La actualización de las asignaturas conlleva una constante búsqueda y aprendizaje de los nuevos avances para trasladar su conocimiento a los alumnos 105 y que suponen inmensas bases de datos con las que entrenar a los algoritmos. El desarrollo de algoritmos de aprendizaje cada vez mejores, más eficientes y capaces de generar procesos que se alejan muchísimo de la idea de la automatización y se adentran de forma cada vez más clara en el razonamiento original o creativo. Aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (machine learning) Dentro de la inteligencia artificial, desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos es fundamental para la formación. Ciberseguridad Los Ejércitos son conscientes de la importancia de la seguridad en las redes dentro de un mundo globalizado. La formación en la escuela potencia el estudio y análisis de la ciberseguridad dentro del ámbito del ministerio como un campo que tener muy en cuenta. El empleo de inteligencia artificial para el análisis de vulnerabilidades, malware, virus, ataques zero-day y demás amenazas hace fundamental poder entrenar a una máquina para pensar como un enemigo, así como crear herramientas con objeto de intentar detectar las posibles amenazas. ¿Debemos enseñar a elaborar aplicaciones para software inteligente que permitan reforzar la seguridad? ¿Debemos trabajar en transmitir cómo acceder a la información que transmiten esas aplicaciones protegidas mediante encriptación? Cadena de bloques (blockchain) Breve definición de lo que es y significa la cadena de bloques según Enrique Dans (Dans, 2018): «Una solución elegante de base de datos distribuida basada en un enlace entre cada dato o transacción utilizando habitualmente una prueba de trabajo criptográfica. Permite que no tengamos que depender de intermediarios o terceras partes para garantizar que la transacción ha tenido lugar». Innovación Se comenta que la inteligencia artificial va a eclipsar a la ley de Moore como vehículo de innovación (Azeem, 2018). Cada día más, la innovación no se refleja únicamente en los presupuestos de I+D o en las actividades llevadas a cabo por departamentos específicos, sino en la construcción y el desarrollo de una cultura que la propicie. Robótica Robots que fabrican otros robots, máquinas que se programan a sí mismas, enormes librerías de vídeos para enseñar conceptos a las máquinas, todo tipo de propuestas para entender y aprender machine learning sin necesidad de programar… Existen empresas que disponen de robots adaptados para su uso en lugares como aeropuertos, hoteles o supermercados destinados a sustituir al personal de servicios en funciones como llevarnos nuestras bebidas, nuestro equipaje o nuestras compras. ¿Robots que se mueven entre nosotros, nos traen piezas del almacén o interaccionan con nosotros de una manera normal y cotidiana? Pensamos y transmitimos a nuestros alumnos por dónde va el futuro y por dónde puede ir para incorporarlo a los distintos campos de su actividad profesional. Ciborg Debe pensarse en estudiar la interrelación entre los humanos y las máquinas, y cómo interaccionan como un elemento único. Así, la cibernética se desarrolla y tiene un campo interesante (Pascual, 2018) en las Fuerzas Armadas, donde la colaboración y simbiosis entre la ingeniería y la sanidad puede obtener grandes resultados. Nanotecnología y nanociencia El mundo nano es un campo de estudio y trabajo en el cual la escuela trata de profundizar por sus múltiples aplicaciones, tanto a nivel de materiales energéticos como de otro tipo de aplicaciones, como la nanofónica. Conclusión En su conjunto, el cuadro de profesores de la Escuela, tanto titulares como otros colaboradores, acomete la actualización en el entorno global para plasmarlo en sus correspondientes asignaturas. Esto conlleva una constante búsqueda y aprendizaje de los nuevos avances para trasladar su conocimiento a los alumnos que tienen bajo su responsabilidad. Bibliografía -- Azeem (17 de 05 de 2018). https:// medium.com/. Recuperado de https://medium.com/s/ai-andthe future-of-computing/whenmoores law-met-ai-f572585da1b7 -- Dans, E. (17 de 05 de 2018). https://www.enriquedans.com. Recuperado de https://www. enriquedans.com/2018/01/ blockchain-en-los-desayunos.html -- Dosovitskiy et al. (2017). CARLA: An open urban driving simulator. En Proceedings of Machine learning Research (vol. 8). Recuperado el 06 de 06 de 2018 de http://proceedings.mlr.press/v78/ dosovitskiy17a/dosovitskiy17a.pdf -- https://www.esmartcity. es/. (18 de 05 de 2018). Recuperado de https://www. esmartcity.es/2018/05/18/ cuando-moverse-ciudad-cochesignifica circular-con-serviciovehiculo sin-conductor■
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