Se suele decir que Shenzhen es la fábrica del mundo, pero lo cierto es que no es del todo así. Shenzhen es una enorme ciudad donde hacer negocios, una suerte de Silicon Valley chino, así que las fábricas no están aquí. Alguna hay, en las afueras sobre todo, pero donde se fabrica la inmensa mayoría de productos made in China es en Dongguan. Allí es donde las empresas tienen sus factorías, campus y centros de investigación y desarrollo. Entre ellas hay dos nombres que seguramente resulten familiares: OnePlus y OPPO.

Estas marcas, que son primas hermanas por parte de madre en todos y cada uno de los aspectos, comparten campus en Dongguan. 4.000 empleados trabajan en estas enormes oficinas (por la cantidad de obras que había dentro, lo serán todavía más dentro de poco). De ellas, 120 lo hacen en un lugar muy concreto: el Health Lab. Es un sitio de reciente creación enfocado al análisis del deporte y la salud para una cosa muy concreta: estudiar cómo los dispositivos de la marca pueden ayudarnos a monitorizar nuestra salud.

Tu smartwatch sabe cosas

Panorámica del OnePlus Health Lab | Imagen: Xataka

Al entrar en el Health Lab de OnePlus y OPPO vemos algo que poco o nada tiene que ver con una oficina. Es un gimnasio. No un gimnasio completo, sino un lugar de 4.800 metros cuadrados con el equipamiento necesario para tener a varias personas haciendo deporte al mismo tiempo. Aquí se suda y se estudia a partes iguales, tal y como pudimos ver de primera mano. OPPO ha instalado más de 100 pruebas y en su creación ha invertido el equivalente a 13,5 millones de euros.

La primera parada fue una cinta de correr en la que había dos trabajadores monitorizando a un tercer voluntario mientras corría. Lo hacía, claro, con una máscara en la boca y un buen puñado de sensores, entre ellos un OnePlus Watch 3. Lo que estaban analizando es su VO2 Max, es decir, la capacidad que tiene nuestro cuerpo de suministrar oxígeno a los músculos. La norma general es que a mayor VO2 Max, mayor rendimiento deportivo.

Dos trabajadores y un voluntario analizando el VO2 Max | Imagen: Xataka

Análisis del VO2 MAx en directo | Imagen: Xataka

Eso lo pueden medir nuestros relojes, por supuesto, pero para que lo hagan bien tienen que entender las señales. Ese tipo de información es la que se extrae de este laboratorio: se buscan señales, coincidencias, patrones, datos en definitiva. A mayor volumen de datos, mayor capacidad tendremos de entender cómo responde el cuerpo humano en según qué situaciones.

Lo mismo ocurre con las pisadas, que también se pueden analizar. Caminando a través de un pequeño sendero rodeado de sensores ópticos se puede obtener información como el balanceo, el tiempo de respuesta, la velocidad o la distancia de la pisada. Yo me ofrecí voluntario para la prueba y tengo una pisada, cito textualmente, “muy equilibrada”. Otro compañero descubrió que tenía una oscilación muy alta en una de las piernas, así que esa persona descubrió, sin quererlo, que debería usar plantillas en uno de los zapatos. Es la magia de los datos.

Prueba de análisis de pisada | Imagen: Xataka

Análisis de mi pisada: soy un crack pisando | Imagen: Xataka

Más adelante encontramos una pista de bádminton. Este deporte es cada vez más popular en China, lo que explica que el OnePlus Watch 3 tenga un modo de bádminton profesional capaz de medir cuánto golpes de revés y derecha hemos dado, por ejemplo. Los datos para medir ese tipo de cosas se han minado a mano en esta cancha. La idea, en el fondo, es sencilla: si tienes un reloj con giroscopio y acelerómetro y descubres que los sensores responden de una manera concreta al dar un golpe de derecha y de una manera distinta al dar un golpe de revés, puedes extraer un patrón.

Un compañero hace la prueba de bádminton | Imagen: Xataka

Esta máquina lanza los volantes automáticamente | Imagen: Xataka

Solo necesitas hacerlo muchísimas veces, dar golpes a diferentes velocidades, en diferentes distancias y desde diferentes posiciones, pero de forma constante. De ello se encargaba un robot automático que lanzaba los volantes a la persona al otro lado de la pista. No sé el volumen de datos que se extraerá de una sola sesión de entrenamiento, pero sabiendo que toman 75.000 fotos por móvil para afinar la cámara de sus smartphones me puedo hacer una idea.

En ese sentido, al lado de la pista de bádminton había parte de una cancha de baloncesto. Es curioso el cambio de texturas en un mismo suelo, pasar de la pista de bádminton a la madera brillante de la cancha de baloncesto en tan solo dos pasos es extraño. En cualquier caso, aquí la pista no es lo importante, sino las 24 cámaras de movimiento que la rodeaban en el techo.

