Gran her­mano en casa

Geo - - GEO VISIÓN -

Gra­sa? Sí, tam­bién la gra­sa, so­li­di­fi­ca­da en bol­sas ama­ri­llas, pue­de de­mos­trar el po­der de los da­tos. Al me­nos en Nue­va York, la ur­be que se ha aven­tu­ra­do mu­chí­si­mo en el fu­tu­ro de los al­go­rit­mos y las pre­dic­cio­nes es­ta­dís­ti­cas.

La ciu­dad se lo de­be a Mike Flo­wers, el di­rec­tor de Analy­tics, un de­par­ta­men­to pe­que­ño, de so­lo cin­co per­so­nas, que so­lu­cio­na pro­ble­mas ur­ba­nos prác­ti­cos re­cu­rrien­do a las matemáticas y al ma­yor nú­me­ro po­si­ble de da­tos. Co­mo en cual­quier gran ciu­dad, exis­ten can­ti­da­des enor­mes de ci­fras so­bre con­su­mo de elec­tri­ci­dad, in­gre­sos fis­ca­les, sis­te­mas de as­per­sión con­tra in­cen­dios, fre­cuen­cia de alar­mas de fue­go e in­far­tos de mio­car­dio, con­ta­mi­na­ción del ai­re, co­me­do­res de em­pre­sa que no res­pe­tan los es­tán­da­res de hi­gie­ne... Pe­ro la ma­yo­ría de las ve­ces, es­tos da­tos –el da­ta mi­ning, se­gún el tér­mino téc­ni­co– no se apro­ve­chan, no son ex­plo­ta­dos por el hom­bre co­mo la mi­na que son.

Ca­da día, un te­raby­te de da­tos bru­tos pa­sa por el or­de­na­dor de Mike Flo­wers, lo que no es ex­tra­or­di­na­rio, aun­que co­rres­pon­de a la can­ti­dad de da­tos que con­tie­nen los 21 millones de li­bros de la Bi­blio­te­ca Na­cio­nal ale­ma­na. Las in­for­ma­cio­nes de Flo­wers ayu­dan a se­guir­le la pis­ta a los cú­mu­los de gra­sa que re­sul­tan del acei­te de fri­tu­ra que los res­tau­ran­tes vier­ten al al­can­ta­ri­lla­do, don­de coa­gu­la. El atas­co en la mi­tad de las al­can­ta­ri­llas se de­be a eso. Pa­ra ser más exac­to: se de­bió a eso. La res­pues­ta tra­di­cio­nal al pro­ble­ma con­sis­tía en en­viar ins­pec­to­res que bus­ca­ban a la bue­na de Dios. En oca­sio­nes des­cu­brían a un mal­he­chor. Pe­ro la ma­yo­ría de las ve­ces no. Por eso, los eco­no­mis­tas y ex­per­tos en in­for­má­ti­ca del de­par­ta­men­to de Flo­wers re­gis­tra­ron sus mon­to­nes de da­tos y en­con­tra­ron una re­la­ción sor­pren­den­te­men­te sim­ple: los res­tau­ran­tes ubi­ca­dos cer­ca de un su­mi­de­ro (cu­yas po­si­cio­nes geo­grá­fi­cas se co­no­cen) y que pres­cin­den de un ser­vi­cio de re­co­gi­da de gra­sa (tam­bién es­tos da­tos es­tán dis­po­ni­bles), eran con una pro­ba­bi­li­dad al­ta los au­to­res de los ver­ti­dos ile­ga­les de acei­te.

Los se­ño­res de los da­tos en­tre­ga­ron a los ins­pec­to­res una lista de es­tos res­tau­ran­tes... y el 95% de las obs­truc­cio­nes gra­sien­tas se

VI­GI­LAN­CIA TO­TAL al ser­vi­cio de la cien­cia: Deb Roy, ca­te­drá­ti­co del Me­dia Lab del MIT, que­ría sa­ber có­mo apren­de a ha­blar su hi­jo. Por eso mon­tó ca­tor­ce mi­cró­fo­nos y on­ce cá­ma­ras de ví­deo en su casa pa­ra gra­bar la vi­da de la fa­mi­lia. Ca­da día con­se­guía da­tos que ocu­pa­ban 200 gi­gaby­tes. Des­pués ana­li­za­ba los re­sul­ta­dos.

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