Impresión 3D otra forma de salvar vidas

Cuando Apple estaba creando el sistema operativo para su computadora Macintosh, Steve Jobs retó al ingeniero responsable a que disminuyera el tiempo de carga. “Si con ello pudieras salvarle la vida a una persona, ¿encontrarías la forma de acortar 10 segundos el tiempo de arranque?”, le dijo Jobs a Larry Kenyon. 

 

Era casi la prehistoria de la revolución informática, pero la perspectiva del fundador de Apple, marcó una pauta para su equipo. Actualmente sabemos que gracias a las computadoras se salvan vidas de muchas formas, no solo por velocidad sino por sus usos derivados.

 

Uno de esos usos son las impresoras 3D. La impresión 3D se realiza diciéndole a una computadora que aplique capa sobre capa de un material específico (muy a menudo plástico o metal), moldeándolas hasta obtener el producto final, ya sea un juguete, un par de gafas de sol o una prótesis.

 

Un ejemplo de cómo esta tecnología puede salvar vidas es la iniciativa Coronavirus Makers, que en medio de la grave crisis generada por el COVID19, unió a cientos de médicos e ingenieros para crear respiradores artificiales con impresoras 3D, que resultan ser más baratos y más rápidos de fabricar.

 

Un respirador normal puede costar hasta 21 mil dólares. En cambio, uno fabricado en impresoras 3D tiene un costo aproximado de 270 dólares. La razón de la diferencia radica en que estos respiradores duran mucho menos tiempo funcionando, son desechables y se construyen con materiales baratos y fáciles de conseguir.  

 

Lejos de las salas de emergencia, la impresión 3D en el cuidado de la salud hace posible que los profesionales médicos brinden a los pacientes una nueva forma de tratamiento. Se utiliza para el desarrollo de nuevas guías quirúrgicas de corte y perforación, prótesis, así como para la creación de réplicas específicas de huesos, órganos y vasos sanguíneos.

 

Una de las ventajas que ofrece esta tecnología en el campo de la medicina es que las piezas pueden ser personalizadas. Esto mejora la comprensión de los pacientes por parte de profesionales médicos y mejora el nivel de comodidad del paciente al permitir la interacción con productos diseñados especialmente para su anatomía.

 

El reto va más allá y ya se está aprovechando para imprimir pequeños órganos, u “organoides”, utilizando las mismas técnicas, pero con células madre como material de producción. Estos organoides, una vez construidos, en el futuro podrán crecer dentro del cuerpo de un paciente enfermo y hacerse cargo cuando una parte orgánica, como un riñón o un hígado, falle. Es la esperanza de millones para poner fin a las largas listas de espera por un donante.

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La transformación digital está cambiando, a distintos ritmos, varios aspectos de nuestra vida ordinaria. Muchos de estos nuevos elementos tienen que ver con una mayor eficiencia en el uso de los servicios, en especial los relacionados con las energías no renovables. Es allí donde entra la red eléctrica inteligente, una de las innovaciones en desarrollo que toca un aspecto clave del día a día.

 

La Agencia Internacional de la Energía (AIE) define la red inteligente como “una  red eléctrica que utiliza tecnologías digitales y otras tecnologías avanzadas para  controlar y gestionar el transporte de electricidad, a partir de todas las fuentes  de generación, con el fin de satisfacer la demanda variable de electricidad de los usuarios  finales”. 

 

Esto se logra gracias a la integración de sistemas de comunicación e internet, que monitorean en tiempo real la distribución de la electricidad desde su generación hasta su consumo, proporcionando información en ambas direcciones.

 

Las redes inteligentes anticipan y responden a las perturbaciones del sistema de modo   que se puedan corregir fallas con rapidez, dan cabida a todas las opciones de generación y almacenamiento, permiten la participación activa de los consumidores, favorecen la operación eficiente y facilitan la integración de los recursos de energía renovable en  cada parte de la red eléctrica.

 

Las principales iniciativas de smart grid, como se le conoce en inglés, se desarrollan en Estados Unidos, Canadá, China, Corea del Sur, Europa, Australia y Japón. Con algunos pasos también en América Latina.