La cancha de baloncesto…

… y algunas de las 24 cámaras que la rodean | Imagen: Xataka

OnePlus todavía no ha usado esta pista con fines, digamos, comerciales, en productos finales como el modo profesional de bádminton. Pero están en ello. Solo hay una forma de averiguar si es posible hacer algo: estudiando. Es lo que están haciendo, recoger datos e información para explorar si es posible lanzar un modo de baloncesto profesional. Si el bádminton es popular, el baloncesto es religión en China, es un paso lógico.

Detección de movimiento en la cancha de baloncesto | Imagen: Xataka

La clave es, de nuevo, detectar esos patrones que puedan servir para crear un modelo capaz de detectar cosas como los tiros libres, los saltos, la altura de los saltos… Está misma filosofía se sigue en otras tantas pruebas repartidas por la zona, como una cinta de correr enorme para usar la bicicleta, una pista para correr llena de cámaras y sensores con los que extraer información de movimiento en tiempo real y hasta un simulador de golf. Es un lugar sorprendentemente bien equipado.

Simulador de golf | Imagen: Xataka

Esta es la zona de entrenamiento funcional y es donde se analiza, por ejemplo, la frecuencia cardíaca | Imagen: Xataka

Los voluntarios para las pruebas son reclutados por la compañía a través de colaboraciones con universidades e instituciones deportivas, por ejemplo. Se buscan perfiles concretos que cumplan determinadas condiciones físicas para, así, obtener un corpus de datos mayor.

Deporte, sí, pero también salud

Algunas piezas de equipamiento deportivo en el laboratorio de salud | Imagen: Xataka

Las instalaciones tienen dos plantas. La de abajo es la del deporte. La de arriba está enfocada a la salud cardiovascular y al sueño. Aquí vimos a varias personas de diferentes razas esperando a que le midieran su nivel de oxígeno en sangre, frecuencia cardíaca, etc. Tiene sentido, por supuesto. Las mediciones de un reloj se basan, en gran parte, en la lectura de la frecuencia cardíaca. Si esta falla, el resto lo hará con total seguridad.

¿Y cómo miden los relojes la frecuencia cardíaca? En pocas palabras, los relojes emiten una luz verde o infrarroja hacia la piel. Esta luz se refleja en la sangre, vuelve a un fotodetector que analiza la cantidad de luz que ha rebotado y mediante un algoritmo se mide la frecuencia cardíaca. Con el SpO2 es tres cuartas partes de lo mismo. Es una técnica conocida como fotopletismografía y, como se habrá adivinado, una piel oscura no refleja la luz igual que una piel clara. Es vital analizar diferentes tipos de piel para que la lectura sea precisa, inclusiva y, en definitiva, útil. De eso, y de los electrocardiogramas, se encargan también en este laboratorio.

Aquí se mide y analiza el pulso, el oxígeno en sangre y se realizan electrocardiogramas | Imagen: Xataka

Más adelante nos encontramos con una cámara hiperbárica, una sala capaz de recrear diferentes condiciones de presión, humedad y temperatura, y el laboratorio del sueño. Debo decir que aunque esperaba encontrarme lo que me encontré, siempre choca que un laboratorio sea una sala insonorizada con una cama. En este laboratorio se mide el sueño o, mejor dicho, se aprende a identificar los patrones que nuestros relojes usarán posteriormente para indicarnos cómo hemos dormido.

La cama…

… y todo el equipamiento que hay que llevar durante las pruebas de sueño | Imagen: Xataka

El usuario dormirá con un buen puñado de cables y sensores repartidos por su cuerpo y, al fin, tuve la oportunidad de preguntar algo que siempre me había inquietado. Nadie duerme con tremenda parafernalia en su cuerpo, ¿acaso el hecho de llevarla no afecta directamente a la medición, en tanto que el paciente no está durmiendo en condiciones normales? La respuesta, para mi sorpresa, fue evidente: “el paciente sabe que viene a que le midan el sueño y está predispuesto”. Si sabes lo que va a suceder y cómo va a suceder, el impacto de ese factor externo se reduce.

Entre las cosas que pueden medirse en un examen como este están las apneas, es decir, las pequeñas interrupciones de la respiración durante el sueño. La apnea del sueño es un trastorno potencialmente grave y puede detectarse mediante un smartwatch. En cualquier caso, un aviso parroquial: ningún smartwatch es un dispositivo médico, por lo que ante la duda hay que ir siempre al médico. La prueba duraba entre 10 y 15 minutos (más el tiempo que tardas en dormirte), por lo que a pesar de que mi cuerpo miraba esa cama como el que mira una heladería en pleno mes de agosto, no pude hacerla.

