Coches voladores y demás

Desde hace un tiempo, @JoseM_SGP es uno de los tuiteros con los que más mensajes intercambio. Básicamente de aviación, UAVs y tecnología. Precisamente, esta entrada de blog es fruto de una de nuestras conversaciones, y consiste en distinguir qué es un coche volador y qué es otra cosa.

Recientemente han salido a la palestra noticias de compañías que pretenden ofertar el servicio de taxi volador: Uber, Airbus, Ehang, Boeing, Rolls-Royce, Aston Martin, y algunas más. Además, hasta el cofundador de Google está secretamente liderando tres startups de coches voladores. 

Un momento, ¿he dicho coches voladores? ¡Pues ninguno de los que he mencionado lo son! Estrictamente, todos los modelos que he mencionado son vehículos aéreos autónomos de transporte personal. Para poder llamarse coche volador, el vehículo tiene que tener licencia de circular por carretera, y ya hay modelos así. Por ejemplo, el PAL-V, el Transition de Terrafugia y el Aeromobil. Es decir, el PAL-V reclama ser el primero modelo comercial en la historia en haber sido certificado por las autoridades áereas competentes en Estados Unidos, Europa y además, cumple la regulación de seguridad y circulación vial.

 

¿Que haya tanta ruido, significa que estas máquinas están a la vuelta de la esquina? Para nada. Se han hecho muchos avances desde hace unos años, pero estamos aún muy lejos de la tecnología, y aún más de la regulación. Los gigantes de Silicon Valley llevan investigando en esto unos 10 años, y todavía esto no ha sido rentable para nadie. 

El sector del transporte está cambiando como no la hecho antes en 100 años, y es posible que este mundo se transforme completamente. Los frentes abiertos son el vehículo compartido, los nuevos combustibles, el vehículo autónomo, las comunicaciones vehículo a vehículo, etc. Todo eso puede cambiar, y que en unos años, el líder en llevarnos en nuestros trayectos diarios sea Boeing. 

Podríamos decir que todas las noticias que están saliendo sobre estas máquinas tiene mucho de publicidad y venta de humo. Pero si en algún momento la cosa se aclara y la apuesta por este vehículo volador es fuerte, las empresas que antes hayan empezado a investigar y fabricar prototipos, más ventaja tendrán. Además, el sector aeronáutico está bastante parado y no se fabrican nuevos modelos de aviones, por lo que noticias de estas que dan a entender que invierten en tecnología, I+D y no están quietos es una gran publicidad para los accionistas y clientes. 

Fijaos en esta noticia: la Autoridad de Aviación Civil de Singapur, la EASA (Agencia de Seguridad Área Europea) y Airbus se unen para regular los sistemas voladores no tripulados en áreas urbanas. La primera reacción es pensar en que van a regular los pequeños multirrotores o cuadricópteros para el reparto de paquetería u otras actividades. Pero yo iría más lejos, y a mí me da que están tomando posiciones para el transporte de personas. ¿Qué pensáis de todo esto?

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En Naukas: ¿Por qué no se usa el “Ojo de Halcón” en el fútbol?

Os traigo mi entrada de Naukas.


Como la mayoría de los lectores sabrán, el videoarbitraje (VAR) y el Ojo de Halcón son los sistemas que se utilizan en fútbol y tenis respectivamente, para ver ciertas jugadas repetidas y ayudar a tomar una decisión cuando la simple apreciación visual del árbitro no haya sido clara.

¿En qué consiste cada sistema? El VAR está compuesto por 12 cámaras colocadas estratégicamente en algunos puntos del terreno de juego, las cuales transmitirán su señal hacia una cabina de vídeo alejada del campo donde tres árbitros están monitorizando en todo el momento las acciones del partido a través de varios monitores. Por su parte, el Ojo de Halcón se compone de 10 cámaras situadas en la pista y conectadas a unos ordenadores que realizan los cálculos para conseguir el sitio exacto del bote de la bola.