 

Brasil, Ecuador y México ya están implementando redes inteligentes en proyectos piloto, mientras que Colombia y  Uruguay están trabajando en sus hojas de ruta de redes inteligentes. En Chile y Honduras también se ha comenzado con las iniciativas de redes inteligentes.

 

Esta es una tecnología que va muy de cerca con las ciudades inteligentes, por lo cual suele ser parte de proyectos dentro de ese marco y que se van probando en urbes pequeñas antes de extenderse. Por ejemplo, Corea del Sur, uno de los más avanzados en redes inteligentes, espera que todo el país esté cubierto por esta tecnología para el año 2030.

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Supremacía cuántica Google marca un nuevo hito

La competencia por ver quién alcanza la supremacía cuántica marcó un nuevo punto de referencia cuando Google publicó los detalles de cómo logró hacer en tres minutos y veinte segundos, una operación para calcular números aleatorios que al superordenador más potente del mundo le hubiera llevado al menos 10.000 años.

 

Su rival más cercano, IBM, no está muy convencido de que el término “supremacía” sea el más adecuado para lo que hizo el gigante de Internet, en especial porque es un campo en el que prácticamente se están dando los primeros pasos.

 

No obstante, lo publicado por Google en Nature (una de las revistas científicas más reconocidas del mundo) sería la primera demostración empírica del concepto de supremacía cuántica, que hace referencia al momento en el que uno de estas computadoras suponga una ventaja frente a una clásico a la hora de realizar una tarea concreta.

 

“Demostramos que la aceleración cuántica se puede lograr en un sistema del mundo real y no está impedida por ninguna ley física oculta”, afirma Google en su artículo.

 

Las computadoras cuánticas funcionan con cúbits, en lugar de con los bits convencionales de la computación clásica. Es decir, mientras el valor de los bits está restringido a un rango binario (ceros y unos), los cúbits existen en estados intermedios de “superposición cuántica”. De esta manera una computadora cuántica puede ejecutar de forma simultánea varios de procesos. 

 

Así, la computadora de Google procesó en en tres minutos y veinte segundos, lo que a una computadora no cuántica le hubiera tomado 10.000 años, aunque IBM dice que le tomaría dos días y medio. Debate aparte, significa un enorme avance en términos de velocidad y cantidad de datos procesados.

 

Ahora ¿a quién y para qué le sirve una computadora tan rápida? Precisamente a quienes manejan enormes cantidades de datos y requieren respuestas veloces y precisas. El mismo Google apunta ya a la ciencia de los materiales y la química. Mientras otros análisis miran a sectores más amplios.

 

Aunque “las computadoras cuánticas no están destinadas a reemplazar los procesadores en computadoras personales o teléfonos inteligentes en el corto plazo (…) serán las más adecuadas para abordar problemas de optimización, identificar patrones en los datos y realizar simulaciones complejas que serían demasiado exigentes para las computadoras tradicionales o clásicas”, afirma la consultora Táctica, en un informe sobre el tema.

 

Las áreas en las que esa empresa visualiza una aplicación son aeroespacial, finanzas, banca, salud, minería, agricultura y telecomunicaciones, entre otras, que generarían unos ingresos de 9.100 millones de dólares para el año 2030.

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Realidad virtual y los reencuentros terapéuticos

¿Cuánto alivio o consuelo puede brindar la tecnología? Es una pregunta que trasciende lo técnico y se adentra en la relación entre el mundo virtual y el real. Una experiencia muy llamativa la expuso el documental Encontrándote, emitido por la televisora surcoreana MBC.

 

Para esa producción se recreó la imagen de Na-yeon, una niña de siete años que murió por una enfermedad sanguínea. Esto permitió a su madre, Jang Ji-sung, tener un encuentro con ella a través de la realidad virtual.

 

Con sus lentes de RV la señora interactuó con una “versión digital” de su hija en 3D creada durante ocho meses de trabajo y que contó con el apoyo de un actor para recrear movimiento.

 

“La gente a menudo piensa que la tecnología es algo frío. Decidimos participar para ver si la tecnología puede consolar el corazón cuando se usa para las personas ”, dijo Lee Hyun-suk, director de VIVE Studios, con sede en Seúl, quien estuvo al frente del proyecto.

