Big Data, evolución autónoma

El nacimiento de la era 2.0 traía consigo una mayor interconexión entre máquinas, personas y máquinas y personas. Desde cualquier dispositivo se podía entablar -en teoría- una relación hombre-máquina. Domótica, dispositivos móviles, cosas «inteligentes», herramientas para la comunicación mucho más potentes y rápidas que cualquier otra hasta la fecha. En definitiva: muchos más datos saliendo de cualquier objeto con un chip.

Y como la revolución digital no para de crecer el volumen de datos que generamos crece a cada segundo exponencialmente. Datos que se acumulan a la espera de que sean analizados para crear un sorprendentemente exacto modelo de nuestro comportamiento como individuos y como sociedad. En definitiva, el laboratorio perfecto para realizar predicciones y descubrir relaciones causa-efecto que sin esta información seguramente pasaría desapercibida.

Como resultado «colateral» la figura del data scientist ha adquirido un papel trascendental en Silicon Valley. Analistas que sepan qué hacer con semejante madeja de datos y que mediante el uso de programas informáticos y potentes ordenadores sepan traducir todo lo que queremos decir y hacer. Al fin y al cabo, hace falta un factor humano que sepa discernir qué paquetes de datos hay que analizar y qué hay que buscar en ellos. Al menos hasta ahora.

Ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts han desarrollado la Data Science Machine (DSM), un software autónomo capaz de encontrar patrones en las relaciones entre todos los datos y realizar predicciones mucho más rápida y fielmente que la mayoría de los humanos.

Con su propia experiencia miembros del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT se dieron cuenta que uno de los pasos críticos de la investigación de Big Data es identificar las variables que se van a extraer de la base de datos. El DSM identifica esas variables en el software y se aprovecha de las etiquetas (metadatos) para crear una correlación entre todos los datos diponibles en las bases de datos.

Kalyan Veeramachaneni, investigador del Laboratorio, y Max Kanter, estudiante de master en el mismo departamento ponen como ejemplo una base de datos en la que hay una tabla con una lista de productos y su coste y otra con una lista de artículos que han sido adquiridos por los clientes. El DSM es capaz de portar datos de una tabla a otra para calcular el coste total de las compras, el coste medio, el coste máximo, etc. y cuantos más datos haya disponibles en más tablas más relaciones podrá estudiar el software. Si a eso le sumamos los «datos categóricos» (restringidos al uso de determinados valores como nombres de marcas, días de la semana, meses, etc.) se pueden conseguir predicciones sorprendentemente certeras.

Una vez marcadas todas las variables y buscados los datos se pueden realizar predicciones y retratos a medida de lo que quiera el usuario. El DSM ya ha sido puesto a prueba. Sus dos creadores lo inscribieron en diferentes competiciones de análisis de datos y aunque no ganaron en ninguna superaron a más de la mitad de los equipos, sus predicciones casi no distaron de las de los ganadores y, lo más interesante, su tiempo invertido siempre estuvo entre las dos y las doce horas mientras que sus rivales dedicaron entre uno y dos meses.

Sin embargo tanto Veeramachaneni como Kanter subrayan que el DSM en ningún momento está concebido para sustituir a los humanos, sino para ahorrarles un tiempo crítico en los primeros procesos de análisis y dotarles de nuevas herramientas más ágiles y capaces para analizar mejor mayores cantidades de Big Data con menos esfuerzo. Como han reconocido ya son varias las empresas que se han interesado por su tecnología que ya comercializan a través de la empresa FeatureLab.

BioLogic, un nuevo concepto de tejido

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Cuando pensábamos que todo lo referente a materiales de construcción de equipamiento deportivo estaba inventado (sí, podría haber mejoras en forma de ropa más ligera, transpirable o con un mantenimiento más sencillo, pero los materiales siempre eran los mismos), el Grupo de Medios Tangibles del Instituto de Tecnología de Massachusetts, el famoso MIT, ha puesto todo patas arriba con una camiseta alimentada por bacterias vivas que cambia de forma con nuestro sudor.

Cuando el Grupo de trabajo del MIT se puso manos a la obra se planteó una forma de crear un equipamiento que, literalmente, funcionara como una segunda piel. Que ayudara a nuestro organismo a gestionar la evacuación del calor y que lo hiciera de una forma inteligente y adaptable a las necesidades de cada uno de nosotros (la cantidad de sudor, el momento en el que empezamos a sudar y su duración a pleno esfuerzo es diferente en cada uno de los deportistas por mucho que sigamos patrones similares).

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El funcionamiento de la prenda es espectacular: los investigadores fijan mediante un sistema de bioimpresión con la resolución de una micra lo que permite convertirlo en una segunda piel, literalmente. Las bacterias, denominadas bacillus subtilis natto se cultivan en laboratorio y reaccionan al calor y al sudor del deportista abriendo unas pequeñas aletas en las zonas más afectadas permitiendo drenar el sudor y que la piel se enfríe.