Olvidémonos de las faltas en el fútbol, y centrémonos en el seguimiento de la pelota. La razón de que haya tantas cámaras en los dos sistemas es para poder seguir los movimientos de la bola en todo momento y en distintas partes del campo de juego, de manera que no quede oculta por situarse uno o varios jugadores en medio. Ahora bien, si las definiciones son tan parecidas, ¿por qué no se usa el Ojo de Halcón también en el fútbol?

En tenis, las cámaras capturan a unos 60 fotogramas por segundo la posición de la pelota en cada instante. Empleando la triangulación de imágenes con las cámaras repartidas por la pista, las capturas son procesadas por un software, el cual se encarga de generar el mapa 3D de la pista y la trayectoria de la bola. Y esto es lo que se ve en televisión cuando un jugador pide Ojo de Halcón. Debido a que la pelota va muy rápido y puede estar oculta por el jugador, este software realiza predicciones según leyes físicas para poder predecir dónde estará la bola en ciertos momentos. Es esencial destacar que el Ojo de Halcón es una solución comercial de la empresa Sony, por lo que los algoritmos que se emplean para calcular la trayectoria de la bola no son públicos.

En fútbol, voleibol o baloncesto el cálculo de la estela de bola no es tan sencillo, ya que hay mucha más incertidumbre. No es lo mismo el movimiento de la pelota cuando está en posesión del jugador, el cual en muchas ocasiones es impredecible, que cuando la lanza o pasa a un compañero. Se entenderá enseguida con un par de ejemplos. Una pelota de baloncesto no sigue la misma trayectoria si realizamos con ella un lanzamiento balístico, que si la hacemos rotar sobre sí misma en el tiro (efecto Magnus). Lo mismo ocurre en el fútbol, y esos efectos al balón no se capturan bien con las cámaras. Podría decirse que el Ojo de Halcón realiza la predicción con cálculos físicos mucho más limitados en tenis que los que existen en otros deportes.

Sin embargo, la innovación tenística hace un flaco favor al público al hacer pensar que siempre es infalible y calcula a la perfección el punto de bote de la bola. Hay fallos, incluso a pesar de que se emplean filtros como el de Kalman o el de partículas para seguir mejor la bola. De hecho, Sony garantiza una precisión mínima de ±6mm. La realidad es que ningún sistema será capaz de llegar nunca a una exactitud total.

La razón es muy sencilla: en ciencia, al hacer cualquier medición cometemos errores, y siempre hay que indicar el margen de error con el que trabajamos. Eso lo entienden muy bien en el cricket, ya que su sistema de repetición de jugadas indica la incertidumbre a los espectadores cuando es necesario.

Hemos explicado hasta ahora dos sistemas que se basan en captación visual y de cálculos físicos para monitorizar la posición de una pelota en el deporte. Sin embargo, hay más sistemas en otras actividades. Por ejemplo, en robótica es muy habitual instalar cámaras infrarrojas alrededor de una sala y colocar en partes concretas del robot, unos pequeños marcadores detectables por infrarrojos. De esta manera, un programa de ordenador puede saber la posición y orientación del robot. Los más habituales se llaman sistema Vicon y Optitrack. Y si necesitamos una precisión menor, también podemos usar sensores Bluetooth para posicionar a un objeto móvil en un espacio.

Por ejemplo, este sistema Bluetooth se emplea en algunos centros comerciales para saber dónde y cuánto tiempo está el cliente en cada sección del supermercado. En este caso, el emisor de ondas acostumbra a situarse en el carro de la compra. La ventaja de esta solución es que consume muy poca energía.

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El decaimiento de la innovación

La entrada de hoy tiene mucha más miga que la que me dará tiempo a incluir por aquí. Pero un servidor tiene el tiempo muy comprometido últimamente y hace lo que puede.