 

Si bien la realidad virtual tiene grandes aplicaciones en el mundo del entretenimiento, tocar las fibras más sensibles de las personas, como en el caso de Na-yeon, ha levantado cierta polémica, a pesar de contar con el aval de expertos en salud mental.

 

Muchos se cuestionan hasta qué punto esta “realidad ficticia” puede anclar a las personas impidiéndole superar el duelo. No obstante, dos expertos surcoreanos hablaron bien de este tipo de experiencias, como terapia psicológica.

 

“Es muy útil para las personas que han sufrido una pérdida inesperada para tener una despedida en condiciones tras un dolor profundo”, dijo a la BBC, Seon-Gyu Koh, del Instituto Universitario de Salud Mental de Corea del Sur.

 

Mientras, Dong-Gwi Lee, de la Universidad de Yonsei, asegura que tanto la realidad virtual como la aumentada ya se han usado en el tratamiento de trastornos de ansiedad, fobias, demencia y depresión.

 

La novedosa estrategia de recrear a una persona fallecida para que interactúe con sus parientes vivos tiene sus límites y costos, aunque la producción surcoreana no reveló cuánto fue en esta ocasión, se requiere mucha capacidad de cómputo y equipos especializados para crear una versión realista.

 

En cuanto a los límites, las personas solo pueden ver a quien se recrea, no es posible generar efectos en los otros sentidos, por los momentos.

 

La ciencia ficción sí ha explorado otros caminos. La serie Black Mirror tiene al menos dos capítulos futuristas que se acercan a lo visto en el documental surcoreano. Se trata del episodio 1 de la segunda temporada y del 4 de la tercera. 

 

En el primero un clon sustituye al difunto esposo de una mujer afligida por la repentina muerte de su esposo. El sujeto se comporta como el marido gracias a que su conciencia está cargada en su memoria. En el segundo caso, se trata de un programa que permite a las personas vivir la eternidad deseada gracias a mantenerlas “despiertas” después de la muerte.

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Tecnología Machine Learning el presente del procesamiento de datos

¿Qué tienen en común las recomendaciones de Netflix, las respuestas inteligentes de Gmail o la voz de Siri y Alexa? La respuesta es que vienen de máquinas que van aprendiendo en la medida que las usas, es lo que se conoce como Machine Learning o Aprendizaje Automático.

 

Así es, Netflix no tiene detrás a un humano vigilando los datos de las series o películas que ves o cuáles viste completas y cuáles no. Ese trabajo lo hace una computadora que va aprendiendo a medida que navegas en la aplicación. Y de allí va armando sus recomendaciones y aunque no siempre sean acertadas, ese es otro dato, del cual aprende.

 

El Machine Learning es un área de inteligencia artificial (IA) que ayuda a las computadoras o las máquinas a aprender de todos los datos anteriores y a tomar decisiones inteligentes, sin necesidad de ser programadas. El marco de aprendizaje automático implica capturar y mantener un rico conjunto de información y transformarlo en una base de conocimiento estructurada para diferentes usos en diversos campos.

 

Las aplicaciones de esta tecnología se extienden a casi todas las áreas: educación, medicina, viajes espaciales, vehículos autónomos y un largo etcétera.

 

Existen tres tipo de machine learning: supervised learning, unsupervised learning y reinforcement learning. 

 

Cuando hablamos de supervised learning, nos referimos a que depende de datos que sean etiquetados por humanos, que luego la computadora procesa. Son problemas o procesos ya resueltos, pero que seguirán surgiendo en un futuro, así que lo se que hace es que los siguientes cálculos los realice la máquina.

 

Ejemplos: reconocimiento de voz, detección de spam, reconocimiento de escritura, todos ellos muy comunes como funciones básicas de nuestros teléfonos inteligentes.

 

En el unsupervised learning al algoritmo no tiene indicaciones previas y se le entregan una gigantesca cantidad de datos. Las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetadas, sino que buscan similitudes. En este caso, los algoritmos no están programados para detectar un tipo específico de datos, como ocurría con el reconocimiento de escritura, sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agrupar.

