22 julio 2019

Fog computing: el futuro es ahora


Si en una conversación alguien pregunta qué es el fog computing es probable que el resto del grupo se quede en silencio con cara de interrogación. En cambio, si lo que se propone es imaginar cómo serán las ciudades dentro de cien años, seguramente los coches autónomos serán los primeros elementos que se pongan sobre la mesa en el debate.

Charlamos sobre el “internet de las cosas” con el becario Damián Roca, que ha sido galardonado recientemente con uno de los premios de informática de la Fundación BBVA y la Sociedad Científica Informática de España por su investigación sobre el vehículo autónomo.

P. ¿Qué es el fog computing y para qué lo necesitan los coches autónomos?

R. El panorama del futuro de los coches sin conductor será llegar a desarrollar sistemas de inteligencia artificial para que circulen sin errores en función del entorno y a partir de la experiencia y el aprendizaje, de la misma forma que las personas aprendemos a conducir.

La tecnología que he desarrollado es un paso intermedio entre la situación actual de ese tipo de vehículos y el objetivo final. Ahora mismo disponemos de coches autónomos, como pueden ser los Tesla, que tienen sensores individuales que se encargan de recoger, procesar y enviar los datos a servidores que pueden estar en cualquier punto de la nube.

Con fog computing lo que hacemos es enviar los datos a procesar a lugares cercanos al sitio donde se generan a través de la creación de una red de nodos (dispositivos capaces de comunicarse con otros dispositivos, almacenar datos y procesarlos), facilitando que el tiempo de respuesta de ese procesamiento sea más corto. Por ejemplo, tenemos un coche circulando por una calle que se encuentra un semáforo en rojo; si aplicamos esta tecnología, podemos colocar un dispositivo en el semáforo que envíe directamente la señal al coche para decirle que debe parar. Es una forma de conectar directamente el vehículo con el entorno real y acortar el tiempo de espera en el procesamiento de los datos.

Y, si queremos dar un paso más, podemos llegar a conseguir que los coches autónomos ni siquiera necesiten ese dispositivo del semáforo para saber qué tienen que hacer, mediante la aplicación de unas reglas similares a las que siguen los pájaros cuando vuelan en grupo.

P. El fog computing puede cambiar muchísimo la vida de las personas… ¿es el primer paso para dar un cambio radical en la configuración de las ciudades?

R. Sí, es un paso importante para conseguir el cambio en nuestras ciudades y avanzar hacia las smart cities, ya que el fog computing ayudaría a optimizar la infraestructura. Es decir, los nodos de procesamiento, almacenamiento y comunicación instalados en una ciudad que se utilizarían para los coches autónomos también podrían compartirse para otras aplicaciones; por ejemplo, para los datos del transporte público.

Si seguimos hablando de los coches autónomos, mi investigación partió de la tecnología fog computing hasta dar con otro resultado basado en la observación de cómo se comportan las bandadas de pájaros, que sería el siguiente paso: el hierarchical emergent behavior.

Si miramos un grupo de aves volando juntas podemos ver que siempre siguen la misma dinámica: nunca se chocan, todas se mueven las unas cerca de las otras y ajustan la velocidad y dirección entre ellas. Este es un concepto biológico que, sumado al concepto de organización de jerarquías que aporta la ingeniería, nos da la clave para organizar un grupo de cientos o incluso miles de coches autónomos circulando por una ciudad.

Se trataría de aplicar estas mismas reglas a nivel local para organizar el tráfico de una ciudad, complementado por una red de nodos cercanos a esta gran flota de vehículos. Por seguir con el ejemplo de la bandada de cientos de pájaros: si eres uno de ellos, tendrías que calcular datos de distancia, velocidad, etc., en relación con todos y la cantidad de datos sería enorme. En cambio, piensa cómo cambiaría ese volumen si solo tuvieses que modificar tu patrón de vuelo fijándote en lo que hacen los seis o siete vecinos que vuelan justo a tu lado, que es lo que hacen los pájaros en una bandada.

Eso es lo que conseguimos aplicando las reglas a nivel local: nos daría igual el número total de coches que hay en una ciudad y solo tendríamos que fijarnos en las acciones de los que hay cerca para modificar nuestro comportamiento.

P. En muchas ciudades de Estados Unidos ya es habitual ver coches eléctricos circulando, ¿cuándo crees que eso ocurrirá en esta parte del mundo?

R. Creo que lo que hace falta ahora mismo es que puedas cargar los vehículos eléctricos y para eso debe existir una red de distribución de energía. Por ejemplo, en la zona de Silicon Valley hay una red de cargadores muy extensa que ofrece las mismas características que las gasolineras. Aquí, en esta parte del mundo, está mucho menos desarrollado, pero creo que, cuando se solvente, el coche eléctrico entrará con mucha fuerza.

En cuanto a tiempo es difícil de calcular, porque tenemos mucha regulación y legislación que afecta a energía y transporte, pero creo que en unos diez años comenzaremos a ver más presencia de estos vehículos. Que llegue ese momento también tendrá relación con las diferentes alternativas comerciales, es decir, que no solo dispongamos de un modelo sino que todas las marcas empiecen a comercializarlos y la gente se acostumbre al coche eléctrico, con los cambios que ello implica.

