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El sistema que contribuye a que los desperdicios alimentarios creen un mundo más verde

Los desperdicios alimentarios encuentran una nueva vida más allá del compost, gracias a un estudiante de la Universidad Philippines Mapua en Manila que ha sido capaz de abstraer componentes orgánicos luminiscentes de desperdicios alimentarios y es capaz de emplearlos para generar energía eléctrica al pasar la luz a través de ellas. Para materializar esto, ha diseñado un dispositivo.

El impacto de esta innovación es:

  • Nuevas oportunidades para la agricultura – Tradicionalmente, la agricultura ha sido uno de los sectores más vulnerables no sólo a los cambios en las demandas del mercado, sino también a problemas que lamentablemente son cada vez más comunes: los desastres medioambientales. Todos estos factores, hacen que el sector tenga que enfrentarse de forma cíclica a periodos de grandes pérdidas de producción que suponen un desastre para los productores. El desarrollo de este tipo de alternativas supone una nueva opción para encontrar valor no sólo en la producción que se vende, sino también en la que no puede venderse, proporcionando nuevas vías de ingreso al agricultor.
  • Reducción de desperdicios – Actualmente el volumen al que se generan desperdicios es alarmante y supone un desafío inmenso para empresas e instituciones que buscan disminuir nuestro impacto medioambiental. Esta innovación supone una nueva vía de negocio rentable que además contribuiría positivamente a la aceleración de la reducción del impacto medioambiental. 


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El auge de compact AI para edge computing

En diciembre de 2016, Peter Levine de Andreessen Horowitz predijo el edge computing, procesamiento de los datos y la computación en los en los extremos lógicos de la red, como el próximo paradigma informático. La evolución del cloud computing al edge computing se debe al crecimiento del IoT, actualmente existen billones de smartphones, cameras, coches autónomos y otros dispositivos que recogen grandes cantidades de información que necesita ser procesada en tiempo real. El retardo de la red y la gran cantidad de datos generada (un coche genera un gigabyte por segundo) impide que haya tiempo suficiente para la trasmisión y procesamiento de datos en la nube, por tanto la computación tendrá que trasladarse a donde se generan los datos. Esta evolución se asemeja al la evolución del mainframe a la computación cliente-servidor y Levine la describe como edge intelligence. El borde de la red se convertirá en un sistema masivo de computación distribuida que almacena, procesa y actúa sobre los datos del mundo en tiempo real en el propio dispositivo. El Compact AI permite que el dispositivo o sistema responda a los datos a medida que se crean, eliminando las limitaciones asociadas con internet y la nube tales como el ancho de