“Es el principio del viaje”

Cámaras de movimiento para obtener datos en tiempo real | Imagen: Xataka

No es ningún secreto que la tecnología, en particular algunos productos, ya no sorprenden. Cada nueva iteración tiene mejoras puntuales y, si hablamos de relojes inteligentes, mi punto de vista es que las mejoras son cada vez más escasas. Es un tipo de producto maduro y no parece que un dispositivo tan pequeño pueda evolucionar mucho más. 

Para Dr. Yelei Li, Director de Tecnología de Datos del Laboratorio de Salud de OnePlus y OPPO, ex Apple y ex Samsung (empresas en las que trabajó en los algoritmos cardiovasculares y de salud) es todo lo contrario. Para él “es el principio de viaje”.

“Yo diría que en el futuro tendremos más biometría. Por ejemplo, funciones relacionadas con la presión arterial, la glucosa o más funciones de salud cardiovascular”, afirma en una entrevista con Xataka. Todas esas métricas deben procesarse de manera que el usuario las entienda y le aporte algo. La IA jugará un papel fundamental en ese aspecto, ya que OnePlus tiene como objetivo que esa información se procese de forma pasiva y se use en nuestro beneficio. ¿Es IA agéntica eso que se dibuja en el horizonte? Efectivamente.

Dr Yelei Li durante una entrevista con Xataka | Imagen: Xataka

Los agentes de IA “están en fase de investigación en este momento”, explica Yelei Li. “No los vamos a liberar todavía, pero esperamos tener algunas funciones o características disponibles en un futuro próximo”, asegura. Para el responsable del laboratorio de salud hay “oportunidades en utilizar los datos de los usuarios junto con el poder de los modelos. Podemos darles cosas más útiles, como un plan personalizado o información”, nos cuenta antes de contarnos su visión:

“Por ejemplo, hay personas que quieren ponerse a plan. Quieren perder peso, así que podemos comprobar su información, como su actividad diaria, cuándo se suelen despertar, las horas de trabajo, cuándo suelen tener tiempo libre… Así, podemos personalizar el plan de trabajo basándonos en su rutina diaria para asegurarnos de que sea factible alcanzar sus objetivos”.

Es posible que la pregunta “¿Y la privacidad qué?” nos surja inmediatamente. Yelei Li afirma que es una prioridad para la compañía y que nada, ningún tipo de información personal, sale de los dispositivos. Los datos se encriptan en el dispositivo para que nadie, ni siquiera OnePlus, pueda acceder a ellos. Es más, el responsable de OnePlus afirma que “no usamos los datos de los usuarios para hacer ninguna investigación”. El procesamiento se lleva a cabo en el dispositivo y, aunque la IA depende de tener un volumen de datos considerable para su correcto funcionamiento, OnePlus asegura que no incluyen los datos de los usuarios en sus servidores para usarlos en entrenamientos de IA.

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Consejo ofrecido por la marca

Imagen de portada | Xataka

En Xataka | Cada vez sabemos más sobre por qué tenemos hambre o sed. Y el principal sospechoso es nuestro cerebro

Un grupo de fans de José José se reunió frente a su escultura en la Ciudad de México, en la colonia Clavería, con el objetivo de homenajearlo en el marco del día internacional del cantante. 

Los seguidores del artista han establecido esta fecha por su canción “Me vas a echar de menos”, que tiene su verso: “Y me estarás llamando cada 20 de abril”. 

Ante esto, cada 20 de abril se conmemora “el día” del cantautor mexicano, que falleció el 28 de septiembre del 2019. 

En compañía de un karaoke abierto, los fans de José José se reunieron para interpretar de forma muy alegre sus canciones favoritas y recordarlo.

Además, compartieron mercancía que, en su momento, fue autografiada, o bebidas alcohólicas características de algunas canciones. 

José José también fue el nombre de su álbum debut, que fue lanzado en 1969. El 25 de marzo de 1970 quedó en segundo lugar en el Festival Oti, donde se dio a conocer y fue ahí que recibió el título de ”El príncipe de la canción”.

Fue también en 1970 que sacó su segundo disco, “La nave del olvido”. Dentro de las canciones favoritas, el artista cantó Nadie simplemente nadie, Del altar a la tumba y la canción que da nombre al álbum.

En 1997 cuando fue incluido en el Salón de la fama de la música latina de Billboard. Sin embargo, tuvo que esperar hasta 2013 para recibir el premio al logro de la vida musical de Billboard.

Sus fans han decidido no solo conmemorar su memoria durante sus aniversarios luctuosos, sino que también en fechas como esta que nacieron por el querer de los mismos. 

