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Cada uno de nosotros somos productores de datos. Cada vez que vamos a un lugar que nos gusta podemos describirlo y hacer partícipes a otros de ello a través de las redes sociales, comentarios en Google, etc. La información vuela a la velocidad de la luz por estas autopistas.
La secuencia que se inicia con un clic nutre de información al mundo entero. Esto permite que otras personas puedan interesarse en la información que hemos compartido y preguntarse: ¿dónde está ese lugar? ¿Cómo puedo llegar? ¿Qué utilidad puedo yo darle?
Datos geolocalizados y públicos
Lo que no se conoce no existe. Si los datos no se hacen públicos, para que todos los vean y los usen, solo sirven a unos cuantos.
Los datos geolocalizados tienen una gran versatilidad. Cartociudad, openestreetmap(OSM) y el Instituto Geográfico Nacional(IGN) son productores de datos, públicos y abiertos.
Estos datos nos pueden servir para hacer mapas inteligentes de una ciudad. Permiten saber, por ejemplo, si en una ciudad hay demasiadas barreras arquitectónicas, si hay áreas desconectadas del servicio de transporte o de otros servicios o la mejor ruta para visitarla.
Las ciencias de los datos geolocalizados
Detrás de cada solución a un problema hay una ciencia que lo aborda y lo resuelve. En el caso de explotar los datos geolocalizados, la parte de la Geomática dedicada a las redes de transporte y la parte de las Matemáticas de la teoría de grafos son las herramientas que permiten hacerlo.
Ejemplos de sus aplicaciones son desde el mapa que usó Cristóbal Colón para llegar a América y el grafo de Leonhard Euler para cruzar los puentes de Köningsberg sin repetir ninguno, hasta la maquinaria que hay detrás de Google Maps y otras aplicaciones. La idea es la misma: conectar lugares mediante los caminos que existen sobre la Tierra.
Cómo crear mapas inteligentes
En la pandemia, el uso reducido del coche nos hizo ver que Las Palmas de Gran Canaria puede ser una ciudad más limpia, ¿por qué no seguir favoreciéndolo fomentando el uso de la bicicleta en la ciudad?
Podemos usar la información de los carriles b¡cicleta que nos ofrece OpenStreetMap, la información del callejero que nos facilita Cartociudad y la red de calles del IGN para, mediante una aplicación tecnológica con base geográfica, saber si puedo llegar desde mi casa al trabajo en bicicleta, y saber cuánto tardo, o la ruta más corta para hacerlo.
Si además dispongo de la posición de los colegios o institutos de mi ciudad facilitados por los servicios de Educación, y el estado del tráfico en directo, tal vez de camino pueda llevar a mis hijos al colegio.
Los turistas, por su parte, pueden recorrer los lugares de mayor interés usando la bicicleta sabiendo su localización.
La integración de toda la información en una base de datos conjunta hace posible un uso optimizado de todos los datos geolocalizados. Y esto se hace creando una red de transporte como base de un mapa inteligente al que le podamos preguntar las mejores rutas. Si el mapa lo sabe, nos lo dirá.
La imagen de la red como nodos y ejes que los unen (puntos y líneas) es el reflejo simplificado de la realidad de las calles de la ciudad. Cada nodo es una bifurcación, una decisión que el mapa inteligente tomará en función de lo que se le pregunte.
Las preguntas que podemos hacer tienen que ver con los datos proporcionados a la base de datos. Si hemos incluido información sobre calles poco iluminadas, con muchos semáforos o con vistas al mar, podemos pedir al mapa inteligente que nos señale la ruta más iluminada con mejores vistas y con pocos semáforos.
Un ejemplo: Las Palmas de Gran Canaria
En la imagen siguiente, se ha marcado en color rojo el carril bici y en color violeta el resto de calles de una zona de la ciudad. En color amarillo podemos ver sobre la red el mejor camino desde A hasta B en bicicleta, utilizando calles aptas para peatones y conectando con el carril bici en cuanto sea posible.
En el caso de querer hacer la ruta en coche, el camino sería completamente diferente, pues estaría prohibido circular por el carril bici. Esta alternativa se muestra en la imagen en color verde.
También podemos conocer el tiempo que se tardaría por una u otra ruta y el número de kilómetros recorridos, siempre que nuestra base de datos tenga información de la velocidad a la que circula una bici y un coche, y de las distancias.
El tamaño de la red para la ciudad de Las Palmas de Gran Canaria se puede resumir en las siguientes cifras: 648 462 km distribuidos en 7 113 ejes de calles, 37 639 km en 45 ejes de carril bici y 5 684 nodos.
