Computación cuántica: Quantum Computer de Google con 70 qubits

 Google con su nuevo Quantum Computer puede completar 47 años de tareas informáticas en solo 6 segundos. Esta es una computadora cuántica de 70 qubits. Es 241 millones de veces más rápido que la versión de 53 qubits de Google de 2019

El funcionamiento de la computación cuántica

Un bit cuántico (qubit) puede ser “0” o “1”, pero también ser los dos estados a la vez. Esto permite que se opere con nuevos tipos de puertas lógicas que permiten el desarrollo de nuevos algoritmos. 

Pero hay un problema: los ordenadores cuánticos no son capaces de operar correctamente a escala porque los qubits sólo mantienen su estado cuántico durante un instante. Es decir, para cuando el ordenador está realizando un cálculo, el estado de esos qubits ya ha cambiado y generan errores. Corregir esto es el desafío más importante de la industria.

La sensibilidad de los qubits es tan alta que, incluso la luz parásita, puede provocar errores de cálculo, y para ejecutar aplicaciones útiles se requiere que las tasas de error sean mucho más bajas que las actuales.

Por eso se usan métodos de corrección cuántica para limpiar el “ruido” generado codificando la información almacenada mientras el ordenador realiza la operación matemática. 

De los qubits a los qubits lógicos

Pero Google dice haber logrado un hito crucial al haber hallado la forma de distribuir información procesada entre varios qubits, de forma que el ordenador pueda retener la información el tiempo suficiente como para completar el cálculo, aunque los qubits individuales hayan salido de su estado cuántico.

Es decir, prescinden de muchos qubits buenos por uno excelente. La información se codifica en varios qubits físicos para construir un único lógico más resistente, fiable y capaz de ejecutar algoritmos cuánticos a gran escala.

"En las condiciones adecuadas, cuantos más qubits físicos se utilicen para construir un qubit lógico, mejor será ese qubit lógico", explicó Hartmut Neven, vicepresidente de Ingeniería en Google. "Sin embargo, esto no funcionará si los errores añadidos de cada qubit físico adicional superan los beneficios de la QEC. Hasta ahora, siempre se han impuesto las altas tasas de error físico".

El equipo, según recoge su paper en la revista Nature, ha logrado desarrollar un código de corrección de errores que por primera vez reduce la tasa de errores cuantos más qubits se usen dentro de un qubit lógico.

Julian Kelly, investigador de Google, asegura que estas mejoras dependen del propio hardware, el software empleado y de su sistema de refrigeración criogénica para mantener la temperatura cerca del cero absoluto y así reducir la tasa de fallos. Es el primer paso para poder aumentar el tamaño del sistema sin que el aumento de errores lo hagan inservible o no mejor que un ordenador tradicional.

Para Google es el segundo pilar de los seis a edificar antes de que los ordenadores cuánticos sean prácticos o útiles para la humanidad. El siguiente paso será lograr crear un qubit lógico con solo 1.000 qubits físicos. Es el objetivo para 2025.

ANTECEDENTES

Supercomputadores 2017: Tianhe-2 de China cerca del exaflop

Tianhe-2

, el que fuera el superordenador Chino más potente hasta junio de 2016, acaba de recibir una actualización de hardware que casi ha logrado duplicar su potencia desde los 54,9 petaflops hasta los 94,97 petaflops (es decir, 949,7 billones de cálculos por segundo).

La actualización vino de la mano del cambio de los coprocesadores instalados en 2013, los Knights Corner Xeon Phi de Intel, por chips Matrix-2000 GPDSP desarrollados en China. El plan original era recurrir a la nueva generación de chips de Intel, pero Estados Unidos ha empezado a bloquear en algunos casos la exportación de esta clase de componentes, por lo que los chinos se vieron obligados a equiparar la potencia de Intel recurriendo a su propia tecnología.

Esto sitúa a China en las mismas puertas de lograr la computación a exaescala (nombre que recibe la supercomputación capaz de calcular a un exaflop, 1.000.000.000.000.000 de cálculos por segundo), y como potencial ganadora de una ‘guerra’ entre naciones en la que partía con ventaja al albergar los dos mayores superordenadores del mundo (el Tianhe-2 y el Sunway TaihuLight). Estados Unidos, que ha invertido muchos esfuerzos en ser los primeros en superar esa marca, partía en cuarto lugar (por detrás de Suiza) con su superordenador Titán.

HPE presentó en mayo una arquitectura de computación diseñada con la exaescala en mente, y al mes siguiente el Departamento de Energía de EEUU anunciaban una inversión de 258 millones de dólares en el Exascale Computer Project, una iniciativa en la que HPE participa junto a otras 5 compañías: AMD, Cray, IBM, Intel y Nvidia. Pero el Centro Nacional de Supercomputación chino ya había anunciado en enero que ellos alcanzarían la exaescala a lo largo del presente años (antes, la previsión estaba fijada para 2018).

Dada la importancia que los superordenadores tienen en campos como la defensa nacional y la investigación científica, esta competición internacional se parece mucho más a un pulso geopolítico y  lo que está en juego son el liderazgo económico y, potencialmente, vidas humanas.




China y USA lideran el TOP 500

Según el listado de TOP500 de supercomputadores más potentes del mundo, China y USA lideran esta lista. China con 167 supercomputadores, mientras USA con 165 ordenadores norteamericanos.

Lidera la lista Sunway TaihuLight, con un rendimiento de 93 petaflops, ha sido desarrollado por el Centro Nacional de Investigación de Computación Paralela, Ingeniería y Tecnología de Wuxi,

Entre los diez supercomputadores más potentes del planeta únicamente hay dos procedentes del “viejo continente”. China, Estados Unidos, Arabia Saudí y Japón completan los países que forman parte del top 10 de países en supercomputación.

 El Piz Daint, inaugurado en 2014 en el Swiss National Supercomputing Centre de Lugano (Suiza), es el supercomputador europeo más rápido. hace dos años, este supercomputador era el sexto mejor del mundo,  ahora ocupa el octavo lugar. Justo detrás está el Hazel Hen, un ordenador ubicado en el Höchstleistungsrechenzentrum (HLRS) de Stuttgart (Alemania).

España tiene como si mejor ordenador al Mare Nostrum, situado en el Barcelona Supercomputing Center, que se encuentra en la posición 106 del TOP500 de supercomputación.  sus aplicaciones incluyen la colaboración en proyectos internacionales como el Human Brain Project o la misión Gaia de la Agencia Espacial Europea.

