¿Cómo imaginamos el futuro en Domodesk? , posiblemente la tendencia es a interpretar un mundo lleno de sensores, weareables, y dispositivos, todo ellos en el releído IoT, pero la irrupción de un nuevo empuje a la Inteligencia Artificial abandonada desde los 60-70, y abonado el resurgimiento de nuevos talentos, científicos de datos o expertos en bigdata, biotecnólogos, profesionales del “deep learning “ y “machine learning”, nanotecnólogos, expertos en desarrollos de soluciones con cadenas de bloques (https://es.linkedin.com/in/leifferreira no lo conocemos en persona pero tenemos amigos comunes), filósofos y sociólogos creativos, matemáticos expertos en caos y fractales, expertos en física y tecnología cuántica, psicólogos de la inmersión, creadores de escenarios y asistentes virtuales dotados de estímulos y comportamientos emocionales, expertos en nuevos materiales, lideres capaces de pensar “fuera de la caja” y con la empatía como bandera, nos llevan a un nuevo paradigma, donde la línea de llenar de sensores, o de investigar miles de variables de una forma física para adecuar escenarios o automatizar procesos, es un callejón sin salida, ahora todo se torna más evolutivo con el análisis de patrones, descubrimiento de “atractors” u orígenes, generadores de algoritmos disruptivos, que nos desvelan información esencial de supuestos comportamientos caóticos otra ora impredecibles o muy alejados de viabilidad con conceptos tecnológicos o científicos basados en protocolos y creencias del siglo XX.
Si quieres entender el DEEP LEARNING, escucha esta magnífica charla TEDx https://www.youtube.com/watch?v=xx310zM3tLs y si quieres jugar con el MACHINE LEARNING utiliza esto de la mano de Google https://www.tensorflow.org/
Dicho esto, el lector puede interpretar que el párrafo queda lejos de apostar por hechos fehacientes, o afirmaciones categóricas, que muestren más visiblemente el nuevo rumbo de la tecnología, y cómo será aplicada en nuestro día a día. Por ello, vamos a citar noticias de hitos que, algunas empresas o personas, empiezan a marcar con tinta (del siglo XX) la hoja de ruta, de lo comentado, en el siglo XXI.
Por ejemplo, un nuevo concepto de detección de imagen de la israelita Vayyar Imaging, con sede en Tel Aviv, que está haciendo afirmaciones de que su tecnología basada en ondas de radio puede visualizar todo lo que sucede, incluso alguien respirando en un espacio 3D, y en tiempo real, y contrariamente a lo que pueda sugerir el término “detección de imagen”, no hay cámaras intrusivas, ni perdida de la privacidad, porque sus chips generan la imagen de entornos radioeléctricos, es decir, como si fuese un radar que es capaz de plasmar detalles con forma de diferentes ondas de radio y reconstruir IMÁGENES VIRTUALES de gestos, comportamientos, movimientos, situaciones relativas de personas en entornos 3D, etc, etc.Y como el I+D+i hay que ir pagándolo, ya podemos ver un simple ejemplo de los resultados de esta compañía https://walabot.com/diy
Ya habíamos visto antes como a nivel militar, se empezaban a utilizar los ecos producidos en objetos y cuerpos de señales que hoy en días nos invaden, p.e. WiFi, para ver a través de las paredes y poder detectar donde se sitúan personas, u otros, en espacios cerrados y sin visión.
Un claro ejemplo, de que alguien podría pensar en términos de siglo XX y buscar cámaras diminutas y discretamente ocultas, resoluciones mejores, sensores en nuestra ropa o cuerpo….y NO, no es el camino, con el ejemplo de arriba, nos ahorramos cámaras, falta de privacidad y “llevables” sensores molestos, entre otros.
Lo mismo lo vemos en los avances que se están dando en el entorno de la conducción autónoma, hubieron aproximaciones de llenar cada vez más los vehículos de sensores de todo tipo para lograr el sueño de movilidad sin conductor, y de pronto, llegan empresas que empiezan a utilizar “motores de percepción” (algoritmos) , o que analizan cientos de miles de vehículos y de perfiles de conductor para extraer modos de conducción y geo-extrapolarlos a coches SIN CONDUCTOR como la base o núcleo inteligente de sus sistemas, otra vez más se traduce en visiones basadas en conocimientos y creencias tipo siglo XX, con acercamientos más creativos y rompedores del siglo XXI.
