1-El Combustible (Entrada)
“No tenemos mejores algoritmos que los demás, sólo tenemos más datos” – Google Chief Scientist, Peter Norvig
Las redes más avanzadas comenzaron en el centro de datos, y considerando el éxito del modelo de negocio de Google, no es de extrañar. El acceso rápido a grandes cantidades de datos es clave para casi todas las aplicaciones, servicios, tecnologías y algoritmos importantes. La red definida por software nació aquí de esa necesidad, y se ha estado expandiendo a todos los demás aspectos de nuestras redes futuras.
Big Data
Los millones de dispositivos, servicios web y aplicaciones de IoT emergentes generan torrentes de datos de usuarios, datos de mercado e información útil. Pero hay tanto de esto que es necesario contar con una infraestructura dedicada – centros de datos – para reunir, organizar y preparar la información para un acceso rápido que facilite la toma de decisiones.
CPS – Sistemas Ciber-Físicos
La tecnología se mueve cada vez más hacia el mundo del software. CPS, como su nombre indica, es un sistema que se ancla a su entorno mediante el uso de sensores como cámaras, GPS y acelerómetros y mecanismos de acción física – pero que al mismo tiempo existe en el ámbito virtual, estando conectado y controlado a través de software a través de varios medios diferentes. Ejemplos de esto se aplican en el mundo real: el modelo cyber-twin, en el que una simulación virtual – o gemela – se ejecuta junto con el hardware físico real en todo momento.
IoT
Big data toma la salida de información de los dispositivos y sensores de Internet of Things. Técnicamente, los sistemas ciberfísicos son sólo algunos dispositivos de IoT realmente avanzados. Ejemplos de casos de uso de sensores IoT prominentes: automatización, monitores de temperatura, simulaciones/modelos predictivos, estadísticas, tendencias, inventario, seguimiento de activos, demandas de mercado, etc….
2-El análisis de los números
Los seres humanos ya han estado analizando datos valiosos durante años, pero con la enorme cantidad de datos y el avance de las tecnologías nos sentimos fácilmente abrumados. Si vamos a pasar al siguiente nivel, necesitaremos la indomable capacidad de cálculo de los ordenadores para abarcar más de nuestros procesos de toma de decisiones cada día.
Analítica de Big Data
Al procesar grandes conjuntos de datos de una sola vez, las empresas pueden descubrir patrones ocultos, correlaciones oscuras y tendencias de mercado que pueden ser información increíblemente útil. Se puede comparar esto con un enfoque de fuerza bruta en los datos.
Analíticas Predictivas
Con algoritmos increíbles, que para el lego no se diferencian de la magia y las profecías de la esfera de cristal, las máquinas son capaces de crear modelos estadísticos y fórmulas que pueden predecir y simular casi cualquier cosa con suficiente potencia de entrada y de procesamiento.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es sólo otra herramienta en el arsenal de análisis predictivo. Es una rama de la inteligencia artificial que fue desarrollada con el propósito de hacer que las máquinas “aprendan”. Hoy en día incluye muchas más funciones, como métodos estadísticos.
3-La Salida (Aplicaciones)
Cuidado Médico de Máquinas
El cuidado médico de la máquina es otra aplicación prometedora. Las máquinas son mejores analizando con precisión, y ejecutando simulaciones poderosas de cosas como las arterias coronarias, las máquinas pueden predecir futuras complicaciones, acumulaciones y dolencias médicas que serían imperceptibles para los médicos actuales, e incluso teóricamente pueden realizar cirugías. ¿Te suena familiar? Sí, es más o menos la misma tecnología que se usa en el Prometeo (en la foto de arriba).
Coches sin conductor
Los coches sin conductor están bien encaminados hacia los consumidores, y para ello necesitan ser capaces de comunicarse de forma segura entre sí y disponer de grandes cantidades de datos para hacer frente a problemas como la congestión del tráfico y los desvíos de emergencia relacionados con los accidentes.
Industria 4.0
La Internet industrial, o Industria 4.0 como se le conoce a menudo, está llamada a cambiar la forma en que se enfoca la fabricación. Mediante la utilización de grandes analíticas de datos, analíticas predictivas y los millones de sensores, datos de mercado y datos de usuario a su disposición, los fabricantes podrán ahora escalar inteligentemente sus operaciones y aplicar conceptos como el mantenimiento predictivo. Esto tiene como objetivo eliminar los problemas de tiempo de inactividad de los fabricantes y los excedentes de fabricación, así como crear fábricas inteligentes conscientes de sí mismas, que se encarguen del mantenimiento y el mantenimiento de las mismas. Los sistemas ciberfísicos realmente brillan aquí, ya que pueden ejecutar simulaciones aceleradas de su hardware actual que ayudan en el mantenimiento predictivo, la eficiencia y la logística.
Ciudades Inteligentes
Toda esta tecnología en red se sumará eventualmente a un gran sistema homogéneo y abarcador de ciudades que interactúa con los habitantes de sus ciudades. El transporte inteligente, la energía, las comunicaciones y la fabricación están preparados para proporcionar los mayores cambios a nuestra sociedad.
Comprobación de la realidad
Variables impredecibles
Por supuesto, la tecnología está todavía en su infancia, y muchos son escépticos de la viabilidad de las tecnologías fuera de un laboratorio. Esto se debe a la existencia de variables altamente volátiles e impredecibles que podrían tener un impacto de bola de nieve en los resultados finales. Sin mencionar que la tecnología y la ciencia todavía no han simulado con éxito nada tan complicado como un órgano humano, por ejemplo.
Seguridad
Por supuesto, esto siempre es un problema cuando se introducen nuevas variables en un sistema, y esto no es una excepción. Necesitamos mejorar drásticamente nuestra situación de ciberseguridad antes de que podamos considerar tal dependencia de la tecnología.