Innovación en Latinoamérica: Biotecnología Aplicada a los Cultivos

Fuentes: Clarín, Murciadivulga, Wikipedia

La agricultura es una tecnología, y como tal, va asimilando todos los avances científicos, ya sea a nivel de ingeniería, de biotecnología o de gestión

Así como la incorporación de los sistemas de riego por goteo a los cultivos de cítricos y descartar el riego por acequias e inundación supuso ahorrar millones de metros cúbicos de agua y retrasar la salinización y la erosión de muchos campos de cultivo, el futuro no pasará por la agricultura ecológica. Seguirá existiendo, pero sus cifras seguirán, como hasta ahora, siendo modestas y dirigidas a un público minoritario, sino que transitará la vía de los cultivos transgénicos. La tendencia, avalada por  la caducidad de las patentes y la implicación de institutos de investigación públicos, y el avance tecnológico dará una mayor diversidad de cultivos transgénicos con mejoras más específicas.

Según Wikipedia, entre las principales ventajas de las aplicaciones biotecnológicas a los cultivos se tienen:

• Rendimiento superior. Mediante las semillas genéticamente modificadas el rendimiento de los cultivos aumenta, dando más alimento por menos recursos, disminuyendo las cosechas perdidas por enfermedades, plagas así o factores ambientales.

• Reducción de plaguicidas. Cada vez que un cultivo es modificado para resistir una determinada plaga se está contribuyendo a reducir el uso de los plaguicidas asociados a la misma que suelen ser causantes de grandes daños ambientales y a la salud.

• Mejora en la nutrición. Se puede llegar a introducir vitaminas y proteínas adicionales en alimentos así como reducir los alergenos y toxinas naturales. También se puede intentar cultivar en condiciones extremas lo que auxiliaría a los países que tienen menos disposición de alimentos.

• Mejora en el desarrollo de nuevos materiales.

Sin embargo, se advierte que la aplicación de cultivos modificados mediante biotecnología presenta riesgos que pueden clasificarse en dos categorías diferentes: los efectos en la salud de los humanos y de los animales y las consecuencias ambientales.

Biotecnología Aplicada a los Cultivos en Argentina
Rocío Grenon está haciendo de abeja. Saca el polen de una planta de soja y la coloca en la flor de otra. El invernadero está repleto de estas plantas polinizadas por esta estudiante del último año de Agronomía que trabaja en lo que es la vanguardia de la ciencia y la tecnología aplicada en la Argentina. 

En este laboratorio de Indear, el Instituto de Agrobiotecnología de Rosario, de la empresa Bioceres, se investigan las nuevas técnicas de manipulación genética de los cultivos, que luego son testeados en campos del sur de Córdoba y que ya han conseguido rendimientos asombrosos. 

Es el primer engranaje de una larga cadena de institutos del Estado y privados que están liderando una revolución silenciosa en la Pampa argentina, con la capacidad de transformar la economía del país y darle una oportunidad única a las próximas generaciones.



Los jóvenes biólogos, químicos e ingenieros agrarios desarrollan proyectos que van desde la conversión de los subproductos de la industria del biodiésel, como la glicerina, hasta biomoléculas para la construcción y el envasado de alimentos. Esto, por ejemplo, permitiría transformar una glicerina de soja, que tiene un valor promedio de 500 dólares la tonelada en el mercado internacional, a un biopolímero para la industria del plástico que se paga unos 5.000 dólares la tonelada. 
El poroto de la soja que se cosecha desde Misiones hasta la Patagonia terminaría exportado con un enorme valor agregado que multiplica por diez su valor comercial. 



Pero no es sólo soja. Aquí se trabajó en el proyecto dirigido por la doctora Raquel Chan del Instituto de Agrobiotecnología de la Universidad del Litoral, que logró aislar un gen del girasol que, injertado en la soja, el maíz y el trigo, les da a estos cultivos la propiedad de ser resistentes a las sequías y la salinidad.

Federico Trucco, el gerente de Bioceres, es un joven bioquímico recibido en las universidades de Illinois y Colorado, que habla con el entusiasmo del que sabe que está muy próximo a conseguir su objetivo. “Producimos soja a 50 millones de toneladas por año por un valor de 25.000 millones de dólares”, explica Trucco. “Hoy con la biotecnología podemos además incorporar cultivos secundarios en enzimas industriales para transformar desechos agrícolas en biocombustibles. Y la producción de esas enzimas para ese proceso de degradación nos da un mercado potencial de otros 20.000 millones de dólares.