Las empresas están dejando de innovar, y eso no es nada bueno. El artículo del blog en el que leí la noticia lo explica muy bien: 

...la inversión en I+D está progresivamente concentrándose en tan sólo unas pocas empresas de primera fila. Esto sólo quiere decir que, mientras hay unas pocas empresas líderes invirtiendo fuertemente en I+D para mejorar sus capacidades tecnológicas, el resto no acomete este volumen porcentual relativo de inversión (y muchas veces se puede decir que ni este tipo de inversión), y quedan todavía en una posición cada vez más rezagada

Imagen extraida de blog

Esto trae bastantes riesgos para el mercado laboral por el hecho de la creación de monopolios, menor competencia, etc. Pero lo que el estudio citado en el artículo dice es que también se polarizan los puestos de trabajo. Y es muy fácil de entender:

Una región puede formar a muchos profesionales de ingeniería, química, derecho, etc. Pero el ecosistema de empresas de ese territorio tiene que generar los puestos de responsabilidad para que estos graduados tengan donde aplicar sus esfuerzos. Normalmente, este tipo de puestos tiene una mayor remuneración, y normalmente, los puestos van unidos a la capacidad de innovación e I+D de la empresa en cuestión. Si la mayoría de empresas tiran la toalla, o dicen que innovan sin hacerlo, su producto/servicio no será de suficiente valor añadido como para atraer a estos profesionales ni para pagarles unos buenos sueldos.

En este sentido, tal y como sugiere el artículo en cuestión, el open-source puede acudir en nuestro auxilio. ¿Cuál es el modelo de negocio de open source? Lo hablamos en el blog hace un tiempo. Hay muy pocas empresas que se dediquen al 100% al open source, pero sí que hay miles de programadores que desinteresadamente suben sus programas y códigos a repositorios para ganar visibilidad, reputación, aprendizaje, etc. Y ese open-source (no hay que confundir con que no haya que pagarlo) pueden ser innovaciones muy interesantes para un determinado tipo de empresas.

En grandes épocas de cambio, como la Primera Revolución Industrial, siempre hay una cantidad de gente importante que trata de innovar, y además, tienen la característica de que siempre intentan hacer publicidad de sus descubrimientos. Eso fue clave en el siglo XVIII para que tuviera éxito. 

Para terminar con este artículo, me gustaría dejaros una de las charlas más interesantes a las que he asistido, en la que @edocet habla de la relación entre ciencia, innovación, y cómo unos pocos hombres y empresas en la historia alteraron totalmente el mercado tal y como se conocía hasta la fecha.

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Reseña de Civilización, de Niall Ferguson

Intento mostrar en el blog de manera actualizada todos los libros que hay en mi mesilla de noche, algo que no siempre lo consigo o me acuerdo. Pero el que traigo en esta entrada creo que encaja muy bien en la temática del blog. Se trata de Civilización: Occidente y el resto, de Niall Ferguson.

Es un libro que ha merecido críticas de algunos medios de comunicación importantes, como The New York Times, El País o The Guardian. 

El libro intenta explicar las diversas características que han hecho que Occidente sea actualmente una potencia económica sobre otros territorios. Es algo que resulta un poco ilógico, ya que no representa una zona particularmente rica en recursos naturales, ni concentra la mayor parte de la demografía mundial. Sin embargo, el autor explica cómo a partir del siglo XVI, el predominio de Occidente sobre el resto del mundo fue imparable. Hasta entonces, la hegemonía mundial estaba mucho más decantada hacia China, quienes fueron unos grandes conquistadores y exploradores. 

Sin embargo, distintos golpes de mala suerte, malas decisiones políticas y acontecimientos políticos hicieron que Europa y Estados Unidos sobre todo se llevarán la tostada tras ese siglo. Algunas de esas grandes decisiones fueron la estrategia de reparto de las tierras conquistadas, la separación entre religión y estado, el desarrollo de la medicina, y unos pocos grandes factores para los que el autor dedica varios capítulos.

Personalmente, es un tema que me apasiona, ya que actualmente estoy muy interesado en la lectura del contexto histórico que provocó que las revoluciones industriales previas tuvieran éxito, o qué hizo que surgieran en unos países concretos. Lo que deja claro este tipo de libros es que caminamos sobre hombros de gigantes, y prácticamente ningún cambio es fortuito ni nace de una única idea. Sino que para llegar a cambios políticos, económicos o sociales hacen falta muchos pasos previos y crear un entorno social previo. Este libro ayuda a amueblar la cabeza en ese sentido y a familiarizarse con la Historia en mayúsculas, ya que lo que se narra aquí marcó totalmente a la humanidad.

