César Kanashiro Castañeda
Nos dirigimos hacia un futuro en que los objetos inteligentes detectan el entorno en que se encuentran, interactuando no solo con sus propietarios sino con otros objetos (M2M; Comunicación máquina-máquina). Estos dispositivos actúan como una versión mejorada de nuestros órganos sensoriales, y son capaces de recoger una gran cantidad de información para guiar la toma de decisiones, que, en ocasiones, pueden llegar a estar totalmente automatizadas. Estos datos procedentes del Internet de las Cosas supondrán, a corto plazo, el mayor flujo de información que se agrupe en Internet. Por consiguiente, el IoT se está convirtiendo en el mayor proveedor para los sistemas de Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y Computación Cognitiva.
Nos dirigimos hacia un futuro en que los objetos inteligentes detectan el entorno en que se encuentran, interactuando no solo con sus propietarios sino con otros objetos (Comunicación máquina-máquina). Estos dispositivos actúan como una versión mejorada de nuestros órganos sensoriales, y son capaces de recoger una gran cantidad de información para guiar la toma de decisiones, que, en ocasiones, pueden llegar a estar totalmente automatizadas. Estos datos procedentes del Internet de las Cosas supondrán, a corto plazo, el mayor flujo de información que se agrupe en Internet. Por consiguiente, el IoT se está convirtiendo en el mayor proveedor para los sistemas de Big Data, Inteligencia Artificial (IA) y Computación Cognitiva.
El Internet de las cosas engloba infinitas posibilidades porque aporta la conectividad entre dispositivos, y ésta ha aumentado de forma exponencial. Hay dos tipos de sensores que generan datos sin parar. Por ejemplo el uso de scanners en puntos de venta o etiquetas RFID o como teléfonos móviles y dispositivos GPS.
El Big Data ha hecho posible que todos los datos generados por los flujos de procesos entre dispositivos, producidos a tiempo real, hayan podido ser analizados y gestionados de forma eficiente. Es decir, ha hecho posible que todos estos desarrollos se hayan vuelto realidad. La instauración y evolución de IoT habría sido muy compleja si no se hubiera seguido una estructura de Big Data, ya que la cantidad de datos que IoT ha generado habría sido desbordante.
IoT y Big Data son dos cosas diferentes, pero no podrían existir la una sin la otra. Y ambas son la verdadera evolución de internet. Están transformando todos los aspectos de nuestra vida, creando sistemas más inteligentes y potenciando fuertemente todos los recursos que se pueden conectar a la red. Las implementaciones de estas dos aliadas van desde sistemas de seguridad para vigilar y detectar zonas conflictivas a través de patrones, hasta seguridad en domicilios privados con sensores de movimiento, pasando por el vital sector de la salud donde la nanotecnología permite hacer seguimiento y monitorear el estado de los pacientes en remoto para comprobar la evolución.
Por otro lado el Machine Learning (Aprendizaje automático en español) es un método de análisis de datos basado en la automatización de la construcción de modelos analíticos. Se trata de una disciplina dentro del campo de la IA (Inteligencia Artificial) que consiste en educar a ordenadores y sistemas informáticos sobre cómo realizar tareas complejas que los humanos no saben cómo o tardan demasiado en realizar. Les proporciona la autonomía necesaria para que aprendan de sus errores u optimicen sus aciertos sin intervención humana. A través de herramientas de código abierto y algoritmos, se crean modelos de aprendizaje automático basados en datos suministrados para hacer que estos aparatos puedan tomar decisiones por sí solos.
Los sistemas de Machine Learning identifican patrones complejos a partir de incalculables volúmenes de datos, procesándolos para predecir el comportamiento. Su capacidad para mejorar sin ayuda externa les permite desarrollar sus propios modelos para descubrir tendencias, por ejemplo, en los gustos de los consumidores. Basan su funcionamiento en una experiencia o conocimiento previo que los orienta en sus decisiones, siendo aplicable para múltiples áreas como la medicina, la educación o los negocios. Pero para que el Machine Learning sea un éxito, depende del Big Data; de la calidad y cantidad de la información a disposición. Estos datos son los que harán que el sistema aprenda y tome decisiones acertadas y precisas.
No solamente las empresas usan la tecnología para transformar la vida de las personas, también lo hacen las ciudades de todo el mundo. Se están convirtiendo en ciudades inteligentes conectadas y dejan de ser ciudades corrientes como a las que estábamos acostumbrados. Si conseguimos imaginar a una empresa funcionando de la misma manera, podemos encontrar muchas piezas clave aplicables en las plantas industriales.
Estas ciudades utilizan redes de IoT, Big Data y Machine Learning para resolver cuestiones urbanas, desde farolas inteligentes que se apagan de forma automática cuando las calles están vacías hasta sistemas inteligentes que agilizan las redes de transporte. Este tipo de tecnologías tienen un potencial enorme para las ciudades, pero aún queda mucho recorrido para que completen su desarrollo.