 Y eso lo podemos hacer en superficies ahora no utilizadas como, por ejemplo, el norte de la Patagonia, y crear allí otra cosecha de soja como la que sacamos de la pampa húmeda. Con el 17% de los desechos agrícolas argentinos podríamos producir el 100% de los combustibles que vamos a necesitar en el 2020”.



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REFERENCIAS
(1) http://www.clarin.com/edicion-impresa/gauchos-biotecnologicos_0_1090091100.html
(2) http://murciadivulga.com/2014/02/14/hacia-donde-va-la-agricultura/
(3) http://www.muyinteresante.es/innovacion/tecno/articulo/pedro-moneo-la-biotecnologia-y-la-nanotecnologia-crearan-cambios-todavia-mas-fuertes-que-la-revolucion-de-internet-841384181711

Innovación en Transporte: El Autobús sin Chofer se Estrenará en España

¿Qué es un Vehículo Autónomo?

Fuente y extractos: Wikipedia, Gizmología

Un vehículo autónomo, también conocido como robótico, o informalmente como sin conductor o auto-conducido, es un automóvil autónomo capaz de imitar las capacidades humanas de manejo y control. Como vehículo autónomo es capaz de percibir el medio que le rodea y navegar en consecuencia.

Los vehículos autónomos perciben el entorno mediante técnicas complejas como láser, radar, LIDAR (acrónimo del inglés Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging, es una tecnología que permite determinar la distancia desde un emisor láser a un objeto o superficie utilizando un haz láser pulsado), GPS y visión computarizada. Los sistemas avanzados de control interpretan la información para identificar la ruta apropiada, así como los obstáculos y la señalización relevante. Los vehículos autónomos generalmente son capaces de crear sus propios mapas si se ven en entornos en los que no existe cartografía disponible y crear sus propias rutas. 

Los sueños de un auto sin conductor comenzaron hace muchísimos años y cuando parecían que iban a ser olvidados llegó Google, presentó grandes innovaciones y revivió el interés de todos. En el año 2010 la compañía reveló al público su proyecto. El hardware y el software de hoy permiten cosas que en décadas pasadas parecían imposibles. La precisión de estos autos autónomos es muy alta.

Con un equipamiento tecnológico valuado en 150 mil dólares Google logró una gran independencia, y una gran precisión. Tal es la confianza en el auto de Google que la legislación local de California, Florida y Nevada aprobó el uso legal de estos autos en las carreteras de sus estados.

España estrenará el Autobús sin Chofer

Fuentes: La Nación, El Economista

De la ciencia ficción a la realidad la idea final del proyecto europeo CityMobil2 es, financiada por la Unión Europea con 9,5 millones de euros, va a ensayar en siete ciudades europeas, entre ellas León y San Sebastián, un proyecto piloto de minibuses públicos urbanos completamente automatizados. León será, de hecho, la ciudad que acoja la primera demostración en Europa de este proyecto piloto, que tendrá lugar en mayo. 

Adriano Alessandrini, del Centro de Investigación sobre Transporte y Logística de la Universidad La Sapienza de Roma, detalla que "se tratará de probar uno o dos de estos minibuses automatizados que hemos diseñado ex profeso para este proyecto, en un área reducida de la ciudad durante un mínimo de dos días y un máximo de 9. La idea", añade Alessandrini, "es que la población vea que estos vehículos son factibles, funcionan y ya son una realidad".

Autobús Autónomo para 7 Ciudades

Los responsables de CityMobil2 han seleccionado una lista final de siete ciudades, en las que el experimento se va a poner en práctica de forma escalonada.

Por un lado, se ha seleccionado, junto a Milán, a La Rochelle (Francia) y Lausana (Suiza) como áreas urbanas de envergadura, mientras que dos pequeñas ciudades han sido escogidas como núcleos urbanos de pequeñas dimensiones: Vantaa (Finlandia) y Oristano (Italia).