COMPUTACION CUANTICA. Iniciativa por 1000 millones euros en CE

La Comisión Europea (CE) anunció el lanzamiento de una iniciativa por 1,000 millones de euros para acelerar el desarrollo de la tecnología cuántica, la base para la próxima generación de supercomputadoras, así como los futuros avances en áreas tales como redes de comunicación seguras y sensores de gravedad. La financiación fue anunciada en la Quantum Europe Conference en la ciudad de Delft, Países Bajos.

“Europa quiere ser líder en la carrera global del desarrollo de la tecnología cuántica y fomentar su adopción por parte de las industrias”, dijo el comisionado de Economía Digital de la Unión Europea, Günther Oettinger, durante el evento donde también se presentó el anteproyecto de la iniciativa llamado Quantum Manifesto.

El proyecto ha sido respaldado por más de 3,400 líderes de la ciencia, la industria y las organizaciones gubernamentales, con fondos procedentes de la Comisión, miembros estatales, compañías y universidades.

La CE informó que las tecnologías basadas en cuánticos de corto plazo podrían estar disponibles dentro de 5 años, sobre todo para la detección, meteorología, imagen y comunicación.

NASA Y GOOGLE 
El procesador D-Wave Two, un ordenador basado en la física cuántica, de 15 millones de dólares, se instalará en un centro de la NASA y será compartido por Google y otros científicos.
Construido por la empresa canadiense D-Wave Systems, el procesador utiliza un túnel cuántico para alcanzar soluciones a los problemas matemáticos en fracciones de segundo. Los ordenadores clásicos utilizan millones de transistores (pequeños interruptores eléctricos) para calcular soluciones matemáticas. Utilizan “bits”, unos y ceros de los principios básicos. Por otra parte, los ordenadores cuánticos usan bits cuánticos o “qubits” que transmiten en unos y ceros a la vez (que operan a una velocidad de aproximadamente 3600 veces más rápido que los ordenadores convencionales).

IBM OFRECE COMPUTACION CUANTICA EN LA NUBE

IBM lanzó IBM Quantum Experience, una plataforma en la nube que permite experimentar con un procesador cuántico. Cualquiera pueda aprender y experimentar con el procesador cuántico.

Aún no se ha logrado construir un computador cuántico (solo hay prototipos), pero IBM asegura que la computación cuántica "ha pasado de ciencia a convertirse en una área de ingeniería" y que ya se ha iniciado la senda que llevará, en pocos años, a la construcción de esa computadora funcional.

IBM Quantum Experience, es una plataforma en la nube conectada a la web para que cualquiera que lo desee pueda experimentar con un procesador cuántico: aprender a programar, crear y probar algoritmos.

La computación clásica está basada en bits,y la computación cuántica, que aplica los principios de la mecánica cuántica, está basada en qubits, que no solo pueden ser ceros y unos, sino ser un 0 y un 1 a la vez, lo que da mayor velocidad de procesamiento. Además, esta trabaja en paralelo, de manera que puede resolver un número exponencial de tareas a la vez: una PC normal lo hace secuencialmente, primero resuelve un problema, luego otro y así sucesivamente.

En la Quantum Experience, cuyo acceso es gratuito, se pueden hacer simulaciones con un procesador de cinco qubits: "Cuando lleguemos a 50 qubits entraremos en un nuevo territorio.

El nivel de complejidad de esta computación es "muy elevado",  ya que "no es muy intuitivo" porque "pasan cosas extraordinarias" y además la información cuántica es "muy frágil".  Es necesario aislarla en un frigorífico a muy baja temperatura para preservar sus propiedades cuánticas. Un proceso "muy delicado".

Para el vicepresidente de IBM Research, la apertura de la Quantum Experience es un primer paso hacia ese hito. Son más de 20.000 las personas que se han sumado ya a la plataforma.

Las primeras aplicaciones de la computación cuántica serán industriales: simulación y modelado de materiales y desarrollo de nuevos fármacos. La computación cuántica también será útil para la optimización de algoritmos y para el encriptado de información.

IBM lanza a Osprey, nuevo computador cuántico de 433 qubits

International Business Machines Corp (IBM) en el IBM Quantum Summit del 10 Nov. 2022 anunció el lanzamiento de su ordenador cuántico más potente hasta la fecha, llamado Osprey, una máquina de 433 qubits.

Los procesadores de IBM presentados durante el Quantum Summit, en 2019 presentaron Falcon con 27 qubits, en 2020 lanzaron Hummingbird con 65 qubits, Eagle con sus 127 qubits se lanzó el 2021 y, ahora, han conseguido los 433 qubits con Osprey.

El número de qubits, o bits cuánticos, es una indicación de la potencia del ordenador cuántico que utiliza la mecánica cuántica, aunque las distintas empresas de ordenadores cuánticos hacen diferentes afirmaciones sobre la potencia de sus qubits, que pueden crearse de muchas maneras diferentes.

Se espera que un día los ordenadores cuánticos aceleren ciertos cálculos millones de veces más rápido que los superordenadores más rápidos de la actualidad. Las empresas que están detrás de esto son las más potentes y tenemos a gigantes como Microsoft, Google, Intel, IBM o Honeywell, además de empresas chinas, buscando continuamente la superioridad cuántica.

Uno de los ámbitos más prometedores de la computación cuántica es la ciencia de los materiales, donde las simulaciones de química cuántica podrían mejorar los paneles solares, las baterías y otros dispositivos que funcionan a nivel molecular, según reporta CNET. Pero los aficionados a la computación cuántica, también esperan aportar nuevas herramientas a la IA, la logística y las finanzas. Con la ralentización de la Ley de Moore que limita la computación convencional, esto podría significar nuevos e importantes avances.

Darío Gil, director de investigación de IBM, dijo que la empresa sigue en camino de lanzar un ordenador con más de 1.000 qubits, pero que para ampliarlo está trabajando en un nuevo enfoque.

"A medida que vayamos superando los límites del tamaño del chip Osprey que estamos anunciando, si nos fijamos, ya es realmente grande. El año 2023, 1000 va a ser muy grande", dijo. "Así que después de eso, hemos estado diseñando e ingeniando toda la arquitectura para la computación cuántica basada en la modularidad", agregó.

"Quantum System Two es el primer sistema de computación cuántica verdaderamente modular para poder seguir escalando a sistemas cada vez más grandes con el tiempo", dijo Gil a Reuters antes de la Cumbre Cuántica de IBM de esta semana. "La modularidad significa que los propios chips van a tener que estar interconectados entre sí".