O una empresa que ha puesto su desarrollo en el campo de la seguridad física y personal a través del reconocimiento de los perfiles o patrones de audio que se originan cuando se inicia un incendio en nuestros hogares, cuando unas termitas están haciendo polvo nuestras hermosas vigas de madera, cuando un intruso ha entrado en casa, etc, etc,, en fin, olvídate de llenar la casa de sensores y detectores, un simple sistema será capaz de alertarte de todo a través de imperceptibles patrones de audio. (ver https://cocoon.life/ y https://www.audioanalytic.com/ )
O aquellos que detectan patrones de consumo eléctrico y huellas eléctricas en electrodomésticos para, a partir de ahí, detectar el encendido o apagado de estos, ¿Por qué no? del consumo eléctrico de cada uno de ellos sin tener que colgar unas pinzas amperimétricas en el cable de alimentación, simplemente tratando las huellas eléctricas en la línea de tensión y aplicando inteligencia en la detección de patrones. Los usos son múltiples, y si no, mira esta empresa http://www.bidgely.com/
Nada que no podamos encontrar en la naturaleza, donde vemos como ciertas especies utilizan su sensibilidad a las señales electromagnéticas, su capacidad para detectar partículas en el aire a kilómetros, o la habilidad para manejar otro tipo de espectros que no utilizamos los humanos. O el conocimiento de ciertas personas anónimas, capaces de subir a lo más alto de su pueblo en determinadas fechas del año y detectar cambios en el clima que después son perfectamente extrapolables a los eventos climatológicos que vamos a encontrar el año siguiente, ¿magia?, no, una nueva manera de enfrentar los problemas buscando la resolución de sistemas complejos buscando los puntos o detalles (trozos) que son el origen de desencadenamiento, y desde luego, como leíamos a alguien en el MIT no utilizando CPUs (siglo XX) de Intel, “un procesador Intel de última generación ofrece más que suficiente capacidad para ejecutar extensas hojas de cálculo financieras o software de operaciones corporativas, los chips optimizados para el “deep learning” rompen ciertos tipos de problemas, como la compresión de comandos de voz o el reconocimiento de imágenes, en millones de trozos de pequeño tamaño. Dado que las GPU como la de Nvidia están formadas por miles de núcleos de procesamiento, diminutos, repletos de un solo trozo de silicio, pueden manejar miles de estos trozos simultáneamente. Asignar un procesador Intel a este tipo de trabajo supondría un enorme despilfarro de recursos, ya que cada uno de estos procesadores contiene varias docenas de núcleos diseñados para ejecutar algoritmos complejos. Los chips de aprendizaje profundo (deep learning) no necesitan pensar tanto para manejar todas esas micro tareas”
tal como lo vemos, y para dar una imagen más gráfica, en el mundo profesional, es mejor tener un equipo multidisciplinar y talentoso bien avenido que un “sabio muy capaz” trabajando solo
Otra vez más, nos vienen a la cabeza las palabras de ese genio llamado Arthur C. Clarke
1ª ley de Clarke: “Cuando un científico distinguido pero de edad avanzada afirma que algo es posible, casi con toda seguridad está en lo cierto. Cuando afirma que algo es imposible, muy probablemente se equivoca”.
2ª ley de Clarke: “La única manera de descubrir los límites de lo posible es aventurarse un poco más allá de dichos límites, en lo imposible
3ª ley de Clarke: “Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”.
La domótica vuelve a retomar otros caminos avanzados, todos estos conceptos remueven nuestra pasión por lo que hacemos, y si hace años ya hablamos de algo que se hacía llamar “Ambient Inteligence” (AmI) https://en.wikipedia.org/wiki/Ambient_intelligence , hoy vemos que hay nueva gasolina, para seguir empujando más, en el año (2018) en el que cumplimos 20 años desde que se fundó Domodesk (1998) http://www.domodesk.com .
Manuel Gálvez
Domodesk S.L.