¿Qué ocurre cuando llenamos progresivamente de sensores más y más objetos de nuestra vida cotidiana? Un ejemplo claro lo tenemos en Waze, una compañía israelí adquirida por Google en 2013 (tras ser previamente cortejada por Apple y por Facebook) que fue la primera en darse cuenta de que el hecho de que todos llevásemos en todo momento un smartphone siempre encima ofrecía la posibilidad de utilizar esos GPS para confeccionar los mejores mapas de tráfico dinámicos, en los que se podía determinar de manera inmediata y precisa la intensidad circulatoria, hacer las mejores estimaciones de tiempo de llegada o ubicar las zonas atascadas.
¿Qué ocurre cuando la sensorización deja de limitarse al ordenador que llevamos en el bolsillo y se extiende a nuestros automóviles, que pasan a estar equipados con múltiples cámaras y radares permanentemente conectados? Automáticamente, tenemos la posibilidad de utilizar toda esa enorme red de sensores para obtener la mejor imagen en tiempo real del mundo a través de sus carreteras.
Que los vehículos conectados intercambien datos entre sí permite, por ejemplo, que se comuniquen sus intenciones anticipadamente o se sincronicen con precisión. Pero además, ofrece posibilidades como la comunicación de alertas ante, por ejemplo, una zona helada de la carretera, un obstáculo o cualquier otra eventualidad. Si además coordinamos todas esas lecturas de sensores de manera centralizada, añadimos la posibilidad, por ejemplo, de obtener los mejores y más precisos mapas meteorológicos del mundo, con la capacidad de generar una predicción prácticamente perfecta para el patio de mi casa. O de obtener un mapa en tiempo real, por ejemplo, del espacio de aparcamiento disponible en la vía pública, o mejorar aún más las estimaciones de tiempo de llegada. Si añadimos a los sensores de los vehículos las lecturas de sensores ubicados en otros sitios, como hogares u objetos en esa internet de las cosas que estamos construyendo, las posibilidades son absolutamente brutales.
Una vez ajustemos los parámetros de quién o quiénes pueden leer qué datos de qué sensores, una tarea que no va a ser en absoluto sencilla pero que puede protocolizarse adecuadamente, estaremos haciendo algo francamente impresionante: sensorizando el mundo. Un incendio en un monte será recogido por los vehículos que circulen por las carreteras próximas y posiblemente por drones que patrullen zonas de riesgo. Un accidente se convertirá en una alerta automática para los servicios de emergencia, pero también a los vehículos que vayan a llegar a él de manera inmediata para que tomen las decisiones oportunas, sea detenerse a ayudar o evitar el obstáculo. El Nest y el Canary de mi casa o el sensor de riego de mi jardín llevan a cabo una medición continua de temperatura y humedad, y en el futuro se complementarán con muchos más sensores para otras tareas, añadiendo más posibilidades al uso de esos mapas combinados de sensores desplegados en todas partes.
Para entender un futuro conectado hay que hacer eso: imaginarse las posibilidades de todos esos sensores situados en objetos en todas partes. Un mundo que nos ofrece constantemente datos sobre lo que ocurre en él. ¿Cuántas cosas pueden construirse a partir de esos datos? ¿Cuánto nos queda por imaginar?
This post is also available in English in my Medium page, “Can you imagine what a sensorized world will be like?«
Debriamos solicitar que los datos que generamos invoountariamente como por ejemplo los de GPS fueran (debidamente anonimizados), datos publicos o Open Data, Muchas empresas se beneficiarían de ello, con sólo saberlos explotar, como tu explicas con algunos ejemplos, por lo que no no creo que deban ser coto cerrado de quien los captura para otro uso.
Me alegra saber que España ocupa un buen lugar en la explotación de los Open Data
https://blog.cnmc.es/2017/03/14/espana-lider-en-open-data/?platform=hootsuite
Estoy completamente de acuerdo… pero además deberían aplicarlo a todo lo que viole la privacidad de los usuarios, incluso si dan el permiso, ya que el esfuerzo para llegar a ese momento de recoger datos es de muchas empresas/personas/instituciones.
Otro tema que debería cuidarse mucho es el de los drones que vigilan los cielos o los satélites que toman fotos, violan constantemente nuestra privacidad en nuestras casas.
En fin, hay muchas posibilidades pero en la misma medida que nos invaden, deberían ofrecernos opciones para anonimizar los datos, compartirlos e incluso ser excluido de todo este «mundo conectado» de quererse.
Estimado Enrique disculpa el off topic revisando tus cosas viejas me di cuenta que tienes pocas cosas de Data Mining ( ni siquiera tienes el Hashtag ) Cuando puedas y tengas el tiempo pudieras hablar algo de ese tema? Como aquel memorable articulo con la que iniciastes el tema del Big data. «Big Data: una pequeña introduccion. Algo como: «Data Mining: una pequeña introduccion».
