6 proyectos de innovación social que debes conocer

Machine Learning: ejemplos sobre su aplicación sobre en nuestra vida diaria

El machine learning es la capacidad que tienen las máquinas de aprender sin la necesidad de que tengan que ser programadas. Su finalidad es encontrar patrones de comportamiento a través de los datos, para llegar a predecir cómo serán los nuevos casos teniendo en cuenta lo aprendido anteriormente.

Las aplicaciones del machine learning cada vez están más presentes en nuestro día a día, convirtiendo lo que nos parecía un futuro lejano en una realidad cotidiana.

¿Qué es el machine learning y cómo funciona?

El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, es la rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo dotar a las máquinas de la habilidad de aprender a partir del análisis de datos y con el fin de identificar patrones. Se toman así decisiones sin necesidad de la presencia humana, creando un entorno colaborativo entre hombre y máquina.

El objetivo principal del machine learning es desarrollar capacidades para asociar y generalizar, de igual manera que lo hace el ser humano. A través de la asimilación de una gran cantidad de datos, lo que se conoce como Big Data, y la generalización de la información se pueden llegar a hacer predicciones para tomar las mejores decisiones.

3 diferentes tipos de aprendizajes

Dentro del concepto del machine learning se diferencian distintos tipos de aprendizajes:

1. Aprendizaje supervisado

En este aprendizaje los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiqueta” o “label”. Un ejemplo de esto puede ser si un correo electrónico es clasificado como spam o no.

2. Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado los datos de entrenamiento no incluyen etiquetas, sino que el algoritmo intenta clasificar la información por sí solo. Esto es lo que sucede a la hora de agrupar la información recogida sobre los usuarios en una web detectando características en común.

3. Aprendizaje por refuerzo

El sistema es autónomo para explorar un terreno desconocido y determinar las acciones a realizar mediante prueba y error, aprendiendo por recompensas o penalizaciones, con el objetivo de crear la mejor estrategia posible y obtener la mayor recompensa.

Machine learning: ejemplos cotidianos

Las aplicaciones del machine learning son cada vez más numerosas y siguen aumentando día tras día. Las previsiones indican que seguirán creciendo en la toma de decisiones para la resolución de problemas de la forma más eficiente.

Entre las aplicaciones de machine learning se encuentran las siguientes:

Detección de rostro

umerosas apps como Snapchat o Instagram, así como aplicaciones de sectores como belleza o las que ofrecen bancos de imágenes utilizan algoritmos de machine learning orientados al reconocimiento facial. Los dispositivos aprenden cómo reconocer las imágenes y cómo diferenciar los rostros con una probada eficacia. Además, el reconocimiento facial puede ser de gran utilidad para la seguridad del futuro.

Spotify

Este servicio de música y podcasts en streaming propone listas de reproducción según patrones de comportamiento, siendo una de las aplicaciones del machine learning que ofrecen mejores resultados.

Gmail

La plataforma de email de Google utiliza el machine learning para evitar el correo spam, protegiendo así al usuario de virus y correos no deseados. El sistema aprende tomando como ejemplos las decisiones pasadas para así saber reaccionar en el futuro. Con la función smart reply incluso puede llegar a aprender a contestar correos como el usuario lo haría, además de completar frases, entre otras posibilidades.

Predicción de datos

Dando un conjunto de datos de entrada se puede llegar a predecir precios de inmuebles, de coches o la probabilidad de que ocurra algún evento.

Vehículos autónomos

Los coches que se conducen solos, como los Tesla, son un ejemplo de machine learning. El vehículo reconoce la ruta y toma en cuenta los coches que le rodean, al tiempo que respeta la velocidad de la vía y la normativa que la rige. El sistema aprende de sus errores y del resto de conductores, puede incluso llegar a predecir accidentes antes de que se produzcan.

Diagnóstico médico

A través de los síntomas del paciente y la recolección masiva de datos, se pueden anticipar las enfermedades o establecer un diagnóstico médico acertado.

Evitar fraudes en transacciones económicas

PayPal y monedas electrónicas como el bitcoin utilizan el machine learning para combatir los fraudes, reconociendo las transacciones fraudulentas entre las miles que se realizan.