IBM dijo que su objetivo es que este sistema esté en línea a finales del año que viene y que sería la piedra angular de la "supercomputación cuántica" al conectar varios Quantum System Twos. IBM dijo que podría construir un sistema de hasta 16.632 qubits conectando tres de estos sistemas.

IBM tiene más de 20 ordenadores cuánticos en todo el mundo, y los clientes pueden acceder a ellos a través de la nube.

Chips con Transistores de 2 nm - IBM es el primero

 La Ley de Moore sigue vigente. En la «carrera de los semiconductores», los fabricantes se baten por ver quién consigue reducir cada vez más el tamaño de los transistores y no han sido ni TSMC ni Samsung quienes se han hecho con el podio sino IBM, quien acaba de anunciar que han creado el primer chip a 2 nm del mundo.

Con la llegada de la tecnología de fabricación Extreme Ultra Violet (EUV), las complejidades de las técnicas de patrones múltiples desarrolladas en los nodos de tecnología anteriores ahora se pueden aplicar con la resolución más fina que proporciona EUV. 

El desarrollo de 2 nm de IBM mejorará el rendimiento en un 45% con la misma potencia, o un 75% la eficiencia con el mismo rendimiento en comparación con los chips modernos de 7 nm. 

IBM desea señalar que fue la primera institución en demostrar los 7 nm en 2015 y 5 nm en 2017, la última de las cuales se actualizó de FinFET a tecnologías de nanohojas que permiten una mayor personalización de las características de voltaje de los transistores individuales.

IBM afirma que su tecnología de proceso puede colocar 50.000 millones de transistores en un solo chip del tamaño de 150 milímetros cuadrados, colocando la densidad de transistores en este chip en 333 millones de transistores por milímetro cuadrado (MTr  /mm2).

Los números de densidad a menudo se enumeran como densidades de pico, para bibliotecas de transistores donde el área es la matriz principal de preocupaciones en lugar del escalado de frecuencia; a menudo, las partes más rápidas de un procesador son la mitad de densas que estos números debido a problemas térmicos y de energía.

Con respecto al movimiento a los transistores GAA / Nanosheet, aunque IBM no lo indica explícitamente, las imágenes muestran que este nuevo procesador a 2 nm está utilizando un diseño GAA de tres pilas. Samsung ya utiliza GAA a 3 nm, mientras que TSMC está esperando a lograr sus propios 2 nm para ello. Por el contrario, se cree que Intel lo introducirá de alguna forma en su proceso a 5 nm.

El GAA de 3 pilas de IBM utiliza una altura de celda de unos 75 nm, un ancho de celda de unos 40 nm y las nanohojas individuales tienen 5 nm de altura, separadas entre sí por 5 nm. El paso poligonal de la puerta es de 44 nm y la longitud de ésta es de 12 nm. IBM dice que su diseño es el primero en utilizar canales de aislamiento dieléctrico inferior, lo que permite la longitud de la puerta de 12 nm y que sus espaciadores internos son un diseño de proceso en seco de segunda generación que ayuda a permitir el desarrollo de estas nanohojas. Esto se complementa con el primer uso del patrón EUV en las partes FEOL del proceso, lo que permite EUV en todas las etapas del diseño.

IBM sigue teniendo uno de los principales centros de investigación del mundo sobre la tecnología de semiconductores y, a pesar de no tener fundiciones propias, desarrollan sus propios productos en colaboración con otros. IBM vendió sus instalaciones de fabricación a GlobalFoundries con un compromiso de asociación de 10 años en 2014, IBM también trabaja actualmente con la propia Samsung y de hecho hace poco anunciaron una asociación con Intel.

El chip ha sido diseñado y fabricado en las instalaciones de investigación de IBM en Albany, Estados Unidos, donde cuentan con una sala limpia de nada más y nada menos que 30.500 metros cuadrados. El propósito de esta instalación es aprovechar la amplia cartera de patentes y licencias de IBM precisamente para llevar a cabo las colaboraciones con sus socios.

Compras CHIPs 2020

Según datos de Gartner_inc, en 2020 se invirtieron más de 449.000 millones de dólares estadounidenses en la compra de chips semiconductores, una quinta parte de los cuales procedían de dos empresas tecnológicas: Apple y Samsung

IBM se dividirá. Sacará a bolsa unidad cloud

IBM - International Business Machines Corp se está dividiendo en dos sociedades anónimas. IBM primera gran empresa informática del mundo diversificará sus negocios tradicionales y se centrará en el lucrativo sector de la computación en nube.

IBM sacará a bolsa su unidad de servicios de infraestructura de TI, que brinda soporte técnico a 4,600 clientes en 115 países y tiene una cartera de pedidos de US$ 60,000 millones, con un nuevo nombre para fines del 2021. 

La nueva compañía tendrá 90,000 empleados después de que se complete la escisión y su estructura gerencial se decidirá en unos meses, dijo el director financiero James Kavanaugh.

IBM, que actualmente tiene más de 352,000 trabajadores, dijo que espera reportar casi US$ 5,000 millones en gastos relacionados con la escisión y cambios operativos.

Las acciones de la compañía subieron 7% después de la medida anunciada por el director ejecutivo Arvind Krishna, quien también diseñó la adquisición que hizo IBM de la compañía en la nube Red Hat por US$ 34,000 millones el año pasado.

IBM se ha enfocado en el crecimiento del negocio en la nube en los últimos años, con el objetivo de compensar la ralentización de las ventas de software y la demanda estacional de sus servidores mainframe.

ANTECEDENTES

En el 2019 IBM compró la compañía de software Red Hat por 34.000 millones de dólares, incluyendo su deuda, siendo su mayor adquisición hasta la fecha. IBM pagó 190 dólares en efectivo por cada acción de Red Hat, una cantidad un 62% superior a última cotización de estos títulos en Bolsa.

Tras el cierre de la adquisición, Red Hat, especializada en el sistema operativo Linux, se unió al equipo de Hybrid Cloud de IBM como una unidad distinta, preservando su independencia, su compromiso con el desarrollo de código abierto y su cartera actual de productos.

IBM: La reconversión de su negocio

Si preocupante puede ser la evolución en la cotización de IBM en el Nasdaq  más preocupante es la evolución de sus ingresos.