Me temo que estamos todavía bastante lejos, pero ciertamente las posibilidades serían interesantes. Un ejemplo de hoy: esta mañana tanto el aviso que recibo en el móvil con la previsión meteorológica como mi báscula (que al final de decirme el peso y demás tiene el detalle de decirme la previsión del tiempo) daban previsión de lluvia segura en Alcobendas. A cántaros. Yo he mirado por la ventana y aunque había nubes también había claros, así que, aunque con dudas, me he ido a hacer la caminata que suelo hacer los fines de semana, pero hoy «corta» de 2h y urbana por el temor a la lluvia. Al final no ha caído ni una gota de lluvia y ahora hasta hace algo de sol. En mi terraza tengo un sensor de temperatura (creo que no de lluvia) pero con sensores de temperatura / lluvia en las terrazas conectados tendríamos el tiempo real y en tiempo real. Supongo que para ciclistas, etc. esta información es más útil aún para elegir rutas con el mejor tiempo posible.
PD1: hoy he tenido que cambiar a mano la hora en cuatro electrodomésticos/relojes de mi casa y un coche. Y mañana me queda el otro coche.
PD2: voy a empezar a cacharrear con el Internet de las Cosas. Gorki, me he decidido por Arduino en lugar de la Raspberry Pi que llevaba pensando meses. Amazon tiene un kit para mí en camino :-)
¡¡¡ UNA ALEGRÍA !!! . Estoy seguro que no te arrepentirás de la elección y si eres muy novato y tienes alguna duda, ya sabes a quien preguntar.
Desconozco tu formación, pero si por ejemplo eres economista o abogado y no tienes ni idea de Informática ni de electrónica, te aconsejo que comiences mi curso, (inacabado pero absolutamente gratuito), «Pácticas de Arduino» que esta pensado para los absolutamente dummies. https://felixmaocho.wordpress.com/20498-2/
Si sabes más, hay muchísimo en Internet, para gente avanzada, más que para dummies, Dime que interés tienes y puedo orientarte. Mi email lo encuentras en «Contactar» de mi blog. Y lo dicho, cualquier ayuda que te pueda dar, la daré con gusto.
Hola Gorki, estudié en la carrera (teleco sup) muchas asignaturas de electrónica, sistemas digitales, microprocesadores, transmisión de señales, etc. con sus correspondientes prácticas. Desafortunadamente por aquella época yo estaba más ocupado y preocupado en aprobar que en aprender. Desde que acabé (+20 años) me he dedicado a la informática en programación de aplicaciones (C, VB, .NET C#, algo de Java). Hace unos años me compré el primer modelo de Raspberry Pi y un libro pero solo la usé como media center. También me compré un kit de iniciación de Microsoft .NET MicroFramework y sí me hice los ejemplos de un par de libros, pero no proseguí. Una de las cosas que quería hacer este año era IoT, y me he dicho que empiezo en abril :-). Iba a decantarme por la Raspberry Pi 3 ahora que admite programación con .NET pero he cambiado de idea ;-). Con Arduino mi principal interés es APRENDER. Me he comprado en Amazon el «Elegoo UNO R3 Smart Robot Car Kit V 2.0 Proyecto Arduino». Ya he empezado a leer tu blog para ir enterándome.
Con ese bagaje, mi manual se te quedara corto. Mi consejo es que compres un chasis de robot y comiences a hacer cosas con él. Te doy ideas.
Ir poco a poc mejorando el robot
a– Robot dirigido por cable
b– Robot dirigido mediante bluetooth o por intrernet desde el teléfono
c– Robot con visión via internet a tu telefono movil
c– Robot autónomo, con detector de obstaculos y brújula para ir de un sitio a otro
d– Robot con un brazo articulado al que le puedes ir poniendo diferentes instrumentos, un bolígrafo para pintar, una mano, buscadores de metales etc.
Carlos, en el casod el tiempo, cada vez se esta mas cerca de predicciones «hyperlocal»
Como buen ejemplo, es the weather company: http://www.theweathercompany.com/ (conoceras su marca de consumidor, the weather channel, aunque su fortaleza esta en las API’s de B2B).
Gracias a una grandisima cantidad de datos de tiempo muy locales, y a iniciativas como weather undergorund (.http://www.theweathercompany.com/brands/weather-underground) que agregan datos de muchos meteorologos aficionados con estaciones en su casa, dispositivos smartphones, estaciones tradicionalmente no conectadas(universidades, bases del jeercito…etc) estan refinando muchisimo la prediccion hyper local.
