colisionador de partículas más grande y poderoso del mundo, la instalación experimental más grande y compleja jamás construida, y la máquina individual más grande del mundo. Fue construido por la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) entre 1998 y 2008 en colaboración con más de 10,000 científicos e ingenieros de más de 100 países, así como cientos de universidades y laboratorios. Se encuentra en un túnel de 27 kilómetros (17 millas) de circunferencia, tan profundo como 175 metros (574 pies) debajo de la frontera entre Francia y Suiza, cerca de Ginebra, Suiza. Su primera investigación se llevó a cabo del 30 de marzo de 2010 al 13 de febrero de 2013 con una energía inicial de 3.5 teraelectronvoltios (TeV) por haz (7 TeV en total), casi 4 veces más que el récord mundial anterior para un colisionador, aumentando a 4 TeV por beam (8 TeV en total) a partir de 2012. El 13 de febrero de 2013, la primera ejecución del LHC finalizó oficialmente y se cerró por actualizaciones planificadas. Las colisiones de ‘prueba’ se reiniciaron en el colisionador actualizado el 5 de abril de 2015, alcanzando 6.5 TeV por haz el 20 de mayo de 2015 (13 TeV en total, el récord mundial actual). Su segunda investigación comenzó según lo programado, el 3 de junio de 2015.
El objetivo del LHC es permitir que los físicos prueben las predicciones de diferentes teorías de física de partículas, física de alta energía y, en particular, para probar aún más las propiedades del bosón de Higgs y la gran familia de nuevas partículas predichas por teorías súper simétricas, y otras preguntas no resueltas de física, avanzando la comprensión humana de las leyes físicas. Contiene siete detectores, cada uno diseñado para ciertos tipos de investigación. La colisión protón-protón es el método de operación principal, pero el LHC también colisionó protones con núcleos de plomo durante dos meses en 2013 y usó colisiones de plomo-plomo durante aproximadamente un mes cada uno en 2010, 2011, 2013 y 2015 para otras investigaciones.
El bosón de Higgs (o partícula de Higgs) es una partícula en el modelo estándar de física. En la década de 1960, Peter Higgs fue la primera persona en expresar la idea. El 14 de marzo de 2013, los científicos del CERN confirman tentativamente que han encontrado la partícula.
Es una de las 17 partículas en el modelo estándar. La partícula de Higgs es un bosón. Se cree que los bosones son partículas responsables de todas las fuerzas físicas. Otros bosones conocidos son el fotón, los bosones W y Z, y el gluón. Los científicos aún no saben cómo combinar la gravedad con el modelo estándar. Es la excitación cuántica del campo de Higgs, un campo fundamental de importancia crucial para la teoría de la física de partículas. [6] A diferencia de otros campos conocidos como el campo electromagnético, el campo Higgs toma un valor constante distinto de cero en casi todas partes. La cuestión de la existencia del campo de Higgs ha sido la última parte no verificada del Modelo Estándar de física de partículas y, según algunos, “el problema central de la física de partículas”
Peter Higgs – El hombre detrás de la invención del campo de Higgs que lleva a la propuesta de Partícula de Higgs o Partícula de Dios.
¡Esto significaría un gran salto en la comprensión de la humanidad del origen del universo y la comprensión de las leyes de la física!
Coche autónomo
Un automóvil autónomo (automóvil sin conductor, automóvil autónomo, automóvil robótico) es un vehículo capaz de detectar su entorno y navegar sin intervención humana.
Los automóviles autónomos pueden detectar el entorno utilizando una variedad de técnicas como radar, lidar, GPS, odometría y visión por computadora. Los sistemas de control avanzados interpretan la información sensorial para identificar las rutas de navegación apropiadas, así como los obstáculos y la señalización relevante. Los automóviles autónomos tienen sistemas de control que son capaces de analizar datos sensoriales para distinguir entre diferentes automóviles en la carretera, lo cual es muy útil para planificar un camino hacia el destino deseado.