 Desde que Buffett entró en la compañía en 2012, con el 8,59% de las acciones de IBM, (en 2011 IBM cumplió 100 años de existencia), IBM lleva anotados 19 trimestres consecutivos de caídas de ventas:

En cinco años sus ingresos han caído un 25% y la tan esperada reconversión de su negocio para volver a dar crecimiento sigue sin llegar.

Y sin embargo, a pesar de la caída de ingresos, IBM ha logrado defender bastante bien su generación de cash flow operativo, pudiendo así dar una buena rentabilidad a sus accionistas vía dividendos y recompra de acciones. Quizás esto es lo que le gustó a Buffett de IBM. Una empresa que incluso en plena reconversión es una vaca lechera para sus accionistas.

La reconversión del negocio
IBM tiene identificadas una serie de actividades de alto crecimiento  por las que está apostando.
. El negocio cloud aumentó ingresos en un 35% y dentro de estos destaca el aumento de los ingresos de los servicios en el cloud con un incremento de los ingresos del 61%.
. Watson, el sistema de inteligencia artificial que supuestamente va a servir para todo. Desde diagnosticar enfermedades en el ámbito de la salud, predecir el tiempo, atender a los clientes o realizar asesoramiento financiero.

Sin embargo los servicios y productos actuales de IBM han quedado algo desfasados. El área de Global Business Services, la apuesta realizada  hace una década para crecer, ha caído sus ingresos en un 4%, en Sistemas la caída de ingresos es del 12% y el área de Software sólo ha visto crecer sus ingresos en un 1%

LIDER EN PATENTES

20 patentes al día es la cifra que los inventores de IBM produjeron de media el 2014. En total registró 7 mil 534 patentes, es decir, más que Accenture, Amazon, Google, HP, Intel y Oracle juntas.

CHATBOTS - Asistentes virtuales se usarán en 25% del servicio al cliente

Acelerado por al pandemia Covid-19,  las empresas están migrando al mundo online para poder adaptarse a las “nuevas necesidades” de los usuarios. Los servicios automatizados se han convertido en herramientas imprescindibles, sobre todo los buscan optimizar la experiencia del usuario como los chatbots. Según un informe de Gartner, se calcula que para fines del 2020, el 25% de todas las operaciones de servicio al cliente será manejado por chatbots. 

Los chatbots son aplicaciones basadas en inteligencia artificial que se pueden programar para responder a palabras clave simples o indicaciones, incluso pueden mantener conversaciones complejas sobre temas específicos. 

Las principales ventajas de los chatbots, van desde su servicio de atención al cliente durante las 24 horas, la posibilidad de respuesta instantánea, la optimización de la comunicación entre empresa-usuario, resolución de dudas de forma inmediata y respuesta a preguntas básicas. Por otro lado, permite simplificar el proceso de compra si se trata de un ecommerce. Esto brindando un servicio personalizado, minimizando el uso de recursos y reduciendo el esfuerzo humano de las empresas.

ANTECEDENTES

La inteligencia artificial ha conseguido que los asistentes del hogar nos faciliten múltiples tareas. Estos asistentes de voz asisten desde hace bastantes años, pero no ha sido hasta el pasado 2018, con la llegada de Amazon Echo y Google Home, cuando realmente han empezado a instalarse en los hogares.

Según el Informe de Sociedad Digital de la Fundación Telefónica, se estima que a nivel global el número de unidades en hogares se aproximó a la barrera de los 100 millones para finales de 2018, y seguirá creciendo hasta alcanzar los 225 millones en 2020.

El gran beneficio que otorgan los asistentes de voz es permitir a los usuarios realizar acciones en Internet sin tener que utilizar sus manos, solo con su voz. Estas acciones incluyen desde reproducir música hasta gestionar todo un hogar inteligente, activar la alarma, subir o bajar las persianas o activar la calefacción.

Los asistentes de voz pueden funcionar como un mayordomo digital, siempre y cuando el hogar esté adaptado digitalmente. Los asistentes pueden avisarte de reuniones o citas, informarte del tiempo, reservar mesas en restaurantes o leerte las noticias.

Los primeros asistentes de voz que se pelearon en el mercado fueron Amazon Echo, con Alexa; y Google Home, con Google Assistant. Poco después Apple lanzó su propio asistente de voz, dotado de su famosa inteligencia artificial: Siri, conocido como HomePod.

Algo más tarde se presentó Movistar Home, con Aura como asistente. La inteligencia artificial de Telefónica cuenta con una pantalla táctil que permite, también, hacer videollamadas.

El mercado en USA es más avanzados en despliegue de asistentes virtuales para el hogar, donde, a 30 de junio de 2018, el número de dispositivos alcanzaba ya los 50 millones. De ellos la mayoría (70%) eran Amazon Echo, seguidos de Google Home (24%) y HomePod (6%), según el Informe de Sociedad Digital.


ASISTENTE VIRTUAL EN LA NUBE

 IBM Watson Assistant

Es una solución que permite crear interfaces de conversación en cualquier aplicación, dispositivo o canal. (IBM BP MEETING POINT)

La mayoría de los chatbots intentan imitar las interacciones humanas,  Watson Assistant es más. Sabe cuándo buscar una respuesta de una base de conocimientos, cuándo pedir clarificar una pregunta y cuándo dirigir la consulta a un humano. Watson Assistant puede ejecutarse en cualquier nube, lo que permite a las empresas llevar AI a sus datos y aplicaciones donde quiera que estén.

CARACTERISTICAS:
• Todos pueden crear un asistente
Watson Assistant viene pre-entrenado con contenido relevante para la industria. Puede dar sentido a su historial de chat o registro de llamadas, y tiene un editor de diálogo visual
• Con el poder de IA
La inteligencia artificial líder de la industria potencia los modelos de lenguaje natural subyacentes que interactúan con los usuarios, y proporciona recomendaciones de capacitación a medida que construye y ejecuta su asistente.
• Más cerca de los clientes
Tiene la flexibilidad de implementar Watson Assistant en su sitio, en una aplicación móvil, en el teléfono, en los canales de mensajería y en las herramientas de servicio al cliente. Soporta 13 idiomas, para que las organizaciones puedan estar más cerca de sus clientes.
• Fácil despliegue
La empresa mantiene el control y la propiedad de sus datos e IP, lo que le permite construir y escalar en toda la empresa con un socio confiable y seguro. Tiene la opción de ejecutar en IBM Cloud o en nubes de otros proveedores, incluidos Amazon, Google y Microsoft, así como en entornos locales.