 

Ejemplo:  reconocimiento facial, el algoritmo no te “reconoce” como lo haría un amigo, sino gracias una serie de patrones comunes que le ‘dicen’ que se trata del mismo rostro guardado en la base de datos

 

Por último tenemos el reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo. En este tipo de learning machine, la computadora puede aprender gracias a ensayo y error en diversas situaciones. El ejemplo clásico es la conducción de un vehículo en autónomo.

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Investigaciones en virología, la lucha para detener las enfermedades

Las vacunas representan uno de los avances de salud pública más importantes, ayudan a prevenir la propagación de muchas enfermedades infecciosas y, en muchas partes del mundo, eliminan algunas de las condiciones más devastadoras.

 

El desarrollo de vacunas es muy complejo, con desafíos científicos, logísticos y clínicos únicos que crean obstáculos para los investigadores. Las partes interesadas de todo el ecosistema están trabajan juntas para avanzar en la nueva tecnología de vacunas que tiene el potencial de prevenir e incluso tratar muchas enfermedades devastadoras.

 

El origen de este método para prevenir enfermedades se encuentra en 1786, cuando el médico rural inglés, Edward Jenner, descubrió la vacuna contra la viruela. En la actualidad hay más de 40 vacunas para la prevención de 25 enfermedades evitables.

 

La comunidad científica sigue trabajando de forma avanzada en la búsqueda de vacunas para otras enfermedades. Según la Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (Pharma) solo en Estados Unidos se están desarrollando 264 vacunas para prevenir y tratar enfermedades. Estos incluyen 137 para enfermedades infecciosas, 101 para cáncer, 10 para alergias, ocho para enfermedades autoinmunes, cuatro para la enfermedad de Alzheimer y cinco para otras enfermedades.

 

Uno de los esfuerzos más urgentes en la actualidad es encontrar una vacuna contra el coronavirus, la pandemia más grave que enfrenta el mundo en casi un siglo. Varias empresas se dedican a investigar y se estima que una primera vacuna esté disponible en los próximos meses. Hay en marcha más de 30 tratamientos que incluyen fármacos y una veintena de vacunas en vías de investigación, además de 82 ensayos clínicos.

 

Otra vacuna que se encuentra en desarrollo es una contra el zika. En la revista especializada The Lancet, informaron de ensayos clínicos luego de que se estableció la asociación entre la infección por el virus del zika y la microcefalia.

 

Además, los virólogos trabajan en la lucha contra los rotavirus que causan gastroenteritis y provocan casi medio millón de muertes infantiles cada año. La nueva generación de vacunas antirrotavíricas es muy promisoria, pero todavía faltan más análisis y valoraciones económicas para su difusión.

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La migración de las audiencias de los medios tradicionales a las diversas plataformas de Internet ha hecho que la industria de la publicidad busque su espacio. La consultora Emarketer estima que para 2023 este mercado será de unos 500.000 millones de dólares.

 

Toda esa cantidad de dinero fluye de manera distinta y no se queda en las grandes agencias o solo en manos de las empresas tecnológicas como Facebook, Google y Twitter, sino que está al alcance de los usuarios que quieran ganar dinero.

 

Existen varias formas de aprovechar ese caudal de dinero. Ninguna de ellas funciona de un día otro, siempre requiriendo afinar estrategias y mucha paciencia. 

 

Una forma de obtener ingresos por publicidad es creando un sitio web, un blog o un canal de YouTube. Allí el centro de la acción está en la producción de contenidos que sean relevantes para una audiencia amplia. En el caso de una página o blog, la estrategia es vía 

Google Ads, mientras que por el lado de los videos la apuesta es por la publicidad que inserta YouTube.

 

Más allá de las opciones que hay con esas grandes empresas hay una multitud de posibilidades a través de plataformas y redes de usuarios. Por ejemplo, ySense incluye tareas como completar encuestas, descargar aplicaciones, realizar diversas tareas, o ver publicidad. Algo similar a Neobux, una de las más conocidas y que paga por ver publicidad.

 

Son parte de un ciclo para generar tráfico que justifique inversiones publicitarias, el núcleo de la rentabilidad en internet.

 

Otras estrategias apuntan a procesos como acortar enlaces. Con esta forma se gana dinero acortando las URL y cobrando por los clics que recibe. El sitio más conocido para ello es Adfly.

