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Softbank y Toyota están en conversaciones avanzadas para invertir en el coche autónomo de Uber

Softbank y Toyota realizaron a finales de 2018 una alianza para desarrollar vehículos autónomos para empresas. Actualmente se encuentra en conversaciones de última hora para invertir 1.000 millones de dólares o más en producción del vehículo autónomo de Uber.

Las consecuencias de la alianza entre Softbank y Toyota:

  • Creación de una plataforma de servicios de transporte bajo demanda – A partir de los servicios de movilidad de vehículos conectados a la red de Toyota y del sistema de Internet of Things (IoT) de SoftBank, ambos crearán una plataforma de servicios de transporte bajo demanda que en una primera fase estará solo disponible en Japón, pero poco a poco irá extendiéndose a otros países.
  • Esfuerzos por desarrollar tecnología propia de autoconducción – El Grupo de tecnologías avanzadas de Uber está liderando los esfuerzos de la empresa de transporte por carretera para desarrollar su propia tecnología de autoconducción, para poder competir con Waymo (Google), y con General Motors Cruise. Este esfuerzo ha requerido un gasto considerable por parte de Uber.

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El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

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