Científicamente, las bacterias, en palabras de Lining Yao, uno de los investigadores del equipo, funcionan como «nanoactuadoras» ya que se extienden y encogen en función del calor y la humedad creando un sistema de refrigeración único y personalizado para el atleta. De este modo, este equipamiento se convierte, de una forma natural en una prenda realmente inteligente que si bien no debería ser determinante a la hora de mejorar nuestras marcas sí lo será a la hora de apuntalar nuestro confort y rendimiento general.

Por cierto, para los que estéis pensando que este es otro sistema futurista y con un precio prohibitivo que tardará años en llegar a las tiendas, el MIT se ha «aliado» con New Balance para ponerlo en el mercado lo antes posible. ¿Os animaréis a probar esta biotecnología?

Baterías, ¿adiós a los cables?

Del mismo modo que ya no se nos hace raro buscar la ubicación o información de un establecimiento en el teléfono móvil o que los smartphones sustituyan a otros dispositivos como cámaras de fotos, reproductores musicales o navegadores, hay escenas que son cada vez más habituales: gente buscando enchufes en una cafetería o una maraña de cables en nuestras maletas cada vez que llegamos a nuestro destino. Algo que, además de incómodo, es poco eficiciente y ecológico -¿cuántos cargadores compatibles con nuestro último teléfono o tableta tenemos en casa y pasarán al fondo del cajón con la nueva adquisición?-.

Parece que, de momento, el futuro libre de cables que imaginó Tesla todavía está atado a un presente dependiente de los enchufes. Y decimos de momento porque, si bien es cierto que la televisión, la radio e internet ha conseguido que nos liberemos de la longitud de los cables para comunicarnos, la recarga energética sin cables está reducido a pequeños equipos que permiten pequeñas cargas. Hasta ahora.

Hace pocos días investigadores de la Universidad de Washington en Seattle ha conseguido utilizar un router wifi para cargar baterías a distancia. Por el momento han conseguido recargar equipos que incorporan baterías de níquel-metal hidruro (las de los mandos de la televisión) y pequeños soportes de ion de litio (pilas de botón de relojes). Así, el estudio, según MIT Technological Review podría ser la primera piedra de un proyecto que está pensado para acabar alimentando miles de millones de dispositivos aprovechando las infraestructuras wifi.

El sistema PoWiFi (alimentación a través de wifi) tiene un alcance de 8,5 metros y consigue la recarga gracias a un sistema que recolecta la energía a través de la wifi y, simultáneamente, suministra sin interrupciones a los equipos conectados al sistema. ¿Afecta esto al rendimiento para el que se concibieron las redes inalámbricas? Sí, pero no significativamente como para que los usuarios estándar lo notemos.

El problema, sin embargo, es que tal y como está desarrollado hasta ahora -y repetimos que es un proyecto muy esperanzador pero que aún está en una fase embrionaria- parece que tiene más sentido en viviendas separadas entre sí (como ocurre en grandes zonas de Estados Unidos) y que en zonas con mayor densidad -en grandes ciudades- donde podrían darse interferencias entre los wifis de los vecinos.

La clave es que cuando no estamos usando internet -explica en El País José Manuel Riera, profesor de Radiocomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid- el router solo utiliza el 1% del tiempo de transmisión. Son desconexiones de milésimas de segundo que aprovechan otras redes inalámbricas para transmitir. Sin embargo, la carga necesita que se de un proceso de comunicación continuo sin interrupciones. Esto hace que en puntos de acceso con mucha carga como universidades o empresas no se pueda utilizar.

Por el rango de frecuencia que se emplea, no hay ningún problema para su implantación. Se emplea la banda ISMC (la misma que el Bluetooth, por ejemplo) y ninguna legislación continental o estadounidense limita su uso. No obstante, las limitaciones de potencia a ambos lados del Atlántico (100 milivatios en Europa y 1 vatio en EEUU) dejan aún lejos la posibilidad de cargar un smartphone ya que necesitan 4 o 5 voltios. Si a esto le unimos que los router difunden las ondas en todas direcciones -lo que hace que podamos conectar dispositivos a internet sea cual sea su ubicación en una casa- hace que la energía que transfieren se disperse mucho más y se necesite mucha más energía para la carga de los equipos.

En cualquier caso, el proyecto se nos antoja como un primer paso excepcional para conseguir el suministro de energía de dispositivos de bajo consumo. Parece que una vida sin cables está cada vez más cerca.

Boston Dynamics, la última gran compra de Google

 

Si hace apenas una semana hablábamos de los proyectos de robotización de Amazon y Google hoy hablaremos de la última adquisición de los de Mountain View relacionada con este futurista reto. Según ha publicado The New York Times, la empresa de Larry Page ha pagado una cifra indeterminada por hacerse con la octava empresa mundial de robótica, Boston Dynamics.