Es un libro que a mí me apetece mucho subrayar, y probablemente releer. Se lo recomiendo a cualquiera interesado en todos estos temas.

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El GDPR y los algoritmos

Seguramente estos días estéis recibiendo varias notificaciones de correo que simplemente dicen que la empresa X, de la cual sois clientes o usuarios, ha actualizado sus contrato de tratamiento de datos personales para adaptarse al GDPR. 

Estas siglas responen al General Data Protection Regulation, y es el nuevo código de regulación para el tratamiento de datos personales que ha lanzado la Unión Europea para las empresas. Su web es https://www.eugdpr.org/. Ha sido aplaudido desde distintos puntos de vista, y más, desde que estalló el escándalo entre Facebook y Cambridge Analytica. De hecho, muchos medios y analistas sugerían que Estados Unidos adoptase regulaciones exigentes de tratamiento de datos personales, como en Europa, para prevenir futuros casos como el que he citado.Sin lugar a dudas, tener una normativa exigente ayudante a la protección de los ciudadanos. Aquí tenéis una buena explicación de qué implica el GDPR.

Sin embargo, hoy me gustaría llamar la atención de un artículo de este código. Concretamente el 22, cuyo título dice Automated individual decision-making, including profiling. El texto completo del artículo lo tenéis aquí.

¿Qué implica esto? Realmente esto otorga el derecho de explicación a un usuario/cliente de un servicio basado en inteligencia artificial, a conocer en qué se basa el algoritmo para decidir sobre él. Es un portazo total a los algoritmos no ininteligibles. Cualquier persona tiene derecho a saber por qué un algoritmo le ha ofrecido un tipo de producto financiero, o le ha sugerido este otro servicio de allá, o lo ha catalogado como "no-apto" para acceder a algún tipo de sistema.

Los expertos hace tiempo que se aconsejan que no se usen en servicios públicos o productos comerciales ningún algoritmo que no sea totalmente transparente y que afecte a alguna actividad fundamental de la persona. Por ejemplo, la justicia, el diagnóstico médico, las finanzas, trabajo, etc. Pero este artículo ya lo prohíbe totalmente.

Es famoso el uso cada vez mayor que se hace en el Departamento de Justicia de Estados Unidos de la Inteligencia Artificial para cierto tipo de casos (COMPAS), cuyos algoritmos son secretos y pertenecientes a una startup.

El GDPR también podría afectar a esas grandes bases de datos sin las cuales estos algoritmos inteligentes se alimentan. En teoría, la normativa europea permite que la migración de datos de un servicio a otro sea muy fácil, con lo cual, se sobrentiende que también el usuario debería exigir que se sepa qué información personal está siendo almacenada.

La llegada del GDPR me parece una buena noticia. Además, los próximos años serán cuando se exploren las implicaciones sobre la vida de las personas y las regulaciones de este tipo de soluciones informáticas, y el correcto tratamiento de esta información jugará un gran papel en todo ello.

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Sobre la intuición y el sexto sentido

¿Os acordáis del sentido arácnido de Spiderman? Es la habilidad sobrenatural para detectar peligro inminente que le han atribuido al periodista Peter Parker. ¿Es tan sobrenatural? En 2009 se reveló un estudio en el que soldados estadounidenses destinados en Iraq eran capaces de detectar con un acierto nada despreciable, qué calles tenían explosivos ocultos.

Daba igual que se conocieran de memoria una calle, o que la patrullasen continuamente. Había algo que les indicaba que alguien había hecho un cambio desde la última vez que pasaron. Había veces que se equivocaban, sí, pero otras veces salvaron muchas vidas. ¿Es esto una habilidad sobrenatural? En mi humilde opinión, no.

Continuamente se escucha y se lee la expresión olfato policial, referido a la intuición que tiene ese colectivo profesional para descubrir algún crimen o seguir pistas. En general, consiste en la detección de señales no aparentes para los ojos y sentidos no entrenados como policía. Pero por lo general, no pensamos que todos los policías de nuestras ciudades sean unos superhéroes.