Recomendación de productos y servicios

El machine learning selecciona clientes potenciales de un producto o servicio estudiando los comportamientos del usuario en las redes sociales y a través de las interacciones que realizan en Internet.

Adaptación de apps

Con esta tecnología ya es posible modificar una app móvil basándose en el comportamiento de los usuarios. De igual manera, también se emplea en el área de ventas para, a través de sistemas de recomendación, ofrecer aquello que mejor se adapta a cada necesidad.

Reconocimiento de voz

Siri, la ayudante de Apple, aprende de la información que puede recoger del usuario para entender mejor qué es lo que necesita en cada momento. Los asistentes personales como Siri o Alexa utilizan el procesamiento de lenguaje natural o PLN. A partir de las ondas de sonidos sintetizadas por el micrófono del dispositivo, los algoritmos son capaces de limpiar el ruido, comprender el idioma y cumplir órdenes. Las grandes compañías cada vez apuestan más por estas tecnologías que aprenden de las conversaciones y tareas ejecutadas por el usuario.

Videojuegos

El machine learning es utilizado para que los bots interactúen con el jugador.

Sector de la banca

Puede reducir el riesgo a la hora de conceder créditos, al tiempo que detecta las señales de impago. Resulta también útil para predecir cotizaciones de acciones en la Bolsa, ayudando a decidir si conviene comprar o vender. Asimismo, los chatbots interactúan con los clientes y les ofrecen una inmejorable experiencia de usuario.

Otras aplicaciones

Antivirus para detectar softwares maliciosos, clasificación de secuencias de ADN, comprensión de textos, predicción de fallos en maquinaria o del tráfico en las ciudades, avanzar si un trabajador será rentable el próximo año, decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente, etc. las posibilidades de las aplicaciones del machine learning son infinitas.

El machine learning y sus aplicaciones no dejan de evolucionar con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario o ayudar en la toma de decisiones basadas en predicciones. Ya es imprescindible en nuestras vidas y en todo tipo de negocios y sectores. Con la nueva tecnología el futuro ya está aquí

Innovación educativa: ejemplos de técnicas y tecnologías

Un móvil sin Internet y con antena nos servía hace 15 años: hoy en día, ya nos parece algo antiguo, desfasado y no muy útil. Este mismo ejemplo es perfectamente extrapolable al mundo educativo. La Educación es un ecosistema vivo, cambiante y con una necesidad de adaptación proporcional al avance de la sociedad. El sistema educativo debe ir incorporando las distintas técnicas, herramientas y procesos para poder sincronizarse de manera eficaz con las necesidades de esa sociedad de la que forma parte.

Técnicas educativas

Entre los ejemplos de proyectos de innovación educativa más destacados en la actualidad están:

Gig economy

Este concepto, ya normalizado en el mundo empresarial, consiste en una fórmula de contratación por un tiempo determinado o para un proyecto en concreto, diferenciándose así de la contratación laboral más tradicional.

La persona que realiza este tipo de trabajo es el conocido como freelance.

¿Por qué esta en tendencia esta fórmula de contratación?

Flexibilidad, menor coste para quien contrata, mayor conciliación laboral y facilidad para reinvertir beneficios en la formación para el propio freelance.

Formación P2P

El aprendizaje peer to peer o peeragogía es la adaptación educativa de una de las formas más populares a la hora de compartir documentos en Internet.

Esta técnica consiste en la asociación voluntaria y organizada por parte de una comunidad de individuos para compartir conocimientos, experiencias, aprendizajes, etc. con la finalidad de mejorar personalmente, así como permitir al resto de la comunidad nutrirse de los conocimientos propios.

¿Cuáles son los beneficios de implantar una formación peer to peer?

Permite la creación de redes de aprendizaje, fomenta el auto-aprendizaje y crea vínculos entre los distintos miembros de la comunidad, entre otros.

Enseñanza personalizada

La enseñanza personalizada es la respuesta educativa que, de manera individual, permite adaptarse a las diferentes necesidades con las que cuenta cada alumno.

Este tipo de educación centrada en el estudiante permite aumentar su autoestima (al verse tratados como individuo y no como un grupo heterogéneo), su nivel de implicación y, consecuentemente, mejorar sus resultados académicos.