 

Boston Dynamics fue fundada en 1992 por el exprofesor del MIT Marc Raibert y tiene como principal cliente al Ejército de Estados Unidos (curiosa relación comercial la que se entablará ahora entre la empresa con más datos de internet y la Administración que más hambre ha mostrado por estos datos). De momento, la empresa ahora guiada por Andy Rubin se ha comprometido ha cumplir todos los contratos con el Ejército, aunque no ha anunciado si aceptará más proyectos conjuntos.

 

Entre los productos más destacados del enorme catálogo de Boston Dynamics se encuentran Cheetah, el robot más rápido del mundo y los todoterrenos BigDog y Rise, capaz éste último de escalar paredes.

 

Los analistas dan por hecho que esta adquisición tiene como objetivo adelantar el ambicioso proyecto de robótica de la empresa del buscador. Hasta ahora, el departamento de Andy Rubin había seguido una estrategia similar a la que éste puso en práctica cuando se encargaba de Android. Comprar multitud de start ups enormemente dinámicas (y baratas) que tenían un gran potencial de crecimiento.

 

El anuncio de Amazon, uno de los rivales más enconados de Google, de utilizar drones y robótica para mejorar su eficiencia en los repartos parece haber sido el detonante para que el gigante de Mountain View haya anunciado en tan pocos días sus planes de robótica para empresas y la compra de esta empresa de referencia.

 

Larry Page, en su página de Google Plus dijo estar «entusiasmado» con el último proyecto de Rubin. Según él, su última «locura», Android, se tradujo en millones de supercomputadoras (en fin) en los bolsillos de los usuarios. Reconoce que «aunque todavía es pronto para eso» está impaciente por ver «los progresos» de esta tarea titánica. Nosotros también.

Immersion, Obama al descubierto

La extraña imagen con la que abrimos el post de hoy es uno de los mapas que ha llevado a cabo Immersion, un proyecto de un grupo de investigadores del Massachussets Institute of Technology de Boston y que demuestra el potencial informativo del sistema Prism que utiliza la NSA (la Agencia de Seguridad Nacional estadounidense) y que Eric Snowden ha descubierto.

 

El software, desarrollado por tres alumnos del Media Lab de la universidad permite, a cualquiera que introduzca su cuenta de correo en GMail y su contraseña, crear un mapa a partir de quién envía y quién recibe mensajes. No es necesario que analice los contenidos de las comunicaciones. Tan sólo el canal es suficiente para trazar un mapa bastante fehaciente de con quién se comunica cada uno de nosotros.

 

El gracioso ejemplo que nos brinda el Media Lab (pobre Howard Wolowitz) deja claro todo lo que la NSA o las tecnológicas pueden saber de nosotros sin necesidad de vulnerar por completo nuestra intimidad. Los algoritmos permiten crear un mapa sorprendentemente exacto de nuestra red social real -no una «de cara a la galería» como Facebook, sino de nuestras interrelaciones digitales reales-.

 

El tamaño de los círculos aumenta la relevancia de la persona con la que nos comunicamos y el espesor de la línea que nos une a ese círculo indica el volumen de contactos que tenemos con esa persona. Así, es habitual encontrar gruesos trazos con familiares y compañeros de trabajo pero, para un ojo más entrenado, también le llamarán la atención las finas líneas directas con contactos más «especiales».

 

A partir de estas relaciones se pueden discernir hábitos y costumbres -desde horarios hasta de comunicación o trabajo- así como ideología política, religiosa o -añaden los expertos- tendencias sexuales. Si una persona está suscrita a una web que tenga una determinada ideología o fin es probable que muestre cierta simpatía hacia esa actividad.

 

El País reproduce parte de la entrevista que César Hidalgo, supervisor del proyecto, ha concedido a The Boston Globe y de ella se dilucidan algunas conclusiones interesantes: «observar el Facebook o Twitter de una persona nos permite realizar un retrato de una persona del mismo modo que si estamos dentro de un coche mirando por la ventanilla. Usar metadatos como los que maneja Immersion equivale a conducir guiado por un potente GPS».

 

Así, este sistema no analiza sólo a una persona. En el momento en el que se pone a trabajar todos los contactos, toda la red de personas, es susceptible de ser analizada por el programa lo que, al final, otorga un enorme poder para el analista. Lo más importante es que cuando Obama afirmaba que sólo estaban recabando datos de las llamadas de Verizon, «no de los contenidos», estaba admitiendo que contaba con mapas de relaciones perfectamente elaborados -y bastante concluyentes- de cada uno de los objetos de seguimiento.

 

Por mucho que desde que Snowden sacara a la luz el espionaje de Washington la NSA haya intentado demostrar que son datos superfluos sin interés, un gran grupo de expertos y profesores ha demostrado que la importancia de estos metadatos va mucho más allá que la de unos pocos gráficos o seguimientos «por seguridad». Es un enorme retrato robot de las personas bajo la implacable lupa del Gran Hermano.