La investigación tecnológica y la innovación cada vez juegan un papel mayor en la recuperación de residuos y la salud de las ciudades. En este sentido, el big data, la inteligencia artificial e internet son armas para optimizar los recursos y utilizarlos de manera más racional. En Los Ángeles, el análisis de datos masivo ha logrado que sus calles estén en un 80% más limpias, y es tan solo un ejemplo.
El País
'Big data', 'machine learning' y nuevas metodologías: ejemplos de cómo la innovación y la ciencia ciudadana pueden lograr urbes más sostenibles
Si hay un mundo en el que es difícil imaginar qué papel puede tener la alta tecnología es el del reciclaje. Nada más lejos de la realidad: la investigación tecnológica y la innovación cada vez juegan un papel mayor en la recuperación de residuos y la salud de las ciudades. El big data, la inteligencia artificial y el internet de las cosas son armas para optimizar nuestros recursos, que no son infinitos, y utilizarlos de manera más racional, virando nuestro modelo de consumo hacia una economía circular. Aquí, tres ejemplos de cómo la tecnología puede ayudar a ciudadanos, empresas y administraciones a vivir en urbes más limpias y sostenibles.
Un niño aprende el abecedario a base de verlo una y otra vez hasta que lo interioriza y automatiza. Lo mismo ocurre con las redes neuronales informáticas, unos sistemas que "aprenden de manera precisa lo que se les quiera enseñar", explica Juan José Pantrigo, profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Pantrigo forma parte del proyecto Contenedor Go, una experiencia piloto desarrollada en TheCircularLab de Ecoembes que conjuga machine learning y visión artificial para que un cerebro electrónico sea capaz de detectar, distinguir y localizar el elemento que uno desee. En este caso, contenedores de basura.
"Contenedor Go nace para solventar un problema al que administraciones y gestoras del reciclaje se enfrentan: la ubicación de los contenedores", explica Lucho Palombarani, del equipo desarrollador. Solo entre amarillos y azules hay más de 600.000 en España. "Existen chips que nos indican su nivel de llenado y posición, pero por precio y coste de mantenimiento aún no son escalables", detalla. Palombarani, y sus colegas encontraron una alternativa viable en las redes neuronales.
En urbes como Los Ángeles, el análisis de datos masivo ha logrado que sus calles estén un 80% más limpias. A algo similar aspira Smartwaste, una plataforma de datos abierta y en desarrollo que busca ser una central de información y ciencia ciudadana para administraciones, empresas y usuarios con la que mejorar los procesos de limpieza, recogida de basuras y reciclaje de una ciudad. "La plataforma estará conectada a administraciones pero también, por ejemplo, a agendas culturales", explica Marcos Leyes, desarrollador de MINSAIT, una filial de INDRA especialista en transformación digital y una de las artífices del proyecto. "Podremos prever los puntos calientes de acumulación de basuras y definir, entre otras cosas, la flota de camiones necesaria para cubrir la recogida".
La plataforma se alimentará de la información que el internet de las cosas y la sensorización puede proveer, como detectores de llenado y sistemas de pesaje en los contenedores. "También estará abierta a otras fuentes de información, como pueden ser las incidencias que reporten los ciudadanos o las redes sociales", detalla Fernando Sanz, especialista en innovación de Ecoembes, también parte del proyecto.
¿Cómo sabes cuándo una frase concisa o una idea seductora se ha puesto de moda en los círculos políticos? Cuando la prestigiosa revista semanal The Economist le dedica una de sus secciones especiales.
En un artículo extenso acompañado por un comentario editorial reciente, ese distinguido medio argumentó que los Big Data o macrodatos es hoy lo que el petróleo era hace un siglo.
"Una nueva materia prima genera una industria lucrativa y de rápido crecimiento, lo que provoca que los reguladores antimonopolio intervengan para frenar a quienes controlan su flujo", selañó The Economist.
Aunque la inteligencia de datos no es particularmente nueva (a pesar de que el volumen lo puede ser), este argumento tiene, a primera vista, mucho de cierto.
Al igual que hace un siglo, cuando los que pudieron sacar el petróleo del suelo acumularon gran riqueza, establecieron cuasimonopolios y construyeron la economía futura a partir de su propio recurso precioso, las empresas de datos como Facebook y Google podrán hacer algo similar.
Con el petróleo en el siglo XX, eventualmente se fue llegando a un consenso de que los reguladores debían intervenir y romper los oligopolios para evitar una concentración excesiva de poder.
Muchos pensadores de alto perfil han detectado similitudes entre la acumulación de datos de hoy y el petróleo de antaño.