Para ello, estas ciudades deberán sortear una serie de obstáculos legales y de infraestructura. En cualquier caso, añade el científico, un sistema de transporte 100% automatizado "supondría que es completamente seguro, y esto no es baladí porque la primera causa de muerte en Europa en las personas entre 18 y 30 años son los accidente de tráfico". Sólo en España fallecieron en 2012 1903 personas por este motivo.

"Además de esto", añade Alessandrini, "a partir de 2016, probaremos el proyecto en dos de estas tres ciudades: Trikala, en Grecia; Sophia-Antipolis, en Francia; o San Sebastián. En la primera y en la última, hay cuestiones legales que resolver; de hecho, en Grecia es ilegal ahora mismo realizar este experimento con coches automatizados. En Sophia-Antipolis hay que construir una nueva infraestructura para llevarlo a cabo".

Imaginando el Futuro

En el futuro, imagina y vislumbra Alessandrini "el coche tenderá a ser más un servicio que una propiedad. Habrá compañías que ofrezcan coches automatizados que te podrán llevar desde la puerta misma de tu casa a cualquier sitio en cualquier momento, y mucha gente podrá prescindir del vehículo privado, que no es 100% seguro, supone un gasto enorme y genera pérdidas enormes de tiempo como cuando uno tiene que estacionar, sobre todo cuando hablamos de su uso urbano".

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REFERENCIAS
(1) http://www.lanacion.com.ar/1665257-espana-estrenara-el-colectivo-sin-chofer-de-europa
(2) http://www.eleconomista.es/ecomotor/motor/noticias/5550911/02/14/Espana-estrenara-el-autobus-sin-conductor-de-la-Union-Europea.html

Management Gurús: Kenichi Ohmae, Hoshin El Arte de Pensar Estratégicamente

Fuentes y extractos: iProfesional, Unilibre, Guruschile

HOSHIN

Hoshin parte del principio de que la organización es un conjunto de acciones que bien enfocadas conducen a lograr los objetivos propuestos (misión y visión).

Sin embargo, todas las actividades de la empresa forman un diagrama complejo en las que no todas tienen el mismo significado ante un plan estratégico. El Hoshin fortalece otra idea fundamental y sin la  cual se vería comprometido el destino de la empresa: la construcción colectiva de la  organización. Sin la construcción de una visión compartida de futuro, los planes son un 'hueco negro' en el cual los equipos de trabajo desarrollan un plan para cada escenario funcional consumiendo tiempo en procesos poco efectivos. El modelo de Ohmae tiene varias  preguntas claves:

¿Cómo piensan los grandes estrategas? ¿En dónde radica ese secreto que los conduce a lograr el éxito sobre sus competidores? ¿Cómo se puede utilizar el pensamiento estratégico en los negocios?

¿Cómo Resolver Problemas Estratégicos?

Kenichi Ohmae, ex director de McKinsey en el Japón y estratega corporativo de renombre internacional, recomienda que los estrategas usen como método un proceso de abstracción, para mostrar que pasaría en caso que, por ejemplo, una empresa otrora fuerte y con larga trayectoria en el mercado, empiece a mostrar signos que su vigor competitivo declina.

Ohmae recomienda que el primer paso en el proceso de abstracción es usar las tormentas de ideas y las encuestas de opinión para reagrupar y particularizar los aspectos en los cuales la empresa está en desventaja frente a sus competidores. 

El paso siguiente es clasificar estos aspectos de acuerdo a sus factores comunes en subgrupos afines. Hecho esto, miramos cada grupo como una unidad y nos preguntamos cuál es el asunto crítico que cada unidad posee. La fuente del problema debe ser entendida antes que avanzar a recetar soluciones.

Una vez que el proceso de abstracción se ha completado, debemos decidir luego el enfoque apropiado para encontrar la solución. Hallada, en principio, la solución, nos ponemos en la tarea de trabajar en la implementación de los programas y en la redacción de planes de acción detallados. Recuerde que la estrategia es buena solamente si la táctica es exitosa, lo que quiere decir que ninguna solución, por perfecta que parezca, habrá de resolver el asunto crítico y será de poca utilidad hasta que haya sido implementada.