Educación basada en datos

El conocido como Data Driven Learning es una más de todas las implicaciones que tiene el uso de la recolección, tratamiento y operaciones con datos.

Desde las recomendaciones que nos realizan plataformas como Netflix, pasando por la concesión de una hipoteca y hasta recoger los datos de alumnos para poder elaborar itinerarios formativos adaptados a sus capacidades y necesidades: el uso del dato ha llegado para quedarse.

Pedagogía resiliente

¿Qué relación existe entre el concepto de resiliencia y la educación? Nos referimos a pedagogía resiliente, o resiliencia en la educación cuando queremos determinar la capacidad que tiene un alumno a la hora de enfrentarse a distintas situaciones adversas e imprevistas.

El entorno social, los padres, tutores, maestros y profesores juegan un papel fundamental en el proceso educativo de los alumnos y en su forma de encarar las distintas situaciones a las que se van enfrentando a lo largo de su vida.

Como mejorar el impacto e influencia de esta correlación es uno de los objetivos fundamentales que persigue la pedagogía resiliente.

Tecnologías educativas

Para poder llevar a cabo de una manera efectiva las técnicas mencionadas anteriormente, es necesario contar con las herramientas tecnológicas adecuadas.

Aprendizaje basado en vídeo

Esta tecnología, a pesar de estar disponible desde hace unos años, ha sido tras la pandemia cuando ha vivido un auténtico boom, ya que ha sido la principal herramienta para continuar con el plan formativo en todas las etapas, desde Primaria hasta estudiantes de Máster y formación continua.

Tecnologías inmersivas

La realidad virtual, aumentada y extendida permite recrear una infinidad de situaciones en el aula, aumentando la participación, interacción y sobre todo el interés de los alumnos. También ha ayudado a transformar la tradicional formación presencial en formación online ( es posible recrear situaciones que antes solo podían ser aprendidas por el alumno en un aula física como, por ejemplo, el uso de robots educativos o una impresora 3D).

Otra de las herramientas que permite aumentar la retención y aprendizaje por parte de los alumnos. Cuando se incluye en la formación actividades y juegos, el atractivo de estos permite un mayor nivel de interacción y compresión por parte de los alumnos que con otras metodologías formativas más convencionales.

Internet de las cosas (Internet of Things)

Lavadoras, televisores, autobuses, coches… La presencia de Internet en nuestra vida cotidiana es cada vez mayor y la Educación no puede ser ajeno a este hecho.

El uso de herramientas y gadgets conectados a la Red ofrece la oportunidad de impartir clases de manera más rápida, eficiente, atrayente e inteligente a los alumnos nativos digitales.

Inteligencia Artificial (IA)

¿Cómo puede la Inteligencia Artificial, Machine Learning o el Deep Learning crear un impacto positivo en la Educación?

Gracias a el aprendizaje y tratamiento de grandes cantidades de datos, estas tecnologías permiten ofrecer una educación personalizada y adaptada al estudiante como nunca antes se había podido conseguir.

Asistentes virtuales y chatbots

La formación online, con una presencia y número de estudiantes, también genera situaciones que la propia tecnología ha de resolver.

¿Cómo puede un profesor tener una clase con 100 alumnos, ser capaz de resolver sus dudas, y hacerlo en un tiempo razonable para que el alumno no se sienta insatisfecho en el proceso?

El uso de chatbots y asistentes virtuales permiten automatizar procesos y aumentar la eficiencia en una faceta muy importante de la educación como es la atención al estudiante.

6 proyectos de innovación social que debes conocer

El concepto de innovación social apunta a la creación de ideas, estrategias y modelos que permitan solucionar las necesidades de una comunidad. No obstante, estos se caracterizan por su carácter ‘revolucionario’, ya que su esencia radica en que constituyen un avance con respecto a las alternativas previamente existentes.

Así como las sociedades avanzan, también lo hacen las problemáticas a las que estas se enfrentan. Por lo tanto, surge la necesidad de dar con nuevos esquemas de acción para resolver favorablemente diferentes circunstancias.

Este es, precisamente, el fin de la innovación social: solucionar problemas de manera más efectiva, sencilla, rápida y equitativa que antes. Un proyecto de estas características puede tomar diferentes; es decir, puede tratarse de una legislación por parte de un gobierno, o bien una campaña de una organización o empresa privada.

