Santo Domingo.-El futuro de la humanidad pudiera ser optimista si se toma en cuenta una serie de tecnologías seleccionadas como relevantes por la revista Scientific American, en colaboración con el Foro Económico Mundial.

Entre estas están: la posibilidad de producir agua a partir de la humedad del aire, incluso en desiertos, las biopsias no invasivas para detectar el cáncer, máquinas que reconocen patrones visuales gracias al “aprendizaje profundo”, combustibles líquidos a partir de la luz solar y el atlas de las células humanas.

Estas tecnologías fueron elegidas a finales del año pasado como emergentes, relevantes y prometedoras para el futuro de la humanidad.

Agua a partir de la humedad

El proceso ya existía, pero requiere de alta humedad y mucha electricidad, a un alto costo. En el MIT y la Universidad de Berkeley probaron una tecnología que no necesita electricidad y que funciona a partir de una clase de cristales que permiten atraer la humedad del aire a sus poros y recolectar el agua resultante, en cantidades de hasta 2,8 litros diarios por cada kilo de los cristales, incluso en humedades por debajo del 20 por ciento, como las de los desiertos.

Biopsias no invasivas

Son exámenes de sangre que prometen mejorar el diagnóstico y el cuidado de esta enfermedad. Hasta hoy, se diagnostican con biopsias con procedimientos invasivos para extraer trozos del tumor, examinarlos en el microscopio y determinar su malignidad, lo que puede ser costoso y demorado.

La biopsia líquida revela señales de cáncer en un simple examen de sangre, promete resolver esos problemas. La novedad se enfoca en el material genético que pasa de las células cancerígenas al torrente sanguíneo. El nuevo examen da información que los tejidos no arrojan, como la resistencia al tratamiento incluso antes de que se disparen los síntomas.

Patrones visuales

La técnica es un campo emergente de la Inteligencia artificial, supera al ojo humano en la interpretación de lo que se ve, lo que abre grandes perspectivas en campos como la medicina. Está basado en miles de imágenes que se pueden conseguir en Internet, alimenta un sistema llamado Convolutional neural network (algo así como una red neural en espiral) que perfecciona el entendimiento de lo que capturan sus sensores. Se aplica en carros que se conducen solos, diagnóstico de imágenes médicas de escáner, identificación de plagas agrícolas y muchas más.

Combustibles líquidos y luz solar

El proceso emula la fotosíntesis que hacen las hojas (convertir la energía del sol en carbohidratos), los científicos llegaron a una versión aproximada de las “hojas artificiales”, con una pequeña variación: al separar moléculas de agua y producir oxígeno e hidrógeno, un proceso químico que puede generar hidrocarburos.

Combustibles que aprovechan la luz solar, el agua y el dióxido de carbono, insumos abundantes en el planeta. Superan a una planta, ya que esta utiliza el 1 por ciento de la energía que recibe del sol para hacer glucosa, mientras que el sistema artificial puede lograr el 10 por ciento de eficiencia al convertir dióxido de carbono en combustible, gracias a la adición de bacterias cuyo metabolismo fue transformado.

Atlas de células humanas

Investigadores de varios países trazan un mapa de las proteínas y, en general, de las células del cuerpo humano. Apunta a entender cómo funciona este y cómo aparecen las enfermedades. Los profesionales emplean los avances en herramientas para aislar células, perfilar sus proteínas y hacer secuencias de ADN y ARN.

Agricultura de precisión

La técnica se aplica para aumentar la producción, reducir el desperdicio y mitigar los riesgos que acompañan esta actividad.

Se usan sensores, robots, georreferenciación (GPS) y software de análisis para darle a las plantas lo que realmente necesitan sin agregar mano de obra. Por medio de drones se detectan plantas individuales que necesiten dosis específicas de agua, fertilizantes o pesticidas, en vez de aplicar el mismo tratamiento a toda una plantación.

La detección de las necesidades puede estar basada en la forma de las hojas o el tamaño de la planta, datos que analiza de manera automática un programa de computador.