John Thornhill, editor de Innovación del diario Financial Times, utilizó el ejemplo de Alaska para argumentar que las compañías de datos deben pagar un ingreso básico universal, otra idea que está en boga en los círculos políticos.
Al principio, los paralelos entre el Big Data y el petróleo me llevaron a concordar con esa línea de pensamiento. Pero ahora no estoy tan seguro.
Hay diferencias tan importantes entre la industria de los datos de hoy y el petróleo de hace un siglo que la comparación, aunque es atractiva, corre el riesgo de difundir un malentendido sobre cómo funcionan estas supercompañías de nuevas tecnologías y qué hacer con su poder.
Diferencia 1: la oferta
Hay una cantidad finita de petróleo, aunque todavía es abundante y probablemente no hemos encontrado todo el que existe.
Los datos, en cambio, son virtualmente infinitos.
Su oferta es abundante. En términos de oferta básica, los datos se asemejan más a la luz del Sol que al petróleo: hay tanta de que nuestra principal preocupación debe ser qué hacer con ella, no dónde encontrar más o cómo compartir lo que ya hemos encontrado.
Los datos además pueden ser reutilizados, y los mismos pueden ser usados por diferentes personas por diferentes razones.
Digamos que me inventé una nueva dirección de correo electrónico. Podría usarlo para registrarme en un servicio de música, donde dejaré una huella de mi gusto por la música; en una plataforma de medios sociales en la que tendré fotos de mi bebé; y en un motor de búsqueda, donde me entrego a mi fascinación por el reggae.
Si a través de esa dirección de correo electrónico una compañía de datos pudiera acceder a información sobre mí o mis amigos, el servicio de música, la red social y el motor de búsqueda podrían beneficiarse de esa dirección de correo electrónico y todo lo relacionado.
Esto es diferente al petróleo. Si una gran compañía petrolera llega a un campo petrolero en, digamos, Texas, será la única en control del petróleo allí, y una vez que lo hayan usado, se acaba.
Esto nos lleva a otra diferencia clave.
Diferencia 2: quién controla la mercancía
Hay temores muy legítimos sobre el uso y el abuso de datos personales en línea, por ejemplo, potencias extranjeras tratando de influir en las elecciones.
Y muy pocas personas tienen una idea realmente clara sobre la huella digital que han dejado en línea. Si lo supieran, podrían obsesionarse con la seguridad. Conozco algunos fanáticos que poseen varios teléfonos y tienen hábitos informáticos para protegerse, como evitar todos los mensajes de texto a favor de WhatsApp, que está cifrado.
Pero los datos son algo que -en teoría, si no en la práctica- el usuario puede controlar, y que idealmente -aunque de nuevo, en la práctica no es tan cierto- se propaga por consentimiento.
Volviendo a esa compañía petrolera de Texas, depende en gran medida de ella cómo administrar el petróleo: cuántos barriles sacan cada día, a qué precio lo venden, a quién se lo venden.
Con mi dirección de correo electrónico, depende de mí dárselo o no a ese servicio de música, red social o motor de búsqueda. Si no quiero que la gente sepa que tengo una obsesión malsana con las telenovelas turcas, puedo mantenerme digitalmente callado.
Estoy consciente de que en la práctica muy pocas personas sienten que tienen control sobre sus datos personales en línea; y la recuperación de sus datos no es exactamente fácil.
Si tratara de reclamar o borrar de la faz de la Tierra todos los datos personales que le he entregado a las compañías de datos, tendría que dedicarle todas las horas activas de mis días por el resto de mi vida y nunca lo lograría realmente.
Dicho esto, es en gran medida resultado de mis opciones que estas empresas tengan tantos de mis datos personales.
Diferencia 3: cuestión de velocidad
La última diferencia clave es que la industria de datos evoluciona mucho más rápido que la industria petrolera.
La innovación está en el ADN mismo de las grandes empresas de datos, cuyas vidas a veces son cortas. Como resultado, la regulación es mucho más difícil.
The Economist también señaló que el modelo anterior de regulación no necesariamente funciona para estas nuevas empresas, que se adaptan constantemente.
Eso no quiere decir que no deban ser reguladas; más bien, que regularlas es algo que todavía no hemos resuelto a hacer.
Es porque el debate sobre la regulación de estas empresas es tan candente que creo que necesitamos cuestionar las ideas superficialmente atractivas, como "Big Data es el nuevo petróleo".
De hecho, mientras que el petróleo finito pero abundante suministró una materia prima para la economía industrial, los datos son un recurso superabundante en una economía postindustrial.
Las compañías de datos controlan y redefinencada vez más la naturaleza de nuestro dominio público.
Big Data tiene algo importante en común con el petróleo hace un siglo. Pero los titanes tecnológicos son más parecidos a magnates de los medios que a los barones del petróleo.