Google Self-Driving Car es cualquiera de una gama de autos autónomos, desarrollado por Google X como parte de su proyecto para desarrollar tecnología para autos principalmente eléctricos. El software instalado en los automóviles de Google se llama Google Chauffeur. Las letras en el costado de cada automóvil lo identifican como un “automóvil autónomo”. El proyecto fue dirigido anteriormente por Sebastian Thrun, ex director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford y co-inventor de Google Street View. El equipo de Thrun en Stanford creó el vehículo robótico Stanley que ganó el DARPA Grand Challenge 2005 y su premio de 2 millones de dólares del Departamento de Defensa de los Estados Unidos. El equipo que desarrolló el sistema estaba formado por 15 ingenieros que trabajaban para Google, incluidos Chris Urmson, Mike Montemerlo y Anthony Levandowski, que habían trabajado en los desafíos DARPA Grand y Urban.
Para saber más sobre el proyecto de auto sin conductor de Google: Proyecto de auto sin conductor de Google
¡Pero Google no es el único en esta carrera! El piloto automático de Tesla.
El fabricante de vehículos eléctricos envió a sus autos una actualización de software que de repente hizo realidad la conducción autónoma.
Sedanes con una docena de sensores ultrasónicos colocados discretamente alrededor de los parachoques y los costados. Por $ 4,250 adicionales, los clientes de Tesla podrían comprar un “paquete de tecnología” que utilizara los sensores, así como una cámara, un radar frontal y frenos controlados digitalmente, para ayudar a evitar colisiones, esencialmente permitiendo que el automóvil se haga cargo y se detenga antes de chocar . Pero sobre todo, el hardware se quedó allí, esperando, esperando y reuniendo una gran cantidad de datos. Un año después, el 14 de octubre pasado, la compañía envió una actualización de software a los 60,000 autos cargados de sensores que había vendido en ese momento. La actualización de software se denominó oficialmente Tesla Versión 7.0, pero su apodo, Piloto automático, fue lo que se quedó.
También hay otros jugadores clave en la conducción autónoma.
- Ford Motors
- Motores generales
- Nissan
- Mercedes
- Toyota
- Uber
- Volvo
Transferencia de energía inalámbrica
La transferencia de energía inalámbrica (WPT) o la transmisión de energía inalámbrica es la transmisión de energía eléctrica desde una fuente de energía a una carga eléctrica, como una red eléctrica o un dispositivo de consumo, sin el uso de conductores discretos hechos por el hombre. La potencia inalámbrica es un término genérico que se refiere a varias tecnologías de transmisión de potencia diferentes que utilizan campos eléctricos, magnéticos o electromagnéticos que varían en el tiempo. En la transferencia de energía inalámbrica, un transmisor inalámbrico conectado a una fuente de energía transporta la energía del campo a través de un espacio intermedio a uno o más receptores, donde se convierte de nuevo en una corriente eléctrica y luego se usa. La transmisión inalámbrica es útil para alimentar dispositivos eléctricos en casos donde los cables de interconexión son inconvenientes, peligrosos o no son posibles.
Nikola Tesla realizó los primeros experimentos en transferencia de energía inalámbrica a principios del siglo XX. Desde 1891 hasta 1898 investigó la transmisión inalámbrica de energía eléctrica utilizando su transformador resonante de radiofrecuencia llamado bobina Tesla, que produce corrientes alternas de alto voltaje y alta frecuencia. La bobina Tesla se desarrolló por primera vez como una fuente de alimentación de radiofrecuencia de alto voltaje para su “Sistema de iluminación eléctrica” patentado en 1891. Con este concepto básico de diseño de transformador de resonancia, fue capaz de transmitir energía eléctrica a través de distancias cortas sin interconectar cables por medios de acoplamiento inductivo magnético resonante. El circuito LC primario del transformador actuó como transmisor. El circuito LC secundario del transformador se sintonizó a la frecuencia resonante del circuito LC primario y actuó como receptor. El transformador de bobina Tesla podría configurarse como un transmisor inalámbrico y utilizarse para transmitir energía mediante acoplamiento inductivo capacitivo. Mientras demostraba esta tecnología durante las conferencias ante el Instituto Americano de Ingenieros Eléctricos en 1891, la Institución de Ingenieros Eléctricos en 1892, y en la Exposición Colombiana de 1893 en Chicago, fue capaz de alimentar de forma inalámbrica lámparas desde el otro lado del escenario hasta la sala.