P. Parece que para llegar a vivir en smart cities aún falta mucho tiempo, ¿de cuánto crees que estamos hablando?

R. El coche eléctrico es un primer paso, pero que se implementen las redes de sensores y actuadores (dispositivos que pueden accionar elementos mecánicos) que permitan, por ejemplo, que el transporte sea automatizado, que todo funcione con energía limpia, que los ciudadanos dispongan de muchos más servicios o que se puedan interconectar más sistemas dentro de una ciudad va a llevar bastante más tiempo, porque las compañías implicadas deben ponerse de acuerdo.

Si nos fijamos en los diferentes sistemas que podemos tener en nuestra casa, vemos que ahora los sensores o herramientas de Google solo se comunican con Google y sus asociados, y así con todos; es decir, no hay unos estándares generales que puedan compartir.

Esas compañías tienen sus negocios en diferentes campos y se necesitan estándares y homogeneización en ciertas áreas, como por ejemplo en el intercambio de datos, y también hay que definir cómo se traducen las nuevas aplicaciones de cara a los ciudadanos.

Por otra parte, también hay otros temas sensibles que necesitarán soluciones como, por ejemplo, el tratamiento y protección de los datos, ya que habrá personas que no quieran poner sus rutinas e información personal en manos de compañías con un objetivo dudoso.

P. Actualmente el big data es el epicentro de cualquier negocio, ¿será viable cambiar a la escala que tu tecnología propone?

R. El big data supone un cambio en el sentido que hace muchos años el problema era acceder a la información y hoy en día el problema es que hay demasiada información a la que tenemos acceso y la dificultad está en discriminar la parte válida de la falsa y el “ruido”. Actualmente hay pocas compañías que se puedan permitir tratar con big data, pero sí es verdad que esa información es como el “nuevo petróleo”; al final, la información es poder.

Es decir, hace veinte años hacías una carrera universitaria y, si necesitabas un dato, te ibas a un libro a buscarlo; ahora entras en Google, que te muestra miles de resultados al instante. El problema es que, a nivel humano, aunque tienes una gran ventaja en tener acceso a esa información, es muy difícil procesarla y tardas mucho tiempo en extraer lo que realmente necesitas. La ventaja con big data es precisamente hacer ese trabajo en poco tiempo y de una forma más precisa.

Volviendo al ejemplo del coche autónomo, ahora mismo un solo vehículo recoge el vídeo de la ruta que sigue, los datos que detecta y los que generan los sensores del interior del coche, los de las personas que van en el vehículo, la interacción, etc. Se produce una cantidad de información muy grande y ahora se envía a servidores que están lejos. La ventaja de nuestra tecnología es que enviando y procesando esos datos más cerca tardamos menos en hacerlo y, además, el resultado es más real. Si además aplicamos las “tres reglas de los pájaros”, lo que hacemos es que el vehículo tome sus propias decisiones a partir de lo que observa.

Si pensamos en que el coche te va guiando con Google Maps, actualmente la ruta la calcula un servidor que no está cerca y tampoco puede ver el tráfico que tienes alrededor. Con fog computing y las tres reglas no debes esperar a que el servidor detecte un atasco y después envíe la señal de que debes bajar la velocidad, sino que el vehículo va procesando los datos en tiempo real de forma más precisa. Todo esto favorece al big data, porque estamos simplificando y enviando datos más “limpios” y procesados al máximo.

De todas formas, lo que cambia la tecnología fog computing es la infraestructura que permite el tráfico, procesamiento y almacenamiento de datos en los dispositivos, por lo que los usuarios finales realmente no van a percibir mucha diferencia más allá de una buena experiencia de usuario. Es como cuando llamas por teléfono: no sabes por cuántas antenas está pasando tu llamada, pero lo que al final sí sabrás es si ha habido interferencias, si se ha cortado o no la comunicación y otros detalles por el estilo.

P. Además de la automoción, ¿en qué otros ámbitos se puede aplicar el fog computing? ¿Hay alguno especialmente revolucionario?

R. El fog computing puede ayudar a otros muchos campos además de la automoción. Por ejemplo, el que tiene más impacto ahora mismo son las smart cities y todo lo que “cabe” en ellas, como las smart homes, o los transportation systems. En ese entorno, fog se convierte en la plataforma sobre la que los diferentes sistemas de una ciudad se ejecutan y el soporte donde se pueden intercambiar datos.

Por poner otro ejemplo, también serviría para controlar el trabajo de los robots en una fábrica de coches, o en el caso de la dinámica de una ciudad, para recibir y procesar información de la posición de las personas para saber dónde hay más demanda de transporte público en tiempo real.

P. ¿Tu investigación sobre el fog computing ha finalizado? ¿Cuál es el siguiente paso? ¿Nos podrías explicar qué nuevos proyectos emprendes?

R. Mi investigación personal está un poco parada, ya que estoy centrado en una nueva aventura, pero sobre las áreas de desarrollo de fog computing se ha generado una comunidad muy grande en la que hay mucha gente contribuyendo, mucha gente probando y validando en diferentes áreas. Yo creo que el siguiente paso en esta investigación es conseguir un despliegue a escala, es decir, que toda una ciudad instale las redes de sensores.

Y, sobre mis nuevos proyectos, he montado una empresa en España. Su nombre es Tocat Labs y trabajo con Consilient Labs Inc., que está en Estados Unidos, ya que nuestra idea es tener presencia en ambos países.

Aún estamos en las primeras fases de financiación y desarrollo y no podemos explicar demasiado, pero estamos trabajando en un nuevo método de machine learning basado en que el algoritmo no memorice un patrón sino que entienda, razone y llegue a conclusiones.

Autor fotografía Damián Roca: Manu Mielniezuk