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Algoritmos ciudadanos, ¿son tan inocentes como parecen?

Esta entrada de la serie “La ciudad matemática” entrada está inspirada en el artículo Seeing the smart city: Mapping technologies in Canada, publicado en la sección canadiense de The Conversation.

Bancos inteligentes

Es posible que usted se haya encontrado alguna vez en la carretera a un automóvil de Google Maps con esa extraña cámara en la parte superior. Google está trazando un mapa global del planeta, que de momento, nos está resultando muy útil cuando planificamos un desplazamiento entre dos puntos, dentro o fuera de nuestra ciudad. Obviamente, con la colaboración del sistema de GPS, sistema que usa la simple geometría analítica unida a las correcciones relativistas.

Pero probablemente lo que usted no se imagina es que si se sienta en un banco público de un parque y usa su móvil con la aparente wifi gratuita, sus datos están siendo anotados. Esta tarea y algunas otras que comentaremos, son las que desarrolla el grupo Sidewalk Labs, una filial de Google, cuyos objetivos son “idear, diseñar, comprobar y elaborar innovaciones urbanas para ayudar a que las ciudades afronten sus grandes desafíos”.

Así que usted está navegando gratuitamente, lo que es una maravilla, pero sus datos están siendo recogidos: si usted reserva un restaurante, o un billete de tren o avión, o conecta con determinadas webs, etc. Pero también hay sensores que analizan sus desplazamientos, y cámaras que hacen lo mismo con el tráfico. Dicho esto, ¿dónde queda la privacidad? ¿quién garantiza que estos datos son usados con buenos fines y no para sacar provecho y utilizarnos como clientes sin que nosotros lo sepamos?

El artículo citado al comienzo de esta entrada se refiere precisamente a este tema. Es importante informar a los ciudadanos del uso y los peligros de este tipo de tecnologías de los que en muchas ocasiones no son conscientes.

¿Y cómo se analizan todos esos datos que se obtienen cuando nos movemos por la ciudad inteligente o matemática? Los pasos son varios, tal y como se describe en el artículo Essential Math for Data Science, escrito por Tirthajyoti Sarkar: :

  • Se hace un modelo del proceso.
  • Se construye una hipótesis.
  • Se hace una estimación rigurosa de la calidad de la fuente de datos.
  • Se cuantifica la incerteza sobre los datos y las predicciones.
  • Se identifican los patrones ocultos en la enorme cantidad de datos.
  • Se analiza las limitaciones del modelo.
  • Se trabaja la demostración matemática y la lógica que hay detrás.

En su artículo, da unos consejos sobre las matemáticas que se deberían estudiar para llevar esto adelante (y por qué hacerlo):

  • Funciones, variables, ecuaciones y grafos
  • Estadística
  • Álgebra lineal
  • Cálculo diferencial
  • Matemática discreta
  • Optimización e Investigación de Operaciones

Como ven, las matemáticas están detrás y lo iremos desvelando a lo largo de este año.

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias).

 

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La ciudad matemática

En Matemáticas y sus fronteras iniciamos una serie de entradas, que irán apareciendo a lo largo de este año, con el objetivo de mostrar como las matemáticas están detrás de lo que se ha dado en llamar “ciudades inteligentes” o “smart cities”. Por eso las vamos a bautizar como “ciudades matemáticas”.

Un primer dato es que, actualmente, más de la mitad de la población humana vive en las ciudades, y la tendencia va en aumento: se estima que en 2050 unos 2800 millones de personas más serán urbanas, lo que supondrá un 70% de la población mundial. Ese crecimiento se dará sobre todo en los países con economías emergentes, como China, Brasil, India.

Ante un crecimiento de esta naturaleza, que ya ha creado varias megalopólis (Ciudad de México, Sao Paulo, Beijing, Shanghai), surge una pregunta clave: ¿cuáles serán los servicios que podrán dar a sus moradores para que las condiciones de vida sean dignas y sostenibles?

Se van a requerir unas ciudades reestructuradas que contemplen una red optimizada de transportes urbanos, unas infraestructuras de alcantarillado y reciclaje de residuos, unas fuentes de energía sostenibles y no contaminantes, edificios autosuficientes y dignos, una red sanitaria que pueda no solo enfrentar las enfermedades habituales sino posibles epidemias favorecidas por tales aglomeraciones humanas, un sistema de gobernación que permita la representación igualitaria y justa de mayorías y minorías así como nuevas maneras de gestión, en fin, una serie de temas que afectan tanto a las ciencias naturales como a las sociales.

Iremos mostrando como, para afrontar este desafío, las matemáticas juegan un papel fundamental; a lo largo de las entradas sucesivas, veremos además las diferentes áreas de la disciplina que intervienen directamente. Citemos una lista preliminar con estos temas:

  • La teoría de grafos para comunicar los diferentes puntos de la ciudad y la optimización en los problemas de tráfico.
  • Las comunicaciones con otros centros urbanos: ferrocarriles, carreteras, aeropuertos.
  • El control de salud y el epidémico mediante las ecuaciones diferenciales y la estadística.
  • El uso del Big Data en una ciudad que generará millones de datos y su utilidad en temas de salud pública, logística, prevención de delitos, etc.
  • Los métodos matemáticos empleados en la prevención de desastres naturales: terremotos, inundaciones, incendios, pero también en la gestión tras los desastres.
  • La gestión económica y política, representatividad y administración: modelos estadísticos, modelos electorales.

Se estima también que unas 600 ciudades generan el 60% del PIB mundial, así que una pregunta pertinente es cómo aprovechar esa capacidad económica en beneficio de la vida ciudadana.

Esperamos que toda esta información pueda ser útil para que los lectores conozcan este papel relevante (y muchas veces oculto) de las matemáticas en las grandes ciudades.

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Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias).

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