MADRID, 4 Jul. (Portaltic/EP) -
Google Cloud trabaja en 'auto ML', una evolución del sistema de aprendizaje automático ('machine learning') que permite el reconocimiento de imágenes de un modo más específico, y busca que su herramienta DialogFlow, para diálogos automatizados, sea implantada en el sector empresarial.
Google Cloud ha convocado este miércoles a la prensa en su sede de Madrid para informar sobre los proyectos presentes y futuros de la compañía. En este sentido, la compañía ha tratado temas sobre sus productos, la inversión en centros de procesamiento de datos e infraestructuras, seguridad, alianzas estratégicas, el aprendizaje automático o Google Assistant.
El Country Manager de Google Cloud España y Portugal, Isaac Hernández, ha informado de que Google Cloud, el servicio de datos en la nube, es una de las áreas que más crece, con novedades semanales. La actividad en la nube de la multinacional se desarrolla en los Google Data Centers, centros de procesamiento de datos instalados en 15 países repartidos por el mundo, y próximamente en cinco más.
Google Cloud ha invertido 30.000 millones de dólares durante los últimos tres años en centros de procesamiento de datos, con un coste aproximado de 750 millones de dólares en cada uno de ellos. Estos 'data centers' hacen un uso de la energía mucho menor que el de otras compañías gracias al 'machine learning', con lo que gasta hasta un 50% menos y cuenta con tres veces y media más de computación al utilizar la misma energía respecto a sus infraestructuras pasadas, detalla el directivo de Google Cloud.
En relación con la seguridad, la multinacional cuenta con más de mil ingenieros y realiza una inversión anual de más de 2.000 millones de dólares para poder monitorizar durante las 24 horas del día, los siete días de la semana. Del mismo modo, los productos de Google Cloud cumplen con las certificaciones de seguridad más altas, tanto a nivel internacional como a nivel nacional, con el certificado del Esquema Nacional de Seguridad, además de estar sujetos a las reglas del GDPR.
Hernández también ha mencionado productos de la empresa, como Google Suite, el paquete de herramientas para empresas; Jamboard, una pizarra electrónica enfocada al mundo empresarial; o Transfer Appliance, un producto que ayuda a acelerar la migración a la nube de grandes cantidades de datos, de cien a 480 terabytes.
Google Cloud cuenta con más de 13.000 'partners' a nivel mundial, entre los que se encuentran compañías como Intel, Atos, KPMG o Airbus, y trabaja, además, con más de cuatro millones de consumidores en la actualidad. El último gigante en adoptar Google Cloud ha sido Twitter, como ha señalado Hernández, la red social que cuenta con más de 300.000 terabytes de información. Los clientes más recientes pertenecientes al sector español son Telefónica, Banco Sabadell, BBVA, Cabify, Talgo, Repsol, entre otros.
El director de Mantenimiento a nivel mundial de la empresa ferroviaria Talgo, Luis Alfonso Henar, ha hablado de la implantación de Google Cloud en el proyecto que unirá las ciudades de Medina y La Meca (Arabia Saudí) mediante AVE.
Con las herramientas de Google, los trenes podrán enviar hasta 2.000 señales por segundo en 'streaming' y contar con un sistema de monitorización en tiempo real, mantenimiento predictivo, un gigabyte de información por día y tren, y nuevas formas para visualizar y analizar los datos recopilados, como ha señalado Henar.
En relación con el futuro, Talgo piensa seguir colaborando con Google para implantar una plataforma capaz de conectar todos sus trenes, aplicaciones más eficientes para el análisis de datos y el uso de 'machine learning' para mantenimiento predictivo y prognosis. El director de Mantenimiento de Talgo ha explicado que el objetivo final es que los trenes de alta velocidad sean accesibles a personas de todos los niveles económicos.
El responsable de Ingeniería del Cliente de Google Cloud Iberia, Javier Martínez Muñoz, ha hablado sobre las diferentes herramientas basadas en 'machine learning' (ML) que posee Google, como TensorFlow o DialogFlow, y que pueden resultar de gran utilidad a las compañías repartidas por el globo. En este sentido, Google Cloud cuenta con API capaces de reconocer determinados objetos, sentimientos faciales, logos, textos o detectar contenido inapropiado.
Google está desarrollando una especie de 'auto ML workflow', que añade dos fases a los sistemas tradicionales de 'machine learning', la de adquisición de datos y realizar predicciones. Auto ML permite el reconocimiento de imágenes de un modo mucho más específico con la idea de su integración en el entorno empresarial, aunque aún se encuentra en fase de prueba, ha indicado Martínez.
En relación con el lanzamiento al mercado de Google Home, los altavoces inteligentes de la compañía, Hernández ha señalado que actualmente un 20% de las búsquedas en 'smartphones' se realizan mediante la voz, y ya existen más de 500 millones de dispositivos compatibles con Google Home.
La idea de la división Google Cloud es que el mundo empresarial se sume a esta ola y comience a utilizar de un modo más amplio la tecnología de la empresa. La herramienta DialogFlow, como entienden en Google, podría revolucionar la forma en la que los comercios se relacionan con sus clientes, puesto que permite que las compañías personalicen un servicio de diálogo automático, como el que ya utiliza EVO Banco.
En el encuentro con la prensa, Javier Martínez ha hecho una demostración del sistema DialogFlow, con el que cualquier usuario puede reservar una habitación de hotel en Barcelona durante la fecha deseada, solo con su voz y un dispositivo Google Home Mini. En relación con el coste de DialogFlow, éste se basa en el pago por interacción, por lo que el coste es mínimo para comercios medianos. Google Cloud pretende que DialogFlow esté presente en diversos sectores, como el de las operadoras móviles, la automoción o la banca.