 

Independientemente de la plataforma que elijas hay varias consideraciones que debes tener en cuenta. Lo primero es verificar que sea una empresa legalmente constituida y que los pagos efectivamente se hacen. Para ello basta con googlear el nombre y encontrarás foros y comentarios sobre ellas. Lo segundo es que debes tener activo un medio de pago para que te llegue el dinero. PayPal, AirTM, Amazon gift card, Apple gift card, suelen ser ampliamente aceptados.

 

Finalmente, considera estas estrategias como un complemento de tus actividades principales generadoras de ingresos y no como una fuente exclusiva, ya que prácticamente ninguna de ellas garantiza un monto fijo o constante de dinero.

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Daenerys Targaryen sobrevuela King’s Landing en el penúltimo capítulo de Game of Thrones. Lo que millones de personas ven es un paisaje de casitas y edificios que pronto enfrentará un tragedia. Pero aunque el sitio realmente existe es solo una parte de lo que se apreció en la pantalla. ¿Cómo lo hacen?¿Cómo logran la precisión de las mediciones para que las proporciones sean correctas?¿Cómo es esto parte de un conglomerado de tecnologías?

 

Una ciencia es la responsable de parte de ese resultado que se apreció en Game of Thrones y que se ve en muchas producciones de cine y televisión. Estamos hablando de la fotogrametría. Se trata  de hacer mediciones a partir de fotografías, como su nombre lo indica. Es la ciencia y la tecnología de generar información 3D a partir de mediciones 2D. 

 

Hoy en día, la rápida evolución de las cámaras digitales y las capacidades informáticas, el software analítico y el almacenamiento de datos ha ampliado la variedad de situaciones en las que la fotogrametría se puede aplicar y procesar. Y el cine saca mucho provecho de ello.

 

La fotogrametría digital se originó en la década de 1980, pero obviamente la invención de la fotografía en el siglo XIX marcó un hito y en la década de 1850, el científico francés Aimé Laussedat señaló su potencial para el mapeo y hoy en día se lo considera el “padre de la fotogrametría”. Durante las dos guerras mundiales, la técnica fue ampliamente usada y desarrollada.

 

La llegada de las cámaras digitales a principios de los 1990 trajo la fotogrametría a la era moderna, con imágenes y cálculos realizados digitalmente. 

 

Hay dos tipos de fotogrametría, una aérea y otra terrestre. Con la primera, un avión (en la actualidad muchas veces se utiliza un dron) se usa para tomar fotografías y videos superpuestos de un área específica. Con la segunda, las imágenes y los videos a menudo se toman con cámaras de mano y se usan para modelar en 3D objetos, edificios y escenas, como en Game Of Thrones. 

 

Ambos tipos de fotogrametría son útiles en la industria del cine. Los sets de películas en 3D se pueden crear con precisión utilizando fotogrametría digital terrestre, mientras que la exploración de ubicación se puede hacer virtualmente con fotogrametría aérea. La fotogrametría también se puede usar para crear dobles de acción, replicación de multitudes y mapeo de texturas.

 

Una de las primeras producciones en usar la fotogrametría fue la película El Club de la Pelea (1999). El director, David Fincher, quería evitar que los espectadores vieran la cámara en el reflejo de una cocina al pasar sobre ella en la escena donde ocurre una explosión. La fotogrametría se usó para recrear el set al tomar cientos de fotografías fijas en el transcurso de tres días de cada objeto en la cocina para que la escena completa se pudiera reproducir en un entorno 3D fotorreal. 

 

Algo similar, aunque todavía más complejo ocurrió con el  imponente de King’s Landing. Fue un esfuerzo que involucró varias capas de la vida real y la tecnología que fusionó fotogrametría e imágenes espaciales en 3D. La capacidad de combinar estos enfoques ha aumentado su popularidad a lo largo de los años, lo que demuestra que el uso de esta tecnología, junto con los modelos en tres dimensiones y la CGI, está cambiando por completo la forma de hacer películas.