No faltará el gerente que quiera acortar el camino entre la identificación de los asuntos críticos y la implementación de las soluciones, saltándose los pasos intermedios como son la planeación del mejoramiento operativo y la organización para ejecutar acciones concretas. La estrategia es un plan abstracto que debe convertirse en un plan de acción y esto no se puede materializar de la noche a la mañana.

Clave para Resolver Problemas: Determinar el Punto Crítico

La primera etapa del pensamiento estratégico consiste en determinar con precisión el punto crítico de la situación. Para resolver un problema, es vital averiguar cuál es el punto clave, y que desde el principio éste se formule de manera que facilite el descubrimiento de una solución.

Por ejemplo, si el tiempo extra se ha vuelto un problema crónico en una compañía:

• ·    Puede plantearse la pregunta "¿qué debería hacer para reducir el tiempo extra?", de donde surgen varias respuestas por sí solas, como serían: trabajar con más ahínco durante el horario normal de labores, reducir el tiempo de comida y para tomar café, o prohibir largas llamadas telefónicas. Las preguntas no se formulan hacia una posible solución, sino que están dirigidas a remediar los síntomas.
• 
• ·   En cambio, si enunciamos la pregunta más orientada a una solución, por ejemplo "¿es suficiente la fuerza de trabajo para enfrentar el trabajo que se le exige?", solo se admiten dos respuestas posibles: sí o no. Para responder con un sí, es necesario un análisis intensivo, incluyendo la comparación con otras compañías del mismo ramo, la tendencia histórica de las cargas de trabajo por empleado, el grado de automatización y su eficacia financiera; por otra parte, si la respuesta termina por ser no, la solución intrínseca es el aumento de personal.

Es de vital importancia la correcta formulación de las preguntas, ya que al no detectar los asuntos críticos, muchos gerentes de primer nivel actualmente se sobrecargan con altas dosis de ansiedad y preocupación, las cuales transmiten a sus subordinados

Primer Enemigo de los Problemas: el Pensar Linealmente

No es extraño encontrar gerentes que enfocan su pensamiento estratégico, ajustando los fenómenos y eventos de los escenarios reales del mercado a un modelo lineal, a un método paso por paso. Probablemente se debe a que siguen aferrados a la Teoría de Sistemas donde las partes y las variables son mutuamente dependientes. Encontramos también a otros que creen que el éxito de la estrategia es cuestión de suerte o de inspiración y no faltan además los que inician el proceso con ideas preconcebidas que coartan por completo las soluciones creativas.

El punto de partida del pensamiento estratégico es comprender que el cerebro humano, que es la herramienta que vamos a usar en el proceso, no se basa en el pensamiento lineal. Lo segundo es aceptar, que la receta para alcanzar el éxito en la ejecución de la estrategia, consiste en combinar el método analítico con la flexibilidad mental para aceptar que la lógica de la estrategia es paradójica.

Segundo Enemigo: Definir mal el Problema

Existe una tendencia a plantear interrogantes que no están encaminados a hallar la solución a los problemas sino a aplicarle remedios a los síntomas. Para el estratega lo más importante es localizar y definir el asunto crítico del problema más que descubrir la solución. Esto quiere decir que el primer paso en el pensamiento estratégico es determinar cual es el asunto crítico de la situación, es decir llegar al meollo del asunto. Y esto será cuestión de actitud positiva y de método.

Desde el principio usted debe hacer algo que es muy díficil: formular el interrogante del problema de tal manera que facilite el descubrimiento de la solución. Si la comprensión del asunto crítico del problema es claro para todos los integrantes de su equipo de trabajo, surgirán las soluciones creativas. Si el problema se define pobremente o los integrantes del grupo lo comprenden a medias, las mentes no trabajarán con agudeza y se extraviarán. Si usted y su equipo están bien entrenados y motivados para formular las preguntas acertadas, sus propuestas no serán vagas sino prácticas y concretas.

Primer Solución: use Diagramas para Graficar sus Problemas

Para aquellos que estén familiarizados con la programación de computadores o con los árboles de decisión usados en el proceso de toma de decisiones, el diagrama de asuntos en discusión les será de utilidad. 

Divida el problema general en dos o más subasuntos que sean mutuamente excluyentes y estén exhaustivamente documentados. Siga subdividiendo hasta alcanzar un nivel donde los subasuntos sean individualmente manejables. Si usted procede de ésta manera, por más grandes que sean los problemas que esté manejando, los podrá gradualmente reducir a un tamaño donde los resultados se puedan definir y medir.

