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Por décadas los científicos de la computación han tratado que las computadoras piensen como expertos humanos. Hasta hoy, la mayoría de estos esfuerzos ni siquiera se acercan a la generación de ideas y soluciones creativas que se les ocurren a los mejores investigadores, doctores e ingenieros. Sin embardo, el vicepresidente de Microsoft Research, Tony Hey, dice que somos testigos de la aurora de una nueva generación de potentes herramientas computacionales que pueden recombinar cantidades enormes de datos de múltiples fuentes, analizarlas y contribuir a producir nuevos descubrimientos.
Hey y sus colegas llaman a este nuevo método �aprendizaje de máquinas�. En Microsoft, un equipo ya lo usó para innovar con un método que predice con precisión si un paciente con insuficiencia cardiaca congestiva será readmitido dentro de 30 días. Éste se desarrolló con un programa computacional que revisa cientos de miles de puntos de datos de 300.000 pacientes para �aprender� perfiles de aquellos que tenían más chances de volver a ser hospitalizados. El impacto económico de esta herramienta podría ser enorme: si un hospital sabe que la probabilidad de que un paciente vuelva nuevamente al hospital puede diseñar un programa para mantenerlo estable y ahorrar miles de dólares en costos de atención de salud.
Esfuerzos similares para descubrir correlaciones que podrían conducir a grandes avances se están desarrollando en la oceanografía y la investigación del SIDA. Y en los negocios, la exploración profunda de datos podrá mostrar información clave sobre clientes, cadenas de suministro, eficacia de la publicidad y mucho más.