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Uno de los sectores donde internet ha causado un impacto gigantesco es el de las noticias. Hasta finales de la década de los noventa, los noticieros de televisión y la prensa escrita eran los reyes indiscutibles de la oferta informativa, pero la red de redes cambió ese escenario para siempre y los medios tradicionales han experimentado una transformación digital para hacerse un espacio entre las audiencias.

 

La facilidad (económica y logística) que ofrece internet para hacer llegar las informaciones a todo tipo de público hizo que la prensa escrita se redujera drásticamente, lo que implicó el cierre de publicaciones, disminución en el tiraje de periódicos y salas de redacción más pequeñas.

 

Solo en Estados Unidos la cantidad de empleados en medios impresos se redujo 47% entre 2008 y 2018, mientras la de medios nativos digitales se incrementó 6%, en el mismo lapso. 

 

Por otro lado, desde mediados de la primera década del siglo XXI, las redes sociales son una fuente de información que cada día funcionan de manera más autónoma, relegando a los medios, incluso aquellos que tienen su sitio web o aplicación.

 

Todos estos cambios implican un gran reto para los medios de comunicación. Muchos de ellos se han sumergido en la transformación digital, no solo en su metodología de trabajo sino también en su modelo de negocios.

 

Las estrategias implementadas incluyen tener un sistema mixto en el que los usuarios pueden ver parte o una cantidad limitada de informaciones, pero luego deben pagar una suscripción. Esto suele combinarse con planes que incluyen ediciones impresas u otro tipo de promociones.

 

Adicionalmente se ha buscado generar contenidos exclusivos, que revelen información más detalladas basada en mucho trabajo de investigación, visualización de datos, big data o filtraciones provenientes de fuentes claves. A lo que hay que sumar un gran esfuerzo por mantener la confianza de sus audiencias en un ambiente cada vez más marcado por las noticias falsas.

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Por todas partes se habla del 5G, los medios, los técnicos y hasta los políticos tienen algo que decir sobre la quinta generación de la tecnología de red celular con velocidades muy similares al internet tradicional.

 

De forma sencilla podemos decir que con el 5G, quien tenga un teléfono inteligente compatible (ya hay varios en el mercado) podrá hacer las típicas llamadas telefónicas, navegar por la web, transmitir videos, solo que mucho más rápido. 

 

El 4G y LTE reemplazaron a 3G como la red celular de banda ancha estándar en 2012 y 2013, que trajeron mejoras en múltiples servicios. Veremos una mejora aún mayor con 5G, gracias a la llamada banda ancha móvil mejorada.

 

A medida que aumenta la velocidad de la red, cada vez se realizan más tareas del mundo de las computadoras al mundo de los dispositivos inteligentes. Esto podría abrir nuevas puertas para la tecnología de dispositivos inteligentes que podrían no haber estado disponibles. Allí estamos hablando de que veremos muchos avances en cuanto al Internet de las Cosas (IoT), inteligencia artificial e incluso para el desarrollo de las ciudades inteligentes.

 

Por otro lado, a medida que se despliegue la red 5G se necesitarán más torres de celdas para producir este inmenso ancho de banda porque las celdas no pueden cubrir tanto espacio como una celda 3G o 4G. Debido a que se necesitará desplegar más células, los usuarios de 5G deben esperar que su cobertura no sea tan generalizada al principio (como ya ocurrió con las generaciones anteriores).

 

Esto representa una oportunidad de inversiones, por lo que será una tecnología que se implementará primero en mercados altamente rentables y de allí irá migrando al resto. 

 

El efecto económico total del 5G será completo para el año 2035, respaldando una amplia gama de industrias y potencialmente generando un mercado de $12 billones en bienes y servicios, según un estudio de Qualcom.

 

El informe señala también que la cadena de valor 5G (OEM, operadores, creadores de contenido, desarrolladores de aplicaciones y consumidores) serán responsables de hasta 22 millones de puestos de trabajos. Por supuesto, hay muchas aplicaciones emergentes y nuevas que aún no se han definido por completo o incluso se conocen hoy en día. Es por eso que solo el tiempo dirá cuál será el “efecto 5G” completo.

 

En abril de 2019 Corea del Sur lanzó la primera red nacional de telefonía móvil, en el resto del mundo solo Estados Unidos, España y Uruguay lo han implementado total o parcialmente.

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