Segunda Solución: El Diagrama de Utilidades

Si se parte del supuesto de que los costos de determinado producto son muy altos, el diagrama del problema proporciona la herramienta para analizar cuáles son las posibles razones. Sin embargo, si todavía no se ha determinado que el problema reside en que los costos son demasiado altos, sino que únicamente se ha observado que la venta del producto es poco lucrativa, entonces se debe hacer la pregunta "¿hasta qué punto es posible mejorar la rentabilidad del producto?".

Dado que la utilidad está determinada por el precio de venta, el costo y el volumen de ventas, estas tres variables deberán tener el mismo peso en las etapas iniciales del diagnóstico dirigido a mejorar la rentabilidad; de esta manera, deben hacerse dos planteamientos: "¿se puede lograr mayor utilidad externamente (es decir, a partir del mercado), incrementando el volumen de ventas o elevando el precio?", y "¿se podría mejorar la rentabilidad del producto con el mismo precio de venta que se tiene, pero aumentando la eficiencia interna (es decir, mediante una reducción de costos)?"

Tercera Solución: Use Información que Alimente el Análisis

Cada tipo de análisis requerirá de considerable habilidad, experiencia y método. Por eso es arte. El análisis solo podrá manejarse si hay un acceso constante a una información bastante confiable sobre el mercado. La empresas fuertemente orientadas hacia el mercado, constantemente están obteniendo información sobre sus mercados de tal manera que la van analizando sistemáticamente. Las empresas poco orientadas hacia el mercado y que buscan la información solo en épocas de afanes, no son muy afortunadas. Cuando éstas últimas se enfrentan al análisis de amenazas u oportunidades de negocios, les toca hacer un esfuerzo muy grande para tratar de llenar el vacío que tienen en el flujo de información sobre sus mercados.

Ninguna estrategia de negocios puede construirse sobre análisis o información fragmentaria. En éste caso si las cosas salen bien será una simple cuestión de suerte o de intuición. El verdadero estratega no depende ni de la una ni de la otra.La estrategia no se concibe para escenarios estáticos donde los competidores no reaccionan o donde no existen las discontinuidades. Si así fuera, la estrategia sería un asunto meramente administrativo.

Rutas Hacia la Ventaja Estratégica

Existen diversas vías que Ohmae plantea a fin de obtener una ventaja competitiva sostenible. Entre ellas:

• ·    Concentrarse en los factores claves de éxito: identificar recursos internos, trabajar a lo largo de la cadena de valor, identificar segementos, son medidas concretas.
•      Construir superioridad relativa. se recomienda trabajar un benchmark continuo, reforzado con diversos métodos sencillos de análisis como el DAFO o el PEST. 
• Buscar iniciativas agresivas: el peor enemigo de un negocio es el estancamiento, de allí que se debe diversificar en productos, tecnologías y  mercados.
•  Aprovechar los grados de libertad estratégica: la innovación y la creación de valor son medidas que agregan grados de libertad a una compañía. Ello le permite diferenciarse de sus competidores y explorar nuevos mercados.

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REFERENCIAS
(1) http://www.iprofesional.com/index.php?p=nota&idx=3027
(2) http://www.unilibre.edu.co/revistaingeniolibre/revista3/articulos/Como-Pensar-Estrategicamente-en-Las-empresas.pdf

Nuevos Hallazgos de Inteligencia Artificial para aplicar en Smartphones

¿Qué es una Red Neuronal?

Fuente y extracto: Wikipedia

Las redes de neuronas artificiales (RNA) forman parte de un paradigma de aprendizaje y procesamiento inspirado el funcionamiento del sistema nervioso de los animales. Se trata de un mecanismo de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida. 

En inteligencia artificial es frecuente referirse a ellas como redes de neuronas o redes neuronales.

Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emiten salidas, dada por tres funciones:

1. Una función de propagación cuyo valor se estima de acuerdo a un complejo algoritmo.  En sencillo, la sumatoria de cada entrada se multiplicada por el peso de la interconexión. Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria, si es negativo, se denomina inhibitoria.
2. Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.
3. Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. 