Asistentes virtuales una herramienta útil en la educación

Los chatbots pueden auxiliar al profesor de maneras múltiples. El planeamiento y la impartición de clases conlleva mucho tiempo detrás, y los profesores apenas tienen tiempo de contestar a todos sus alumnos de manera personalizada, además de que generalmente los recursos son ilimitados.

Con un asistente virtual o chatbot, los profesores pueden:
. Responder preguntas sobre fechas límite y planes de estudio.
. Entregar evaluaciones a los alumnos, además de que agiliza el proceso de análisis de datos.
. Incluso se puede programar para comprender conceptos difíciles de una manera que parezca que es el mismo profesor explicando.

No nos olvidemos que los bots modernos cuentan con Inteligencia Artificial que les permite extraer el contexto de las conversaciones para responder de manera personalizada, atractiva y con la capacidad de conversación básica de una persona.

Proveedor local:  E2E PERU

DEEP LEARNING: Software open source

La Inteligencia Artificial ha tenido un progreso limitado hasta ahora porque los algoritmos requeridos por los problemas del mundo real son demasiado complejos para poder ser programados manualmente. Al subcampo de la Inteligencia Artificial que proporciona a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser explícitamente programados se conoce por Machine Learning (aprendizaje automático)

El Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo,  es a su vez un subconjunto del machine learning. El DL permite modelos computacionales, basados en  redes neuronales, que están compuestos de múltiples capas de procesamiento para aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción. Estos métodos han mejorado drásticamente el estado de la técnica en reconocimiento de voz u objetos visuales, entre muchos otros dominios.

Las redes neuronales utilizadas para el DL suelen requerir grandes conjuntos de datos para el entrenamiento. Afortunadamente, la creación y disponibilidad de datos ha crecido exponencialmente con el Big Data. Muchas bases de datos abiertas han permitido el rápido desarrollo de algoritmos de DL.

Las redes neuronales son sólo una de las maneras que tiene Deep Learning de aprender, pues existen otros métodos como, por ejemplo, las redes de creencia profunda.

Pero los avances del DL se debe en gran medida a la mejora de la capacidad de computación actual.  Por ejemplo, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) permiten acelerar el proceso de aprendizaje del DL. Las GPU se desarrollaron originalmente para acelerar el juego 3D que requiere el uso repetido de un proceso matemático como un cálculo de la matriz. El aprendizaje de una red neuronal hace un uso extensivo de los cálculos de la matriz.

El uso de DL por parte de los desarrolladores está empezando a ser catalizado por la provisión de infraestructura y servicios de DL basados en la nube (Cloud Computing) por proveedores líderes de la industria de este sector como son Google, Amazon, Microsoft o IBM, entre muchos otros. Estas empresas aprovechan la potencia de su nube para ofrecer servicios de AI que varían en función de los algoritmos, datos de entrenamiento, o del hardware subyacente.

Asimismo otro factor claves para el DL ha sido el abundante software open source como Caffe2 de Facebook, TensorFlow de Google o CNTK (Cognitive Toolkit) de Microsoft entre muchos otros. También investigadores del área publican sus resultados  en una base de datos como arxiv.org sin esperar la aprobación de la revisión por pares habituales en los congresos de investigación.

Sin duda estamos ante una nueva tecnología disruptiva,  nos encontramos frente a una nueva fuente de creación de valor en el área de procesamiento de la información que va a cambiar radicalmente la manera en que vivimos, trabajamos e incluso pensamos.

Recientes avances de técnicas de DL ha transformado nuestra capacidad de reconocer objetos dentro de las imágenes. Por ejemplo, un sistema de visión computarizado basado en DL identificó objetos en imágenes con mayor eficacia que los humanos.  El progreso en el reconocimiento del habla y la escritura a mano, mientras tanto, está mejorando rápidamente después de la utilización de un nuevo tipo de DL.


ANTECEDENTES

STARTUP DE IA

"Aplicaciones de la Inteligencia Artifical hay muchas, desde la detección de fraudes, forecasting de ventas, etcétera, son muchas. De hecho, la IA es un área donde hay más inversión de capital semilla; en el 2016 subió a 5,000 millones de dólares la inversión en startups de IA, y a eso hay que sumar lo que los grandes corporativos están invirtiendo”, señala Max Tremp, director de ingeniería de Cisco para Latinoamérica.

la analítica se puede conjugar con el aprendizaje de máquina -que es parte de la IA- para lograr lo que Gartner denomina analítica predictiva.

Retos de Deep Learning
. Algortimos:  lograr una inteligencia artificial que pueda aprender por sí sola, y, por tanto, esté basada en modelos de aprendizaje no supervisado.
. Big Data: Deep Learning necesita una cantidad ingente de datos para que sus predicciones alcancen la perfección. Aquí es donde las grandes arquitecturas de Big Data nos pueden ayudar.
. Lenguaje Natural: se espera que Deep Learning sea cada vez más capaz de procesar el lenguaje natural o incluso llegar a imitar nuestros sentidos o emociones con éxito.

En este vídeo se muestra de una manera simple qué es Deep Learning

IBM: Ofrece Computación cuántica en la nube

IBM lanzó IBM Quantum Experience, una plataforma en la nube que permite experimentar con un procesador cuántico. Cualquiera pueda aprender y experimentar con el procesador cuántico.

Aún no se ha logrado construir un computador cuántico (solo hay prototipos), pero IBM asegura que la computación cuántica "ha pasado de ciencia a convertirse en una área de ingeniería" y que ya se ha iniciado la senda que llevará, en pocos años, a la construcción de esa computadora funcional.

IBM Quantum Experience, es una plataforma en la nube conectada a la web para que cualquiera que lo desee pueda experimentar con un procesador cuántico: aprender a programar, crear y probar algoritmos.

La computación clásica está basada en bits,y la computación cuántica, que aplica los principios de la mecánica cuántica, está basada en qubits, que no solo pueden ser ceros y unos, sino ser un 0 y un 1 a la vez, lo que da mayor velocidad de procesamiento. Además, esta trabaja en paralelo, de manera que puede resolver un número exponencial de tareas a la vez: una PC normal lo hace secuencialmente, primero resuelve un problema, luego otro y así sucesivamente.

En la Quantum Experience, cuyo acceso es gratuito, se pueden hacer simulaciones con un procesador de cinco qubits: "Cuando lleguemos a 50 qubits entraremos en un nuevo territorio.

El nivel de complejidad de esta computación es "muy elevado",  ya que "no es muy intuitivo" porque "pasan cosas extraordinarias" y además la información cuántica es "muy frágil".  Es necesario aislarla en un frigorífico a muy baja temperatura para preservar sus propiedades cuánticas. Un proceso "muy delicado".