Microsoft es, sin duda alguna, el mayor éxito profesional de Bill Gates. Sin embargo, no muchas personas saben que el secreto de su éxito se basó en algunos fracasos que el millonario cometió antes de fundar la tecnológica.

En su libro autobiográfico, ‘Código fuente: Mis inicios’, Gates revela cómo esta primera experiencia empresarial, cuando apenas era un adolescente, fue decisiva para moldear su visión sobre lo que debía ser Microsoft. Este episodio de la vida de Gates muestra que, incluso los empresarios más brillantes y exitosos, han tenido que tropezar para aprender de sus errores.

Traf-O-Data: el primer intento de Gates y Allen

En verano de 1972, Bill Gates cursaba su último año de secundaria, mientras que Paul Allen estaba ya en la universidad. Ambos se habían conocido en el club de computación de la escuela. Eran inexpertos y apenas habían hecho unos pocos proyectos de programación para la escuela o para colaborar en proyectos con sus profesores.

Sin embargo, se les presentó la oportunidad de codificar y procesar datos de telemetría del tráfico de Alburquerque mediante cintas de papel perforadas, por lo que ambos amigos unieron esfuerzos y fundaron Traf-O-Data.

El propio Gates se describe en el libro como un “sabelotodo malcriado” que a menudo respondía con sarcasmo y desdén con un: “Eso es lo más estúpido que he oído”. Una frase que, quienes han trabajado con el magnate en algún momento de su carrera al frente de Microsoft, seguro que ha escuchado en más de una ocasión.

Teniendo eso en mente, la experiencia que le proporcionó Traf-O-Data, aunque fallida, le sirvió como aprendizaje para alguien que se ha definido a sí mismo como autodidacta. Ambos compañeros de la escuela, crearon una máquina equipada con un microprocesador Intel 8008 de 360 dólares que permitía automatizar la lectura de las cintas de papel que contenían los datos de tráfico para digitalizar esa información.

Aunque la idea parecía prometedora, la compañía no logró ser rentable. Como recordaba Paul Allen en un artículo de Newsweek, “Traf-O-Data era una buena idea con un modelo de negocio deficiente. No se nos había ocurrido realizar estudios de mercado y desconocíamos lo difícil que sería conseguir financiación de los municipios”. En 1975, consiguieron facturar casi 17.000 dólares. Lo cual no estaba mal tratándose de un par de jóvenes inexpertos. Según Paul Allen, se mantuvo operativa hasta 1980, fecha en la que ya registraba unas pérdidas anuales de 3.494 dólares.

Este primer fracaso empresarial, lejos de desanimarlos, les sirvió como laboratorio de pruebas donde aprendieron importantes lecciones sobre el mercado, la gestión de proyectos y la importancia de la innovación constante. “Traf-O-Data sigue siendo mi error favorito porque me confirmó que cada fracaso contiene la semilla del próximo éxito”, recordaba Allen.

Gates aseguraba en su libro que aprendió que no basta con tener una buena idea, sino que es crucial contar con un modelo de negocio sólido y un objetivo de negocio bien definido. La experiencia con Traf-O-Data les enseñó a identificar las necesidades reales del mercado (la digitalización de los datos de las cintas de papel) y a desarrollar soluciones que realmente marcaran la diferencia (la máquina que procesaba la información), habilidades que forjarían los cimientos sobre los que se levantaría Microsoft.

Aprendiendo a ser el jefe

La aventura de Traf-O-Data, también fue un aprendizaje nivel personal para Gates, un tanto torpe en cuanto a habilidades sociales. Antes de desarrollar la máquina con el procesador, Gates y Allen contrataron a un grupo de estudiantes de Lakeside más jóvenes que ellos para que transcribieran a mano los datos de las cintas. Les pagaban a cincuenta centavos por cada cinta.

Después, Gates y Allen iban a la biblioteca de la Universidad de Washington y utilizaban el ordenador de la universidad para procesar esos datos y generar los gráficos de patrones de tráfico que se habían registrado las cintas.

Eso les enseñó a trabajar en equipo, a tomar decisiones rápidas y a adaptarse a los cambios del entorno para mantenerse en su objetivo. Más adelante, crearon su propio sistema de procesado, lo que les permitió cobrar dos dólares diarios por la digitalización de los datos, así como expandir su área de negocio a otros organismos gubernamentales de los estados vecinos a Seattle.

El propio Gates explicó a los jóvenesque se iban a graduar en la Universidad de Arizona del Norte que los errores son una parte fundamental del proceso de aprendizaje y que no hay que tener miedo de cometerlos. Traf-O-Data fue la semilla de lo que hoy es Microsoft.

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Imagen | Flickr (World Economic Forum)