Prototipo del Thinking Phone

La mayoría de los científicos coinciden en que una RNA es muy diferente en términos de estructura de un cerebro animal. Al igual que el cerebro, una RNA se compone de un conjunto masivamente paralelo de unidades de proceso muy simples y es en las conexiones entre estas unidades donde reside lainteligencia de la red. Sin embargo, en términos de escala, un cerebro es muchísimo mayor que cualquier RNA creada hasta la actualidad.

En esencia un cerebro aprende mediante la reorganización de conexiones sinápticas entre las neuronas que lo constituyen. De la misma manera, las RNA tienen un gran número de procesadores virtuales interconectados que de forma simplificada simulan la funcionalidad de las neuronas biológicas. En esta simulación, la reorganización de las conexiones sinápticas biológicas se modela mediante un mecanismo de pesos, que son ajustados durante la fase de aprendizaje. En una RNA entrenada, el conjunto de los pesos determina el conocimiento de esa RNA y tiene la propiedad de resolver el problema para el que la RNA ha sido entrenada.

Aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales (RNA)

Las características de las RNA las hacen bastante apropiadas para aplicaciones en las que no se dispone a priori de un modelo identificable que pueda ser programado, pero se dispone de un conjunto básico de ejemplos de entrada.

Esto incluye problemas de clasificación y reconocimiento de patrones de voz, imágenes o señales. Asimismo se han utilizado para encontrar patrones de fraude económico, hacer predicciones en el mercado financiero, realizar predicciones climáticas, etc. En los hechos cotidianos, un smartphone puede ser un vehículo ideal para organizar, utilizando RNA, las múltiples tareas que debe ejecutar en segundos. 

Las RNA también se pueden utilizar cuando no existen modelos matemáticos precisos o algoritmos con complejidad razonable.

Otro tipo especial de redes neuronales artificiales se ha aplicado en conjunción con los algoritmos genéticos (AG) para crear controladores para robots. La disciplina que trata la evolución de redes neuronales mediante algoritmos genéticos se denomina Robótica Evolutiva.

Inteligencia Artificial RNA Aplicable a Smartphones

Fuentes: Mediatelecom, Blogthinkbig

Investigadores de la Universidad de Berlín han creado una red computacional neuromórfica formada por neuronas de silicio.
Se trata del trabajo que han llevado a cabo equipos de la Universidad de Berlín en colaboración con la Universidad de Heidelberg. Su objetivo era crear una red computacional inspirada en el funcionamiento de sistemas nerviosos, que pudiera clasificar información de diferentes tipos, como el reconocimiento de números escritos a mano o la distinción de especies vegetales en relación con sus flores.

Los científicos han desarrollado una tecnología basada en el procesamiento de información en paralelo. Así funciona su red computacional neuromórfica, como han definido al sistema, que contiene neuronas de silicio. Se ha procurado que éstas se conecten entre sí de forma similar a como lo hacen en el cerebro con el fin de que trabajen en paralelo para resolver los problemas que se les plantean, es decir, la introducción de datos en el sistema.

Los investigadores han logrado que la red neuromórfica funcione casi autónomamente una vez puesta en marcha.

Este tipo de inteligencia artificial, que permite diferenciar entre información de distintos tipos, la utilizan desde los smartphones hasta las supercomputadoras. La intención de los investigadores es optimizar el funcionamiento de su red y descubrir cómo mejorar el diseño, teniendo como modelo las estructuras del cerebro. Uno de los retos más inmediatos que están sobre la mesa es la inexistencia de dos neuronas idénticas.

El autor principal del estudio, Michael Schmuker, explica que la arquitectura de la red está inspirada en el sistema nervioso que algunos insectos tienen para procesar olores. Pues en estos momentos la inteligencia artificial no está capacitada para crear un modelo ni siquiera de los seres vivos más sencillos, con lo que la simulación mediante hardware y software de un cerebro es hoy en día impensable.

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REFERENCIAS
(1) http://blogthinkbig.com/inteligencia-artificial-basada-en-neuronas-de-silicio/
(2) http://www.mediatelecom.com.mx/index.php/tecnologia/software/item/58926-inteligencia-artificial-basada-en-neuronas-de-silicio
(3) http://es.wikipedia.org/wiki/Red_neuronal_artificial