Para el vicepresidente de IBM Research, la apertura de la Quantum Experience es un primer paso hacia ese hito. Son más de 20.000 las personas que se han sumado ya a la plataforma.

Las primeras aplicaciones de la computación cuántica serán industriales: simulación y modelado de materiales y desarrollo de nuevos fármacos. La computación cuántica también será útil para la optimización de algoritmos y para el encriptado de información.

KiloCore, el primer procesador con 1000 núcleos

La Universidad de California  en colaboración con IBM ha desarrollado un chip llamado KiloCore, con 1,000 procesadores capaces de trabajar en paralelo, con un consumo mínimo.  Es capaz de ejecutar1.78 billones de instrucciones por segundo y contiene 621 millones de transistores. Ha sido fabricado usando la tecnología CMOS de 32 nanómetros de IBM.
Hasta ahora la CPU multiprocesador más grande poseía cerca de 300 procesadores.

Cada core puede funcionar a una velocidad media de 1.78 GHz, y tienen la particularidad de que pueden intercambiar datos entre ellos sin recurrir a memoria caché intermedia.

Los 1000 núcleos funcionan en paralelo ejecutando pequeños fragmentos de programa de forma independiente. Además aquellos cores que no se usan se pueden apagar por completo. Con estas dos técnicas se consigue procesar 115.000 millones de instrucciones por segundo con tan sólo 0.7 vatios, energía que podría suministrar una simple pila AA.

Los procesadores multinúcleo suponen la gran revolución de las CPU en las últimas décadas. Un núcleo o core es como un pequeño procesador dentro del propio procesador principal que puede funcionar de forma independiente  (procesamiento en paralelo). Así se manteniene el consumo en niveles más bajos que si utilizases varios procesadores principales con un solo núcleo.

Los ordenadores, consolas y smartphones actuales utilizan CPUs con entre 2 y 10 núcleos. A nivel profesional se pueden encontrar CPUs con 32 o más cores.

La Universidad de California está trabajando en nuevos algoritmos que permiten dividir un programa en múltiples tareas independientes, para que se procesen de forma paralela con KiloCore. De esta manera el rendimiento se multiplica por cien manteniendo un bajo consumo.

IBM fabricó microprocesador de 7 nm

IBM desarrolló un microprocesador ultracondensado para computadores que es 4 veces más potente que los existentes. Es el microprocesador con componentes de 7 nanómetros de ancho.

Los procesadores actuales son de 14 nanómetros, aunque la industria ha comenzado ya la transición hacia la producción de procesadores de 10 nanómetros.  Cada nueva generación de microprocesadores se define por el tamaño mínimo de sus componentes esenciales.

IBM indicó que los nuevos avances permitirán fabricar microprocesadores con 20.000 millones de transistores, frente a los 1.900 millones que incorporan los procesadores más avanzados de Intel con componentes de 14 nanómetros.

Las empresas de microprocesadores están en plena carrera para reducir el tamaño de los transistores y otros componentes microscópicos siguiendo una tendencia de incremento del poder computacional conocida como la ley de Moore, de Gordon Moore, uno de los pioneros del desarrollo de los microprocesadores de silicio y cofundador de Intel.

IBM dijo haber sido capaz de solucionar los problemas planteados por el desarrollo de microprocesadores tan minúsculos mediante el uso de silicio germanio, en lugar de silicio exclusivamente, en partes clave de los procesadores.

IBM destacó que entre las técnicas y procesos innovadores figuraron la incorporación de los canales de transmisión de silicio germanio y ondas de luz ultravioleta para la integración de componentes en varios niveles.

IBM recordó que los expertos consideran "crucial" la tecnología de 7 nanómetros para satisfacer las demandas futuras de la informática en la nube, los sistemas de procesamiento de cantidades masivas de datos, los productos móviles y otras tecnologías emergentes.

IBM y sus socios, entre los que figura Samsung, planean invertir alrededor de 3.000 millones de dólares en una planta en Nueva York para la fabricación de microprocesadores  de 7 nanómetros.

IBM espera que estos microprocesadores empiecen a incorporarse en computadores y otros dispositivos en el año 2017.

IBM: Apuesta por servicios en la nube

IBM proyecta obtener  9, 900 millones de dólares en ingresos el 2015 a nivel mundial, 50 % más que en 2014, para conseguirlo está haciendo inversiones consideradas como estratégicas, entre ellas una de 1,200 millones de dólares para el despliegue de sus servicios en la nube.

Parte de esta inversión se destinó a la instalación de un centro de datos en Querétaro ( Mexico), una zona menos propensa a desastres naturales, lo que refuerza la seguridad que buscan los clientes. Este centro ofrecerá además de almacenamiento de datos, servidores sin software (bare metal), servidores virtuales, servicios de seguridad y de red; también podrá servir a empresas ubicadas en México y en el resto de América donde se estima que el secgtor crezca 25% en los proximos 3 años

El de México es el primer centro de datos en la nube de IBM en América Latina. instalará otro en Brasil.

IBM abrió otros centros en 2014 en Frankfurt, Tokio, París, Melbourne, Toronto, Londres, Texas, Virginia y Hong Kong.


LIDER EN PATENTES

20 patentes al día es la cifra que los inventores de IBM produjeron de media el 2014. En total registró 7 mil 534 patentes, es decir, más que Accenture, Amazon, Google, HP, Intel y Oracle juntas.

IBM lidera este ranking por 22 años consecutivos; una lista en la que la siguen las mismas cuatro compañías que en 2013, y en el mismo orden:  Samsung Electronics (4 mil 952 patentes), Canon (4 mil 55), Sony (3 mil 224) y Microsoft (2 mil 829). Toshiba (con 2 mil 608 patentes), Qualcomm (2 mil 590), Google (2 mil 566), LG Electronics (2 mil 122) y Panasonic (2 mil 095) completan la lista de las 10 compañías que más patentes han realizado el año que acaba de terminar.

En 2014, la Oficina de Patentes y Marcas de EEUU registró en total 300 mil 678 patentes, el mayor número en un solo año.