Toda la información que podamos añadir, alimentando la base de datos, hará a nuestro mapa más inteligente. Si además la compartimos, la imaginación para darle un uso apropiado dará como resultado mapas fantásticos como aquel mapa de Piri Reis de 1513 con la representación de tierras desconocidas para la época. ¿Qué antiguos navegantes como los hoy actuales internautas le facilitarían los datos?
María del Pilar Abad no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
The Conversation. Rigor académico, oficio periodístico
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‘MANGOS’, parte 8 | el peligro que se viene
Durante años nos vendieron Silicon Valley como un laboratorio de futuro. Jóvenes brillantes, garajes, innovación, camisetas negras, discursos sobre conectar a la humanidad y mejorar el mundo. La postal era limpia. La realidad, bastante más sucia. Detrás de cada promesa había concentración. Detrás de cada aplicación gratuita, extracción de datos. Detrás de cada “nube”, centros de datos, contratos, energía, agua, minerales, trabajadores y trabajadoras precarizadas, lobbies y dependencias públicas cada vez más profundas.
Ahora esa vieja maquinaria entra en una fase más peligrosa. Los MANGOS —Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI y SpaceX— no quieren dominar solo una red social, un buscador, un sistema de satélites, una nube o un modelo de inteligencia artificial. Quieren colocarse en todos los puntos por los que tendrá que pasar la economía digital de la próxima década. Chips, datos, cómputo, aplicaciones, satélites, sistemas operativos, distribución, defensa, publicidad, centros de datos y modelos generativos. El menú completo.
Y eso cambia la escala del problema.
‘MANGOS’, parte 7 | Google: la inteligencia artificial que no necesita pedir permiso porque ya vive en tu móvil
Google lleva años vendiéndose como una puerta al conocimiento. Una caja blanca. Un logo simpático. Una promesa infantil de acceso universal a la información. Durante mucho tiempo funcionó. Buscar algo en Internet era “googlearlo”, como si una empresa privada hubiera conseguido convertirse en verbo sin que eso pareciera un problema político. Y ahí empezó todo. Cuando una compañía logra confundirse con una acción cotidiana, ya no compite en un mercado. Organiza el mercado.
Ahora Google forma parte de los MANGOS, el nuevo club de gigantes tecnológicos que aspiran a dominar la inteligencia artificial: Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI y SpaceX. Es, junto a Meta, una de las supervivientes del viejo bloque de las GAFAM. No ha llegado a esta fase desde fuera. No es una recién llegada con hambre de disrupción. Es una de las corporaciones que ya moldeaban Internet antes de que ChatGPT encendiera la fiebre global el 30 de noviembre de 2022.
Su ventaja es brutal. Google no necesita convencer a medio mundo de entrar en su ecosistema porque medio mundo ya vive dentro. El buscador, Gmail, YouTube, Maps, Android, Chrome, Google Docs, la nube, la publicidad. Una arquitectura entera de dependencia cotidiana. La inteligencia artificial no aterriza ahí como un producto nuevo, sino como una capa añadida sobre una infraestructura existente. Gemini no tiene que llamar a la puerta. La puerta es suya.
‘MANGOS’, parte 6 | Nvidia: la fábrica de picos de la fiebre del oro de la inteligencia artificial
Toda fiebre del oro necesita una mentira y una verdad. La mentira es que cualquiera puede hacerse rico si corre lo bastante rápido. La verdad es que casi siempre ganan quienes venden las herramientas. En la inteligencia artificial, esa empresa se llama Nvidia.
Mientras OpenAI, Anthropic, Google, Meta y SpaceX compiten por modelos, asistentes, plataformas, satélites y relatos de futuro, Nvidia ocupa un lugar más frío y mucho más decisivo: el hardware. Los chips. La base material. Sin sus procesadores, no hay entrenamiento masivo de modelos, no hay centros de datos a escala, no hay carrera por la IA generativa, no hay promesa de automatizarlo todo. Hay discursos, sí. Hay presentaciones. Hay CEOs hablando de cambiar el mundo. Pero falta la máquina.
Por eso Nvidia forma parte de los MANGOS, el nuevo acrónimo que agrupa a Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI y SpaceX como las empresas llamadas a dominar la cadena de valor de la inteligencia artificial. Su papel es distinto al de las demás. No necesita llegar directamente a 3.500 millones de usuarios activos como Meta. No necesita tener la aplicación más conocida como OpenAI. No necesita controlar Android como Google ni lanzar satélites como SpaceX. Nvidia está antes. Más abajo. En el sótano real del sistema.
Y quien controla el sótano controla el edificio.
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