Las empresas. gobiernos…ya tienen la capacidad de predecir que va a llover en las rozas pero no en Fuenlabrada, etc. es custion de tiempoq ue llegue al consumidor.
Saludos
La parte de datos corporativos, aqui: https://business.weather.com/
Gracias Sergio, me lo anoto para leer.
Y yo que pensaba que esto de los coches conectados estaba muy lejos y sólo para coches nuevos y justo hoy mi mujer me reenvía un SMS que le han enviado los de Midas :-)
http://www.sentimosnohaberlosacadoantes.com/
http://www.midas.es/midas-connect
Todo esto de los sensores y la localización vía satélite es interesante, sí.
El problema es que a mí me fastidia mucho que Google -y otras empresas- sepa donde estoy. De hecho, una de las primeras funcionalidades que desactivo en todo equipo electrónico que adquiero es precisamente la localización.
Así que no sé qué tal me llevaré con mi próximo automóvil…
Ya sé que los fabricantes de sensores y de software de minería de datos se estarán frotando las manos, pero no creo que haga falta poner un sensor en cada baldosa, sino que basta con aprovechar bien los que ya tenemos
La verdad es que, como me dijo Pallete (antes de suceder a Alierta), con el móvil que cada uno lleva en el bolsillo ya se captura muchísima información, mucha más de la necesaria. Te sorprenderías analizando tu recorrido por un centro comercial.
Llenar el mundo de sensores tiene varios inconvenientes:
1.- Los sensores externos necesitan alimentación para funcionar y no están exentos de mantenimiento; mientras que cada uno ya se ocupa de que su móvil esté operativo y de llevar cargada la batería.
2.- Millones de sensores «tontos» emitiendo información «en bruto» a todas horas, lo único que hacen es llenar el mundo de datos basura, con los que luego nadie sabe qué hacer. No recuerdo cuantos TeraBytes capturaban los fanáticos de los datos sobre los jugadores en un solo partido de fútbol americano. Hay que fabricar sensores más inteligentes, programándolos con ciertos umbrales, para que filtren y «curen» la información, y que solo transmitan aquellos cambios de situación que sean verdaderamente relevantes. (en vez de tener un millón de sensores que canten cada uno su temperatura a intervalos de 1 minuto; bastaría con unos pocos bien escogidos, que cantaran la nueva temperatura cuando esta hubiera variado un grado de la anterior; o mejor aún, que solo emitieran señal e interrumpieran al receptor de los datos cuando la temperatura actual fuera distinta de la que había ayer a la misma hora). Un ejemplo: La plataforma DedoCar supervisará el recorrido de un coche con asientos libres (y hasta predecirá su posición futura, para buscarle pasajeros) no en base a las posiciones que vaya comunicando periódicamente el coche, sino en base a ciertos cambios importantes de trayectoria (velocidad o dirección) que comunicará la app del móvil del conductor, y solamente cuando estos ocurran.
3.- Las transmisiones cableadas son caras y el espectro de frecuencias de las inalámbricas es limitado. ¿Millones de coches en una ciudad hablándose todos con todos sin interferencias radioelécticas? Lo veo muy complicado.
Por cierto, algunos ya renuncian a seguir desarrollando el coche autónomo.
En aviación deportiva se está imponiendo el uso del Flarm. Este es un dispositivo con el que cada avión comunica a los que tiene cerca ciertos datos sobre su propia trayectoria (obtenida viendo como va variando con el tiempo su posición GPS); de forma que los Flarm de los otros aviones que reciben estos datos, si calculan que hay peligro de colisión con su propia trayectoria, pueden avisar a sus respectivos pilotos de en qué dirección tiene que mirar para ver al otro avión y hacer una maniobra evasiva.
¿Problemas para hacer esto con cuatro planeadores que vuelan en toda la Sierra Central? Que aunque tú lleves un Flarm a bordo, nunca te avisará de la presencia de un buitre, ni de un parapente o ala delta, ni de otro avión o planeador que no lleve equipado el Flarm. Hace muy mal el piloto que se confía en el Flarm y deja de mirar fuera de la cabina.
¿Problema para hacer lo mismo con coches? Que los que van en direcciones opuestas habitualmente se cruzan a medio metro o menos de distancia. Un Flarm para coches se volvería loco a dar falsos avisos de colisión, y el conductor tardaría medio minuto en desconectarlo.
Habra algun limite para la enormidad de informacion que subimos?? Cuando todos los carros de China empiezen a subir info a la nube!!
Para entonces, existirá el computador cuántico que manejar esa riada de información online le perecerá cosa de niños.
Algunos ya se lo están tomando muy en serio:
http://research.ibm.com/ibm-q/
¿Sería posible sensorizar lugares públicos con «narices electrónicas» que sean capaces de detectar de manera precisa explosivos?.