LA REDUCCION DE IBM


IBM durante los ùltimos años ha ido perdiendo su valor de mercado en el sector tecnológico de USA

La cotización de IBM sigue descendiendo

COMPUTACION CUANTICA

La idea de la computación cuántica surge en 1981, cuando Paul Benioff expuso su teoría para aprovechar las leyes cuánticas en el entorno de la computación. En vez de trabajar a nivel de voltajes eléctricos, se trabajaría a nivel del cuanto o “quantum”. . En la computación digital, un bit sólo puede tomar dos valores: 0 o 1. En cambio, en la computación cuántica, intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula puede estar en superposición coherente: puede ser 0, 1 y puede ser 0 y 1 a la vez (dos estados
ortogonales de una partícula sub atómica). Eso permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez, según el número de qubits.

La computación cuántica Se basa en el uso de qubits (“quantum bits”), en lugar de bits, y da lugar a nuevas puertas lógicas, que hacen posibles nuevos algoritmos. En un computador cuántico, una capacidad computacional de 500 Qubits por ejemplo, requeriría de 2500 valores complejos, lo cual sería un valor demasiado grande a ser representado en un computador clásico. Por ejemplo, un Terabyte de información digital requiere de 243 valores discretos.

Cuerpo Humano: El cerebro y la red neuronal biológica humana, la jerarquía de la estructura del sistema nervioso del cuerpo humano exhibe un protocolo C3  (Comando, Control, Comunicaciones, Información e Informática) partiendo del cerebro y que converge a una celda. Existen aproximadamente 1010 células nerviosas y posiblemente más de 1014 interconexiones en la Red Neuronal humana que
constituye el sistema central nervioso

Las neuronas son los bloques constructores o “building blocks” de la unidad de señalización en el sistema nervioso. El sistema nervioso es una memoria de máquina con arquitectura auto organizativa.
Una célula es de por sí un microprocesador a nivel biológico molecular con capacidad computacional. El Corazón Humano es un Computador Biológico Molecular con la capacidad de manejo de un gran campo de energía electromagnético.

Las 100 Trillónes de células en un adulto humano forman una cadena de proteínas que auto organizan sin el más mínimo error 150,000,000,000,000,000,000 (150 quintillones o 150 x 1018) aminoácidos!

 Para estimar la potencia computacional del cerebro, podríamos contar el número de sinapsis: estimar su velocidad de operación, y determinar las operaciones de sinapsis por segundo. Hay aproximadamente 1015 sinapsis que operan con alrededor de 10 impulsos x segundo, dando aproximadamente 1016 operaciones de sinapsis por segundo.

. Una sóla célula nerviosa puede procesar 200,000 datos de información al mismo tiempo cada segundo.
Hay alrededor de 10 billones de células nerviosas en el cerebro las cuáles mantienen comunicación a través de 100 trillones de conexiones. El ojo humano por ejemplo, tiene una capacidad de procesar 10 millones de bits de información por segundo. De esta manera el reto de la tecnología, es el de emular las capacidades de procesamiento del sistema neuronal complejo del ser humano.


IBM ha producido un nuevo chip experimental neuro-sináptico, que emula la función cerebral en áreas como la cognición, la percepción y la acción. Estos nuevos Neuro chips o chips neuromórficos, se utilizan algoritmos y circuitos de silicio con el fin de recrear las neuronas y las sinapsis enriquecidas en
el cerebro. IBM ha desarrollado dos (02) prototipos de trabajo que actualmente están sometidos a las pruebas. Ambos tienen 256 núcleos de neuronas y fueron fabricados en 45 nm SOl-CMOS. Un núcleo tiene 262.144 sinapsis programables mientras que el otro contiene 65.536 sinapsis de aprendizaje. Los investigadores ya han logrado aplicaciones como la visión artificial, memoria asociativa, clasificación
de patrones, navegación y reconocimiento de patrones.

Intel Research Laboratory en Hillsboro, Oregon, EE.UU., anunció el diseño de un chip neuromórfico basado en dos tecnologías: válvulas laterales de giro y en los memristores. Basados en diseños de
Spin-neuromórficos puede lograr una performance de consumo de energía más eficiente. La meta de Intel es construir chips que emulan al cerebro humano.

A través de los circuitos de silicio y algoritmos avanzados, junto con los principios de la neurociencia, la nanociencia y la supercomputación, estos chips son capaces de imitar los procesos biológicos, como los que ocurren en el cerebro humano.

El universo que nos rodea, galaxias, sis- temas solares, estrellas, agujeros negros, pulsares, neutrons, etc… son sistemas computacionales. El universo en sí es el sistema computacional más impresionante,
un verdarero Computador Cosmológico Cuántico o Quantum Universe Computer

IoE: Los implantes humanos de RFID

El internet de las cosas (IoT),  ha sido ampliado al Internet de todo ( IoE), por tanto varias empresas de las TIC están promoviendo el uso de dispositivos implantados en animales y personas, por ello es importante conocer sobre estas propuestas.

La identificación por radiofrecuencia o RFID  (Radio Frequency Identification), es una tecnología de identificación remota e inalámbrica por la cual un dispositivo lector ( reader) vinculado a un equipo
de cómputo, se comunica a través de una antena con un transponder (tag o etiqueta) mediante ondas de radio.

Esta tecnología se ha utilizado y se sigue utilizando para múltiples aplicaciones incluyendo casetas de peaje, control de acceso, identificación de ganado y tarjetas electrónicas de transporte. Muchas empresas han venido impulsando el uso de RFID en diferentes aplicaciones de la tecnología.

Inventarios: El RFID es altamente usado en soluciones para el  control e identificación del movimiento de productos de plantas y almacenes. De esa forma se logra mantener una vocalización y control de productos que salen y entran de las instalaciones y andenes, así como la identificación de la persona que los transporta o unidad en los que fueron retirados.

Peajes:En algunas autopistas, como por ejemplo el carril de Telepeaje en las autopistas de México, USA, Chile, Argentina y otros países utilizan etiquetas RFID para recaudación de peaje electrónico.

Otras aplicaciones relacionadas comprenden el control de activos, control de inventarios, control de personal, control de vehículo, control de una cadena de abastecimiento, etc. Sensores sísmicos pueden ser leídos empleando transmisores-receptores RFID, simplificando enormemente la recolección de datos. Toyota.Lexus impulsan el uso de una “llave inteligente” para algunos de sus modelos de vehículo. La llave emplea un circuito RFID activo que permite que el vehículo reconozca la presencia de la llave a
un metro del sensor. De esta manera el conductor puede abrir las puertas y arrancar el vehículo mientras la llave sigue estando en la cartera o en el bolsillo.



