El mapa está evolucionando, dice Peter-Frans Pauwels, cofundador de TomTom. Los mapas basados ​​en la nube, construidos en tiempo real a partir de una amplia gama de puntos de datos individuales agregados, son la base de la "ubicación de las cosas", un corolario cada vez más valioso del Internet de las cosas. Internet de las cosas es una red de miles de millones de dispositivos conectados; la ubicación de las cosas ofrece una nueva dimensión a esa red: el contexto de esos dispositivos. El resultado es un mapa viviente, o representación virtual del mundo en tiempo real.

"Siempre hemos pensado que la ubicación va a ser tan importante en tantas aplicaciones", dice Pauwels.

"Necesita tener los detalles correctos, la frescura correcta de los datos, para poder crear aplicaciones que podrían ser muy importantes en términos de vida o muerte".

Eso es claramente aplicable

En el caso de la conducción autónoma, una de las aplicaciones más de moda de mapas en vivo y datos de ubicación. La IA incorporada en la mezcla agrega una visión crítica inmediata a la entrada cada vez más detallada de video y foto y radar, y también amplía lo que conocemos del mundo alrededor de ese vehículo, desde informes de congestión inmediatos hasta la construcción inteligente de patrones de tráfico diarios.

Todavía no estamos en tiempo real para cada aspecto del mapa, dice Pauwels. Cosas como información de tráfico, seguro.

Pero para cosas como el trabajo de construcción de carreteras principales, el tiempo entre la agregación de datos y el informe resultante sobre las condiciones todavía se retrasa unas 48 horas. Pero ese sigue siendo un gran salto del promedio de tres meses, hace apenas tres años. Y eso es solo arañar la superficie, dice.

"En un par de años vamos a ver toda una gama de nuevas aplicaciones que serán posibles porque ahora estamos construyendo esta infraestructura, este mapa en tiempo real, que en sí mismo es impulsado por inteligencia artificial", dice Pauwels.

Estamos cada vez más cerca

Del tiempo real todos los días, explica, y más cerca de manejar problemas de logística.

Por ejemplo, incluso la resolución de picos irregulares en el tráfico, no los atascos de tráfico en el camino de los viajeros, sino el gruñido que podría ocurrir cuando un partido de fútbol se desata y el clima se pone en marcha, es un gran paso adelante.

"Esa es la correlación de diferentes eventos, que suceden en diferentes dimensiones", dice Pauwels. "Y ahí es donde necesitas tener IA".

Sensores simples que pueden detectar temperatura, presión y humedad aparecerán en más y más lugares, predice Pauwels, ofreciendo información cada vez más detallada sobre el clima, sobre el estado del asfalto en la carretera, ya sea que esté congelado o muy cálido, lo cual afecta la presión de los neumáticos y el consumo de combustible.

Pero tomar esos datos, trazarlos a lo largo del tiempo y alimentarlos en una red neuronal significa que puede comenzar a hacer preguntas sobre cómo está cambiando el clima, qué se puede hacer con estos cambios en los patrones en el tiempo y cómo se correlacionan con otros eventos, más allá del tráfico diario. Esta información es la semilla de la ciudad inteligente y está a punto de brotar.

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