En un momento en el que el almacenamiento y procesamiento de datos en la nube y el internet de las cosas está en boga, parecería contradictorio ver un concepto como Edge Computing llegar al interés público. ¿Qué tiene de nuevo que las máquinas puedan procesar datos dentro de sí mismas? Es algo intrínseco de los sistemas, especialmente ahora que varios dispositivos pueden mantenerse conectados a través de una misma red. Pero no se trata del procesamiento de datos, sino del enfoque, y aquí te explicaremos qué hace que el Edge Computing sea especial. 

El Machine Learning, o aprendizaje automático (ML), que es como se traduce el término, es una rama de la inteligencia artificial (IA). Más detalladamente, esta es una técnica de análisis de datos que permite que una máquina o sistema analítico aprenda de forma independiente resolviendo una variedad de problemas similares.

El ML busca patrones que el sistema puede aprender para adaptarse a las situaciones y dar respuestas sin la intervención de un ser humano. Una gran ayuda para empresas dedicadas a áreas como el marketing y la tecnología, donde el procesamiento de datos se hace en cantidades tan grandes de información, que a veces una persona no puede encontrar los patrones dentro de estos datos como lo haría una máquina.

Cuando hablamos de Big Data, nos referimos a un gran volumen de datos que pueden ser estructurados o no estructurados, procesados con softwares automatizados que permiten su uso para análisis, crear estadísticas, realizar pronósticos y tomar decisiones. 

El término Big Data fue acuñado por el editor de Nature, Clifford Lynch, en un número especial de 2008. Habló sobre el crecimiento explosivo de la información en el mundo. Lynch se refirió a Big Data como cualquier matriz de datos heterogéneos de más de 150 GB por día, pero todavía no existe un criterio único.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología, o más bien una dirección de la ciencia moderna, que estudia formas de enseñarle a una computadora tecnología robótica, un sistema analítico para pensar inteligentemente como una persona. Se puede decir que es la capacidad de los sistemas informáticos para realizar funciones creativas e inteligentes que tradicionalmente se consideran humanas.

La inteligencia artificial combina varias áreas científicas: redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, computación cognitiva, visión artificial. Sin embargo, no existe una idea clara de lo que se incluye en el concepto de inteligencia artificial, ya que no existen criterios de razonabilidad y conformidad con la inteligencia humana.

La palabra "Blockchain" se traduce del inglés como "cadena de bloques". Este nombre refleja con bastante precisión la esencia de la cadena de bloques. Se compara con un collar, cada cuenta (bloque) es un registro de la acción, y la cadena no se puede romper. Blockchain es un registro digital indestructible de acciones.

Cada bloque representa un código específico (no solo numérico), y cualquier bloque posterior contiene información del bloque anterior. Por lo tanto, se debe considerar que esta no es solo una base de datos, sino también una forma de cifrar y transferir datos.

En todo el mundo, esta tecnología se utiliza activamente, por ejemplo, para transferir criptomonedas. Si envía criptomonedas a través de Blockchain, miles de computadoras en todo el mundo confirmará y guardará toda la información sobre la transferencia.