Smart Cities y datos abiertos: El portal Open Data BCN

Las ciudades inteligentes, Smart Cities en inglés, persiguen garantizar el desarrollo sostenible, haciendo un uso eficiente de los recursos disponibles, para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. Para ello, resulta esencial que ciudad y ciudadanos puedan interactuar y beneficiarse mutuamente de la actividad y conocimiento que se genera en el contexto de la ciudad. Entre las diferentes opciones e infraestructuras tecnológicas que facilitan el acercamiento entre ciudadanía, gobierno, y la propia ciudad, una de las principales herramientas son los datos abiertos, u open data de su denominación en inglés. Cualquier entidad u organización puede abrir sus datos al público, mediante la publicación de estos en un portal. En la actualidad muchas de las principales administraciones y gobiernos, así como administraciones regionales y locales, disponen de un portal de datos en abierto. En el caso de la ciudad de Barcelona, la iniciativa surgió el año 2010 para implantarse al año siguiente. El portal Open Data BCN ha ido evolucionando con el paso de los años, tanto en utilización como en las normativas relacionadas con la publicación y acceso a los datos. Su principal objetivo es aprovechar los recursos disponibles, publicando la información generada o custodiada por la administración pública, permitiendo su acceso y reutilización para el beneficio de cualquier persona o entidad interesada. El portal se enmarca dentro de la estrategia ”Pla Barcelona Ciudad Digital”, liderada por la Comisionada de Tecnología e Innovación Digital, Francesca Bria. Se trata de la hoja de ruta municipal para impulsar la soberanía tecnológica y el empoderamiento de la ciudadanía. Entre otras iniciativas, se pretende crear un ecosistema de datos abiertos de ciudad,...

Segmentación semántica: de imagen a vídeo

El pasado 6 de julio tuve la oportunidad de asistir a una charla que dio el investigador de Google Deepmind Joao Carreira llamada “Learning video representations from YouTube” en el marco de una summer school sobre Learning Systems impartida en el ETH Zürich. En una entrada anterior comenté los distintos benchmarks que existen para la segmentación semántica de imágenes, tales como PASCAL y Microsoft COCO. La charla en cuestión hacía hincapié en que ya es momento de dar el salto al vídeo, a aprender nuevos modelos a partir de vídeos en lugar de imágenes. Ya que los challenges de imágenes empiezan a estar saturados y las mejoras que se consiguen con tanto poco margen son muy poco significativas y porque sería intuitivo pensar que si la personas aprendemos a partir de nuestra percepción, la cual se asemeja más a información en forma de vídeo (percibimos constantemente la información visualmente), puede que estemos limitando la capacidad de nuestros modelos entrenándolos a partir de imágenes. En la conferencia más prestigiosa del ámbito de computer vision (Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR), el año pasado (CVPR’16) ya aparecieron un par de datasets más interesantes que ya empezaban a ir en esta dirección. Se trata de los datasets Cityscapes Dataset y DAVIS (Densely Annotated VIdeo Segmentation). La primera de ellas, Cityscapes, consiste en un conjunto de secuencias de vídeo que han sido tomadas desde un coche en varias ciudades, la mayoría de ellas situadas en Alemania. Contiene 5000 secuencias que han sido anotadas con un alto nivel de detalle y 20000 secuencias que no han sido anotadas con tanto detalle. La siguiente figura muestra la...

El perfil de un data scientist

Se dice que actualmente hay siete zettabytes de información disponible, que este volumen se duplica cada dos años y que, en un solo día, se produce el doble de información de la que contenía Internet hace veinte años. Pero sólo se analiza un 0,5% de este volumen. Los datos que se recogen actualmente dentro y fuera de las organizaciones poseen unas características que no poseían anteriormente: ocupan un volumen muy grande, se producen en un flujo continuo, proceden de múltiples fuentes (redes sociales, sensores, teléfonos móviles, clics en la web, etc.), se presentan en múltiples formatos (imagen, documentos, etc.) y, sobre todo, ya no se pueden almacenar solo en filas y columnas (tienen una estructura diferente y más compleja). Este gran volumen de datos presenta una gran oportunidad para extraer conocimiento útil para la toma de decisiones en las organizaciones, pero a la vez, las características intrínsecas de estos datos dificultan los procesos de manipulación y análisis asociados. Las empresas e instituciones se enfrentan al reto de encontrar los profesionales capacitados para aumentar la competitividad de su organización a través de la información obtenida de estos datos. Para ello, buscan profesionales dinámicos y especializados que provienen de diversos orígenes, tales como negocios, ingeniería, tecnología, economía, matemáticas y ciencias, y que sean capaces de identificar, capturar, transformar, analizar e interpretar los datos para impulsar el valor y la innovación aplicada en diversas industrias, como por ejemplo las finanzas, la salud, los bienes de consumo o la tecnología. Por estos motivos, y por un cierto repunte (hype) de expectativas en el mercado, los científicos de datos son actualmente los profesionales más...

Workshop sobre Bioinformatica para ingenieros

Martes 11 de julio a las 17:30h COEIC, Via Laietana, 39, 5a planta, Barcelona   En el marco de colaboración entre Bioinformatics Barcelona y el Col·legi d’Enginyers en Informàtica de Catalunya, en representación de los Ingenieros de Cataluña, se organiza un workshop  con el objetivo de informar a todas esas personas con inquietudes sobre la bioinformática y propiciar el interés hacia esta disciplina del ámbito de la ingeniería. Se hablará también sobre la formación Bioinformatics Bootcamp for Engineers que se realizará los días 18 y 19 de septiembre.   Podéis consultar aquí toda la información detallada. La actividad es gratuita pero precisa inscripción previa....

Uso inteligente de datos en Sanidad

La Sanidad se identificó ya desde el estudio pionero del Instituto McKinsey como uno de los sectores con mayor potencial para el uso inteligente de datos, incluidos los big data. En el nivel de las operaciones, permite a los clínicos compartir la información de salud del paciente a lo largo de la cadena de cuidados (la asistencia primaria, el hospital, el socio-sanitario o la atención en casa). En el nivel de la gestión, facilita la transparencia y la comparación para reducir la variabilidad de la práctica asistencial, aumentando la calidad y seguridad de la atención; y permite a los reguladores, las compañías de seguros y los compradores de servicios establecer contratos y precios. En el nivel analítico, es una oportunidad para la investigación de nuevos tratamientos, servicios y productos que completen la promesa de una medicina personalizada y predictiva. En todos los casos, facilitan al paciente el acceso a sus datos y a información que desafía el poder de agencia de la industria y los profesionales… La sanidad es un negocio de información y conocimiento. Principal destino de las inversiones en sistemas de información en sanidad. Fuente: Gartner, Encuesta de CIOs, 2017. Sin embargo, el mismo estudio y otras fuentes han señalado que la falta de inversión en informática y en talento analítico, por una parte, y, por otra, las estructuras y culturas organizativas que impiden la compartición de datos, están actuando como barrera para realizar los beneficios potenciales del uso masivo de los datos en el sector. Algunos países (Dinamarca, Nueva Zelanda, Irlanda, Singapur…) han establecido en los últimos años estrategias de salud electrónica o e-Health, con energía política...