La recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos (big data) para la resolución de problemas como los del tráfico rodado es evidentemente necesaria, pero ya no suficiente. Los investigadores trabajan en la creación de máquinas capaces de pensar por sí solas y, sin la intervención del hombre, aportar soluciones a los nuevos problemas que van surgiendo.
Así lo explicó ayer el profesor asociado de la Universidad del País Vasco e investigador, Javier del Ser, durante su intervención en la octava jornada del Salón Atlántico de Logística y Transporte (SALT 2018), titulada globalmente Smart Mobility: Nuevas tendencias.
Durante su conferencia -Movilidad inteligente y big data: nuevos avances desde la Ciencia de Datos y la optimización-, el profesor Del Ser señaló la importancia de un momento como el actual en el que, a diferencia de lo que ocurría cuando comenzó a investigar en este campo, sí existen datos. "Hay sustrato", resumió sobre la capacidad presente de observar la realidad y extraer patrones comunes que permiten establecer soluciones.
Ahora se necesita "el jardinero", continuó, que riegue y haga crecer las plantas. Por ejemplo, los cerca de 5.000 vehículos que se concentran cada viernes entre las 14.00 y las 15.00 horas en el nudo de Torre Las Palmas de la capital grancanaria, demandan algún tipo de solución.
Establecida esta, los modelos y algoritmos que persiguen los investigadores permitirían a las máquinas responder por sí mismas ante cualquier eventualidad: un mayor volumen de camiones por la existencia de obras, el cierre de un carril... ¿Y cuál sería la respuesta? Un cambio en la cadencia de los semáforos podría ser una de ellas.
En una palabra, que las máquinas tengan ese "ojo de buen cubero" aprendido de la experiencia que preside buena parte de la toma de decisiones humanas ante hechos que nunca antes se han producido.
A juicio de este ingeniero de Telecomunicaciones doblemente doctorado -"no soy un bicho raro", aseguró-, la Ciencia de Datos "aplicada a la movilidad tiene que ser adaptativa y lo más autónoma posible". Hasta el momento, el big data ha cumplido una función descriptiva -señala dónde, cuándo y de qué tamaño son los atascos- y predictiva -avanza que va a haber atascos-, y busca ahora la prescriptiva, ofreciendo rutas alternativas, por ejemplo, ante la evidencia de que el volumen de vehículos va a generar problemas en un punto.
Por eso las máquinas deben ser capaces "de aprender y actualizarse ante la llegada de nuevos datos". Para ello, las cifras que nutren a los ordenadores deben tener volumen, velocidad, variedad y veracidad. A esas cuatro uves, Del Ser añadió dos más: valor y variabilidad.
"Buscamos datos orientados a establecer una ventaja para los ciudadanos", explicó. Y, además, se trabaja para crear "modelos no estáticos. Si cambio de trabajo, el teléfono móvil tiene que adaptarse a la nueva situación de forma eficiente", continuó para ejemplificar esta característica con que contarán las máquinas en las que se trabaja en la actualidad.
Puede sonar a ficción cinematográfica, pero la concreción parece más cercana si se atiende a la capacidad de resumen del profesor de la Universidad del País Vasco: "Por complejo que sea el sistema, siempre se puede reducir a un problema matemático".
Para alcanzar un objetivo tan ambicioso, también es necesario un cambio de tercio en la cooperación interinstitucional. Javier del Ser dio por superado el tiempo en que los avances se guardaban celosamente bajo siete llaves ocultándolos del resto de investigadores, potenciales plagiadores. Aun así, reconoció que todavía existe "competición y aislamiento de grupos, incluso dentro de una misma empresa".
Esas actitudes constituyen "un problema de cara a ofrecer soluciones a la sociedad". Según su descripción, el perfil de quienes trabajan en este ámbito debe reunir características como la curiosidad, la creatividad, la ambición y la tenacidad, entendida como la capacidad de "pelear con un problema día y noche hasta dar con la solución. Y a alguien tenaz no se le puede meter en un compartimento estanco". Para romper esas fronteras creó el Joint Research Lab, "una jaula de grillos -yo el grillo mayor-", en el que la información circula libremente.