Implantacion del RFID

Desde hace unos años ha surgido una nueva corriente impulsada por las empresas de tecnología para promover la implantación del RFID en el cuerpo humano, para permitirle a las personas operar computadores y otros dispositivos simplemente a través de comandos mentales y sin necesidad de usar ningún tecleado, periférico, etc....

 IBM por ejemplo está impulsando el futuro de los supermarkets y de todo lo relacionado al comercio electrónico a través del microchip implantable RFID. De esta manera no sería necesario hacer colas extensas e incómodas para pagar. 
Pero la visión de IBM va mucho más allá orientada a crear la red más grande inalámbrica interconectada de objetos y personas (Ubiquotous Wireless Interconnected Electromesh), a través de la implantación del RFID en los seres humanos).

Microsoft  en el 2008 celebró una alianza con el fabricante del Chip Implantable  Verichip con el fin de impulsar el acceso y administración de los datos médicos de un paciente (Identificación del paciente, records médicos, etc...).

Motorola: Más de 250 corporaciones en 20 países están involucradas distribuyendo Mondex al mundo y muchas naciones ya fueron “privilegiadas” para usar el sistema. Motorola esta fabricando 1,000 millones de biochips Mondex al año. Están siendo usados otros sistemas de Smartcard en favor de éste, especialmente desde que MasterCard compró una participación del 51% apostando por la compañía.


VeriChip (ahora PositiveID) es el primer implante a humanos aprobado por la FDA (Food & Drug Administration) de los EE.UU. en 2004. Se trata de un nano chip que contiene informaciones relativas a su portador humano, que le han sido grabadas, y que pueden recuperarse por un sistema RFID. Se comercializa por la Corporación VeriChip, una subsidiaria de Applied Digital Solutions.

 Con un tamaño del doble de la longitud de un grano de arroz, el dispositivo se implanta en algunas partes del cuerpo humano. Una vez escaneado usando la frecuencia correcta, el VeriChip responde con un número único de 16 dígitos, que puede ser vinculado con información sobre el usuario, y almacenada en una base de datos para verificación de identidad, acceso a los registros médicos y otros usos.

El cuerpo humano: La jerarquía de la estructura del sistema nervioso del cuerpo humano
exhibe un protocolo C3I2 (Comando, Control, Comunicaciones, Información e Informática). Existen aproximadamente 1010 células nerviosas y posiblemente más de 1014 interconexiones en la Red Neuronal Humana que constituye el sistema central nervioso. El cuerpo humano tiene capacidad de emisión biofotónica a muy alta frecuencia y puede transmitir información en una frecuencia
muy cercana a la de la Microonda (espectro Visible). El cuerpo humano esta diseñado para poder conectarse a los campos de energía de la galaxia, sistema solar y de toda la naturaleza. El ADN del cuerpo humano es prácticamente una especie de computador holográfico, que es permanentemente
modificado por la energía de las diferentes ondas de luz que se reciben del espacio.

Riesgo del implante del microchip

Riesgo físico:  Resultará peligroso para los seres humanos debido a que en presencia de campos electromagnéticos muy potentes podría ocasionar quemaduras y lesiones en las personas.
Nuestro sistema solar y galaxia están pasando a través de muchas transformaciones a medida de que completamos el proceso del alineamiento galáctico y la órbita elíptica que describe nuestro sistema solar alrededor de la galaxia de 26,500 años aproximadamente. (Precesión de los Equinoccios). En dicho proceso de evolución va haber una gran liberación de fotones de luz y neutrinos (partículas sub atómicas) los cuales han sido diseñados por el creador para impulsar la evolución de los seres humanos y de toda su creación. Nuestra tecnología no es infalible a la radiación cósmica. Los satélites, micro controladores, micro procesadores y la electrónica en general, son altamente vulnerables a este tipo de radiación la cual puede quemar sus componentes. Microchips como el implante RFID en el cuerpo humano pueden producir ciertas quemaduras.

 Control Humano:  Muchos piensan que un dispositivo de esas características permitirá no sólo acceder a la información, sino también y por supuesto, enviar información, datos, y por lo tanto, órdenes al microchip.  Es una forma de control de nuestra identidad, de nuestras decisiones, de nuestros gustos, de nuestra forma de vida… en línea con todas las iniciativas de control que se están implantando a marchas forzadas (vídeo vigilancia, control de dispositivos móviles, controles en aeropuertos, control de basuras, control mental, educación, …..etc., etc., etc.).

Una vez que una versión primitiva de chip subcutáneo haya sido implantada seremos presos de un sistema que no permite extraer los chips a voluntad (debido al peligro de que puedan romperse en el interior o por extracción defectuosa) por lo que estaríamos obligados a implantarnos una versión de chip cada vez más tecnológicamente avanzada, con funciones más complejas que permitieran en un futuro no tan lejano controlar por completo todas nuestras decisiones, pensamientos, deseos y acciones. Condenando a una vida humana dominada por las consignas enviadas a miles de millones de chips por medio de control remoto desde los órganos de poder.

Y es realmente sorprendente, que un libro ( la Biblia), lo escribiera  hace cientos de años, dijera tan claramente lo que está por venir, casi sin lugar al simbolismo, literalmente como estaba previsto.


El Apóstol Juan,en su Apocalipsis, tuvo la visión de una sociedad futura.

    “Y se le permitió infundir aliento a la imagen de la bestia, para que la imagen hablase e hiciese matar a todo el que no la adorase. Y hacía que a todos, pequeños y grandes, ricos y pobres, libres y esclavos, se les pusiese una marca en la mano derecha, o en la frente; y que ninguno pudiese comprar ni vender, sino el que tuviese la marca o el nombre de la bestia, o el número de su nombre. Aquí hay sabiduría. El que tiene entendimiento, cuente el número de la bestia, pues es número de hombre. Y su número es  seiscientos sesenta y seis”    Apocalipsis 13:15-18

  ¿Es tal vez, que el micro chip implantable es la marca 666 a la cual hace referencia el Apóstol San Juan?




PositiveID.
Antes conocido como VeriChip Corporation, se formó en  Nov.2009 mediante la fusión de VeriChip y de Steel Vault Corporation. En el momento de la fusión, cambió su nombre a PositiveID Corporation.

En mayo de 2011, PositiveID (PSID) adquirió MicroFluidic Systems (MFS), fundada en 2001, que se especializa en el desarrollo y producción de instrumentos automatizados para la detección y procesamiento de muestras biológicas. La Tecnología de MFS se utiliza para la detección de patógenos en el aire, rápidos diagnósticos clínicos y aplicaciones de preparación de muestras.