O pensemos en una persona que realiza procesos de selección de personal para empresa todas las semanas. Estoy convencido de que una persona dedicada a esa actividad durante mucho tiempo será capaz de predecir con mucho mayor acierto y antes que una persona cualquiera, qué candidato es el mejor entre un colectivo. ¿No le ocurre lo mismo a un profesor con sus alumnos, o a un entrenador de fútbol con sus jugadores? ¿Y a eso le llamamos superpoder?

Entonces, ¿qué es lo que los soldados, policías, profesores... tienen en común? Es difícil de explicar. La mayoría de la gente se refiere a ello como intuición, pero esa explicación no es muy científica. Los militares pasaban varias veces por la mismoa calle, pero algo les decía que había una bomba. ¿Qué podía ser? En mi opinión, señales. El soldado no tiene por qué ser consciente exactamente de qué señales se trata, pero puede que sea una piedra movida de sitio, más silencio, un número de huellas superior al habitual, o una combinación de distintos factores. A esa habilidad natural que tiene el cerebro se le llama identificación de patrones (pattern recognition), y tal y como he dicho, simboliza a que cuando el cerebro percibe un conjunto de señales (de las cuáles no somos muy conscientes), algo se activa, y avisa de un peligro, o de que en algún lugar de una escena del crimen hay una pista aún no descubierta.

Esto mismo puede hacer alguien del departamento de Recursos Humanos de una compañía, el cual no sabe muy bien por qué, pero es capaz de predecir quién es válido y quién no con una simple conversación de café, y no necesariamente sobre la actividad profesional. Puede que sea la mirada del candidato, el tono de voz, o su ritmo, o la entonación, o la postura, o una combinación de todo ello. No lo sabemos explicar ni medir con seguridad. Simplemente, lo sabemos.

De la misma manera, tampoco podemos decir por qué una persona nos cae bien, o nos enamoramos de ella. Pero si repasas tus relaciones sociales, es muy posible que entre ella tengan en común más cosas de las que parece a simple vista, o que hay factores no aparentes entre ellos que te han atraído. Todos tenemos ese superpoder de intuir con quién tenemos más química y con quién no. Lo entrenamos a lo largo de toda nuestra vida. 

¿Habéis entendido ya qué es el sentido arácnido de Spiderman? ¿Sí? Pues entonces habréis descubierto en qué se basa el aprendizaje no supervisado (unsupervised learning), la cual es la rama de la inteligencia artificial más prometedora. Los sistemas informáticos tratan de detectar qué patrones se repiten en nuestra vida cotidiana. Un software es capaz de manejar muchos miles de datos, retenerlos en la memoria, y analizar un sinfin de posibilidades hasta detectar al final las señales comunes que a nosotros nos hacen saltar la alarma, o empezar a percibir un determinado sentimiento.

Las máquinas, grabando todos vuestros movimientos, textos escritos, horarios, hábitos... acumularán la cantidad de datos suficiente para predecir qué os va a gustar. Facebook, gracias a las fotos que colgamos en su red social, es capaz de predecir qué persona nos va a gustar. Da igual que no aparezcamos con esas persona a solas en la imagen, y que aparezca más gente. Las miradas, las interacciones entre los distintos usuarios, los hábitos de conexión en la red social... permiten calcular el resto.

Imaginaos que fuésemos todos con unas Google Glasses por la calle. La empresa tecnológica sabría en todo momento cuánto tiempo prestamos atención a una persona, como pasamos nuestros ojos de su cara al cuerpo, qué descartamos de nuestro campo de visión, a qué velocidad se mueven nuestras pupilas... y eso bastaría para saber la mayor parte de nuestra vida.

Son aspectos de privacidad que están ahora muy presentes en el debate. Recordad que no tenemos que indicar exactamente todo a un gigante digital para que ellos descubran más allá de lo que pensamos, sentimos. Muy probablemente descubran cosas de nosotros de las que muy probablemente, nosotros no seamos conscientes.

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