6 ejemplos de proyectos de innovación social

Con el paso de los años, la innovación social se ha ganado un lugar de privilegio en las diferentes comunidades. Impulsadas fuertemente por el desarrollo tecnológico e investigativo, cada día florecen nuevas ideas para facilitar la vida de las personas y hacerla de mejor calidad.

A continuación, enumeraremos algunas ideas de proyectos innovadores sociales que han dado que hablar en diferentes países:

1. Open Green Map

Esta primera aplicación es un ejemplo de innovación social perfecto para turistas y amantes de la naturaleza en general. Desarrollada en Estados Unidos e importada a España por UpSocial, su finalidad es la de proveer un mapa con parques naturales, reservas y zonas recreativas para que las personas aprovechen su tiempo de ocio en un ambiente natural.

2. LEA

LEA es un acrónimo que significa ‘Lugar de Encuentro para Amigos’. Se trata de un proyecto innovador temporal cuyo propósito es ofrecer un espacio para la realización de actividades culturales y recreativas colectivas al aire libre.

Ubicada en el Parque México, esta plataforma permite a sus usuarios acercarse a leer, dibujar, cantar, practicar actividades deportivas o juegos de mesa en un entorno natural, con una amplia disponibilidad de recursos y herramientas.

3. Haus App

Esta tercera idea de innovación social es una aplicación de móvil proveniente de Brasil, Chile y México. Ofrece la posibilidad de que un grupo de vecinos se conecten entre sí para ayudarse en la vida cotidiana, sobre todo en lo referido a seguridad y actividades sociales.

Mediante Haus App, por ejemplo, es posible enviar un mensaje SOS en cuestión de segundos. Asimismo, también permite difundir noticias, invitaciones y promover iniciativas barriales. Afortunadamente, su uso se ha extendido también a países como España, Paraguay, Perú, Colombia y otros.

4. Cassava Food Enhancer

Inventada en 2017 por Jorge Leal, un emprendedor paraguayo, Cassava Food Enhancer es una idea innovadora que todavía busca recursos para financiarse. Se trata, de poder aplicarse, en una herramienta indispensable para luchar contra la desnutrición en Latinoamérica.

A grandes rasgos, lo que Leal inventó es un procedimiento que permite aprovechar la mandioca, una raíz grande y carnosa de un arbusto autóctono, y convertirla en harina para producir diferentes alimentos.

La particularidad de este alimento consiste en que ofrece la alternativa de sacar partido de los desperdicios de la industria almidonera. En promedio, una 47 mil toneladas al año de estas raíces son aprovechadas gracias a la marca propia de Leal, que todavía busca expandirse.

5. Calmo

Calmo es un modelo de producción textil creado en Uruguay en 2017. Su principal virtud es el uso de materia prima y recursos naturales para la producción de prendas slow fashion; es decir, más duraderas y atemporales que la ropa actual, prácticamente ‘descartable’ por la precocidad de las modas que se suceden unas a otras.

El uso de recursos naturales, como lana, seda y lino; y la implementación de procesos sustentables como el teñido con plantas constituyen la esencia de este modelo. La moldería geométrica también lleva a un menor desperdicio textil, otro de los ejes de este proyecto sudamericano.

6. Weatherizers Without Borders

Al mejor estilo Médicos sin Fronteras, este programa se ha implementado en Uruguay como primer país más allá de su lugar de origen, Estados Unidos. Se trata de una capacitación de auditores que se dedican a analizar el consumo, la seguridad y la eficiencia de los sistemas de energía en los hogares de bajos recursos.

Esto permite mejorar la calidad de vida de las personas en muchos sentidos. En primer lugar, porque detecta posibles fugas u otros peligros; asimismo, también permite la adecuación de estas viviendas a las normativas locales, lo que acaba con la homogeinización de instalaciones para potenciar la eficiencia de los recursos.

Como habráis notado, la creatividad es una característica determinante en todos los proyectos que aquí describimos. Todas estas ideas buscan, en definitiva, mejorar el mundo en el que vivimos y convertirlo en un lugar más agradable y sustentable para todos.

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