- Realidad virtual y realidad aumentada
La realidad virtual (VR) es el uso de la tecnología informática para crear un entorno simulado. A diferencia de las interfaces de usuario tradicionales, la realidad virtual coloca al usuario dentro de una experiencia. En lugar de ver una pantalla frente a ellos, los usuarios están inmersos y pueden interactuar con mundos 3D. Al simular tantos sentidos como sea posible, como la visión, el oído, el tacto, incluso el olfato, la computadora se transforma en un guardián de este mundo artificial. Los únicos límites para las experiencias de realidad virtual casi reales son la disponibilidad de contenido y la potencia informática barata.
Ha habido un rumor en torno a la realidad virtual (VR) en los últimos años. Algo de esto proviene del largo desarrollo de dispositivos como Oculus Rift, pero también a través de un creciente interés en lo que podremos lograr que haga la realidad virtual en la era moderna.
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Y el escenario está listo para una amplia adopción de la realidad virtual más allá del entretenimiento y los juegos, hasta el día en que la realidad virtual ayudará a cambiar la interfaz física entre el hombre y la máquina, impulsando un mundo hasta ahora solo imaginado en la ciencia ficción. Al mismo tiempo, el uso de la realidad aumentada (AR) se está expandiendo. Mientras que la realidad virtual reemplaza el mundo físico real, AR es una vista en vivo directa o indirecta de un entorno físico del mundo real cuyos elementos se ven aumentados (o complementados) por la entrada sensorial generada por computadora, como sonido, video, gráficos o datos GPS. Con la ayuda de la tecnología AR avanzada (p. Ej., Agregando visión por computadora y reconocimiento de objetos), la información sobre el mundo real circundante del usuario se vuelve interactiva y se puede manipular digitalmente.
- 5G
Es probable que el futuro de las comunicaciones móviles sea muy diferente al que estamos acostumbrados hoy. Si bien la demanda de banda ancha móvil continuará aumentando, en gran medida impulsada por video de ultra alta definición y mejores pantallas, ya estamos viendo el creciente impacto de las posibilidades humanas de la tecnología a medida que las cosas a nuestro alrededor se vuelven cada vez más conectadas.
La Alianza de Redes Móviles de la Próxima Generación considera que 5G debería implementarse para 2020 para satisfacer las demandas comerciales y de los consumidores. Además de proporcionar velocidades simplemente más rápidas, predicen que las redes 5G también deberán cumplir con nuevos casos de uso, como Internet de las cosas (dispositivos conectados a Internet), así como servicios de transmisión y comunicación vital en tiempos de desastres naturales. Los operadores, fabricantes de chips, OEMS y OSAT, como Advanced Semiconductor Engineering (ASE), se han estado preparando para este estándar inalámbrico de próxima generación (5G), ya que los sistemas móviles y las estaciones base requerirán procesadores de aplicaciones, bandas de base y dispositivos de RF nuevos y más rápidos. .
- Robótica
Hay señales a nuestro alrededor que indican que el campo de la robótica está pasando por una gran transformación. Los robots están obteniendo una cobertura significativa en los medios. Varias grandes compañías que tenían poco que ver con la robótica están repentinamente en una ola de compras para adquirir compañías de robots. Los países que no estaban en la pantalla de radar de nadie hace solo unos años ahora están emergiendo como jugadores importantes en el campo de la robótica. Muchas restricciones operativas y de diseño asociadas con los robots están siendo eliminadas, entre otras cosas, por el uso de la computación en la nube y las redes sociales. Los costos están cayendo rápidamente, permitiendo nuevas aplicaciones. Incluso la noción de lo que se consideraba un robot está cambiando rápidamente. Todos estos signos parecen indicar que la robótica está al borde de algo grande que con suerte puede impactar nuestras vidas de manera positiva.
Echa un vistazo: Robots, realidad virtual: principales tendencias tecnológicas en 2016
- Computadoras cuánticas
(Máquina de 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.
- Ciencia de los datos
Técnicamente, la ciencia de datos es un campo interdisciplinario sobre procesos y sistemas para extraer conocimiento o ideas de los datos en diversas formas, estructuradas o no estructuradas, que es una continuación de algunos de los campos de análisis de datos como estadísticas, minería de datos y análisis predictivo. En términos menos técnicos, un científico de datos es un individuo con curiosidad y capacitación para extraer el significado de los grandes datos, determinar tendencias, adquirir ideas, conexiones, patrones y más. Con frecuencia, los científicos de datos son expertos en matemática y estadística.
A veces, son más generalistas; otras veces, son ingenieros de software. En cualquier caso, las personas que buscan empleo asegurado en 2016 y mucho más allá deberían buscar estas oportunidades, ya que el mundo no puede comenzar a obtener todos los datos científicos que necesita para extraer significado de las enormes cantidades de datos disponibles que harán que nuestro mundo sea más seguro, Más eficiente y más agradable.
La ciencia de datos emplea técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro de las áreas amplias de matemáticas, estadísticas, investigación de operaciones, ciencias de la información y ciencias de la computación, incluido el procesamiento de señales, modelos de probabilidad, aprendizaje automático, aprendizaje estadístico, minería de datos, bases de datos, ingeniería de datos, reconocimiento y aprendizaje de patrones, visualización, análisis predictivo, modelado de incertidumbre, almacenamiento de datos, compresión de datos, programación de computadoras, inteligencia artificial y computación de alto rendimiento.
Los métodos que escalan a big data son de particular interés en la ciencia de datos, aunque la disciplina generalmente no se considera restringida a tales big data, y las tecnologías de big data a menudo se centran en organizar y preprocesar los datos en lugar de analizarlos. El desarrollo del aprendizaje automático ha mejorado el crecimiento y la importancia de la ciencia de datos.
echa un vistazo: ¿Qué hay de nuevo con Data Domain?
- Almacenamiento en la nube híbrido
Es una combinación de almacenamiento en la nube pública y almacenamiento en la nube privada donde residen algunos datos críticos en la nube privada de la empresa, mientras que otros datos se almacenan y son accesibles desde un proveedor de almacenamiento en la nube pública iniciado por Microsoft Azure y servicios de plataforma y computación en la nube simples.
Con el almacenamiento en la nube híbrido, las empresas pueden mezclar y combinar los recursos de almacenamiento en la nube entre la infraestructura del centro de datos local y la infraestructura escalable a pedido, con el proveedor de almacenamiento en la nube que generalmente administra completamente el almacenamiento en la nube.
El almacenamiento en la nube híbrida combina las ventajas de escalabilidad, confiabilidad, implementación rápida y posibles ahorros de costos del almacenamiento en la nube pública con la seguridad y el control total del almacenamiento en la nube privada.
El almacenamiento en la nube híbrida con mayor precisión significa usar el almacenamiento local y el almacenamiento en la nube pública para crear un mayor valor general, como una especie de mash-up. Podría tener algunos datos en uno y algunos en el otro, dependiendo de su clasificación de riesgo o de sus necesidades de latencia y ancho de banda. Alternativamente, puede federar una nube de almacenamiento privado con una nube pública, utilizando el almacenamiento en la nube pública para archivo, copia de seguridad, recuperación ante desastres, intercambio de flujo de trabajo y distribución.
Echa un vistazo: Hybrid Cloud Storage de Microsoft
Gracias .. 🙂
Fuente: Wikipedia, la enciclopedia libre y Forbes
