Ciencia y Tecnología
Redefinen el concepto de ciudades inteligentes
“Hay una tendencia global que trata de controlar los sistemas urbanos a través de mecanismos que se conocen como ciudades inteligentes, pero nosotros argumentamos que esa inteligencia no es suficiente si las ciudades no cuentan con la capacidad de adaptarse”, afirmó el ganador del premio Audi Urban Future Award 2014 y jefe del Departamento de Ciencias de la Computación en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas (IIMAS) de la UNAM, Dr. Carlos Gershenson, quien participará como ponente en el Séptimo Congreso Internacional del Transporte a realizarse en la explanada de la Delegación Cuauhtémoc de la Ciudad de México, del 23 al 25 de abril.
A decir del investigador, las ciudades son sistemas complejos cuyos elementos interactúan de forma constante e impredecible y la labor de pretender anticipar cómo actuarán en un futuro, resulta limitada e insuficiente, motivo por el cual desde las ciencias de la complejidad están volteando hacia un nuevo enfoque que les permita adaptarse a los cambios tal como lo hacen los organismos vivientes.
“Los sistemas urbanos serán más eficientes si pueden adaptarse como un sistema vivo a los cambios constantes e imprevistos que sabemos se van a dar. Nos estamos enfocando a movilidad pero la misma regla se puede aplicar a todos los sistemas urbanos como recolección de basura, abastecimiento, economía y aspectos sociales”, anticipa el también investigador asociado al Centro de Ciencias de la Complejidad de la UNAM, quien impartirá la ponencia “Situación Actual de los Proyectos de Transporte” durante el congreso organizado por la Asociación Mexicana del Transporte y la Movilidad (AMTM) que preside Jesús Padilla Zenteno.
El Dr. Carlos Gershenson, en trabajo conjunto con el urbanista José Castillo y la diseñadora Gabriella Gómez-Mont, desarrollaron un proyecto que busca solucionar los problemas de movilidad en el corredor Reforma-Santa Fe y por el que fueron acreedores al premio Audi Urban Future. El proyecto consiste en recolectar información suficiente y en tiempo real para que los usuarios de dicha ruta puedan tomar decisiones sobre la forma en la que planificarán sus trayectos.
Fuente: Kiosco
Sin embargo, explica el investigador, se han topado con el obstáculo de la ausencia de datos sobre los traslados en la Ciudad de México, “como asociaciones, instituciones, gobierno o usuarios se necesitan datos para tomar decisiones y en esta ciudad hay muy pocos datos, entonces necesitamos encontrar la forma de recolectar una cantidad suficiente de ellos para poder generar información relevante en tiempo real”, explica Gershenson y asegura que si más usuarios comienzan a compartir su información para este tipo de proyectos, los datos de regreso serán más confiables y efectivos.
El especialista en sistemas complejos explica que gracias al avance vertiginoso de las tecnologías de la información, la capacidad de almacenar y cruzar datos se ha visto beneficiada y se han reducido costos, no obstante el reto principal se encuentra a nivel social, al intentar coordinar los distintos esfuerzos de gobiernos, empresas y ciudadanos para generar una colaboración que beneficie a la colectividad.
“Todos los sistemas están cambiando y se beneficiarían de tener más datos y mecanismos adaptables que se ajusten a los cambios no previstos”, explicó el investigador e indicó que los sistemas de transporte son sistemas complejos porque aun cuando sus elementos se pueden describir de manera aislada, su comportamiento depende de las interacciones que tienen con otros vehículos y otros pasajeros, y esas relaciones llevan a entender cómo funciona el sistema de transporte.
Por ello el Doctor Carlos Gesshenson sugiere estudiar la movilidad a nivel sistémico, estudiando tanto los componentes como sus interacciones, a fin de lograr adaptarse a sus cambios constantes, tomando inspiración de los sistemas vivos que deben responder a modificaciones que tampoco se pueden predecir.
“La técnica y la ingeniería son limitadas porque tratan de prevenir los fenómenos, por ejemplo ¿cuál va a ser el flujo promedio de los vehículos?, ¿cuál va a ser la demanda promedio de pasajeros?, sin embargo estás demandas están cambiando segundo a segundo. Cada ciclo del semáforo va a llegar un número diferente de vehículos. Cada parada de metro va a cargar una suma diferente de pasajeros y esos no se repiten ni día con día, ni estación con estación”, describe y anticipa que ante tal variedad de datos tratar de predecir el futuro de los sistemas resulta insuficiente, por lo que esta nueva visión que incorpora la adaptabilidad se hace imprescindible.
Finalmente, recuerda que el de la movilidad es un problema complejo que requiere del esfuerzo coordinado de todos los sectores, lo que es complicado porque implica distintos intereses, distintos partidos políticos, distintas visiones. “No hay la solución de la movilidad que va a mejorar todo y para todos pero hay distintas mejoras que se pueden hacer y que tendrán efectos mayores o menores”, concluyó.
Ciencia y Tecnología
Inteligencia artificial: acceso democratizado, poder concentrado
El acceso a la inteligencia artificial (IA) se ha democratizado en los últimos años, permitiendo que personas de diversas partes del país, como un estudiante en Oaxaca, puedan utilizar herramientas que anteriormente estaban reservadas para laboratorios especializados. Sin embargo, esta democratización contrasta con la concentración del poder en manos de unas pocas corporaciones tecnológicas que dominan el desarrollo y la implementación de estos sistemas avanzados.
Según el AI Index de Stanford, entre noviembre de 2022 y octubre de 2024, el costo de acceder a modelos de IA con un rendimiento similar al de GPT-3.5 se redujo en más de 280 veces. Esta disminución en los costos ha permitido que un mayor número de usuarios acceda a capacidades cognitivas complejas, lo que representa un avance significativo en la disponibilidad de la tecnología.
A pesar de esta accesibilidad, el desarrollo de sistemas de IA de vanguardia requiere inversiones significativas. Las grandes empresas tecnológicas de Estados Unidos invierten cientos de miles de millones de dólares anualmente en infraestructura de cómputo y energía, impulsadas por la creciente demanda de IA. Este escenario ha llevado a que un pequeño grupo de corporaciones controle los aspectos más críticos del ecosistema de IA, desde el diseño de chips hasta la nube y los modelos fundamentales que permiten su funcionamiento.
En el libro “Tres Crisis”, se describen dos tendencias que coexisten en este contexto. Por un lado, hay una descentralización que, a través de la energía distribuida, el conocimiento abierto y las redes colaborativas, busca democratizar la creación y producción de tecnología. Por otro lado, se observa una consolidación de un complejo tecnológico-industrial que ejerce un poder económico y político sin precedentes. La IA, en este sentido, acelera ambas fuerzas, pero de manera desigual: mientras que se amplía el acceso a la tecnología, se concentra el control sobre su desarrollo y los beneficios que de ella se derivan.
Esta paradoja se explica por razones económicas. Desarrollar un modelo de IA avanzado implica realizar inversiones fijas que se amortizan entre un gran número de usuarios. Sin embargo, satisfacer esta demanda requiere un consumo constante de recursos de cómputo y electricidad. Las empresas más grandes pueden negociar contratos de suministro energético más favorables, optimizar su infraestructura y ofrecer servicios a clientes que ya están integrados en sus ecosistemas, lo que les otorga una ventaja competitiva significativa.
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