Acerca de la transferencia de energía inalámbrica:
Echa un vistazo a la idea de Nikola tesla de la transmisión de energía inalámbrica: http://www.teslasociety.com/tesl …
Reconocimiento de gestos
El reconocimiento de gestos es un tema de la informática y la tecnología del lenguaje con el objetivo de interpretar los gestos humanos a través de algoritmos matemáticos. Los gestos pueden originarse a partir de cualquier movimiento o estado corporal, pero comúnmente se originan en la cara o la mano. Los enfoques actuales en el campo incluyen el reconocimiento de emociones por el reconocimiento de gestos faciales y manuales. Se han realizado muchos enfoques utilizando cámaras y algoritmos de visión por computadora para interpretar el lenguaje de señas. Sin embargo, la identificación y el reconocimiento de la postura, la marcha, la proxemia y los comportamientos humanos también son objeto de técnicas de reconocimiento de gestos. El reconocimiento de gestos puede verse como una forma para que las computadoras comiencen a comprender el lenguaje corporal humano, construyendo así un puente más rico entre máquinas y humanos que las interfaces de usuario de texto primitivo o incluso las interfaces gráficas de usuario (GUI), que aún limitan la mayoría de la entrada al teclado y mouse. Escribí sobre esto en una de mis preguntas anteriores. Pocos de ellos son …
1.Glove Gest tiene control de gestos en las manos
Gest es un dispositivo portátil que lleva la interacción a un nivel completamente nuevo.
- Cuando se trata de interactuar con una computadora, sus opciones son bidimensionales como el mouse o binarias como las teclas de su teclado. Pero sus manos son tridimensionales y no binarias, por lo que sus herramientas también deberían serlo.
- Gest le permite asignar gestos con las manos a métodos abreviados de teclado, para que pueda controlar casi cualquier aplicación. Cambia la cancion? Mueve tu dedo hacia la derecha. ¿Aumenta el volumen? Gira tu mano. La mejor parte es que puedes decidir qué gestos se asignan a qué acciones.
- La parte más genial es que Gest es extremadamente versátil. Puede programar gestos personalizados en acciones en sus dispositivos. Simplemente haga un movimiento con su mano, luego átelo a cualquier acción que desee.
Todavía no ha entrado en el mercado.
Para ver un video en profundidad:
Para saber más sobre el gadget: Gest
2. Proyecto Soli
Project soli es una idea de google que aún no ha existido. Project Soli está desarrollando un nuevo sensor de interacción utilizando tecnología de radar.
- La tecnología del sensor Soli funciona emitiendo ondas electromagnéticas en un haz amplio.
- Soli rastrea y reconoce gestos dinámicos expresados por movimientos finos de los dedos y la mano. Para lograr esto con un sensor de chip único.
- El sensor puede rastrear movimientos submilimétricos a alta velocidad y precisión. Se adapta a un chip, puede producirse a escala y construirse en pequeños dispositivos y objetos cotidianos.
Para ver un video en profundidad:
Para saber más sobre el gadget: Proyecto Soli
3.El movimiento de salto
El Leap Motion es el mismo que el Proyecto Soli de Google .
- El controlador Leap Motion es un pequeño dispositivo periférico USB que está diseñado para colocarse en un escritorio físico, hacia arriba. También se puede montar en un casco de realidad virtual. Utilizando dos cámaras IR monocromáticas y tres LED infrarrojos, el dispositivo observa un área aproximadamente hemisférica, a una distancia de aproximadamente 1 metro.
- Los LED generan luz IR sin patrón y las cámaras generan casi 200 cuadros por segundo de datos reflejados. Esto se envía a través de un cable USB a la computadora host, donde es analizado por el software Leap Motion utilizando “matemáticas complejas” en un manera que no ha sido revelada por la compañía, de alguna manera sintetizando datos de posición 3D comparando los cuadros 2D generados por las dos cámaras.
- En un estudio de 2013, se demostró que la precisión promedio general del controlador era de 0.7 milímetros
Puedes comprarlo en: Leap Motion Controller Gesture Motion Control para PC o MAC
Para ver un video en profundidad:
