Vehículos Eléctricos y Smart Cities: Nuevos Retos Logísticos y Medioambientales

En el contexto de las smart cities, la incorporación de vehículos eléctricos en el sector de la distribución y de la movilidad urbana representa un avance con respecto a la reducción de los niveles de contaminación medioambiental (reducción de emisiones de gases, menor nivel de ruido, etc.), pero también abre nuevos retos logísticos y medioambientales que habrá que resolver de forma eficiente. Algunos de estos retos se analizan en un estudio internacional recientemente publicado en la revista Energies. A continuación se revisan los más importantes y se dan algunas indicaciones de cómo se pueden superar mediante el uso de algoritmos inteligentes. Retos estratégicos: ubicación y capacidad de las estaciones de recarga A diferencia de los vehículos convencionales, los vehículos eléctricos deben proveerse de combustible con frecuencia debido a la corta duración de sus baterías. Así, los usuarios deben tener en cuenta la distancia que puede ser cubierta antes de necesitar una recarga. No hay duda de que esto restringe el uso de estos vehículos como herramientas de transporte. A fin de minimizar los perjuicios para los usuarios, hay que decidir de forma eficiente sobre la disposición de los puntos de recarga necesarios y cómo integrarlos dentro de la red de transporte urbana. En este sentido, resulta necesario determinar aspectos tales como: (i) el número y tipo de estaciones de servicio a establecer; (ii) la localización de estas estaciones; y (iii) su capacidad óptima. Por otra parte, las empresas logísticas y las instituciones responsables de la movilidad urbana necesitan también evaluar el impacto económico que la introducción de los vehículos eléctricos genera en su flota, de manera que puedan elegir...

Car Hacking (I)

Desde hace ya muchos años que los mecánicos de coches han aparcado el martillo y la escarpa para arreglar los coches que les llevan al taller. Años atrás con solo escuchar el ruido del motor ya sabían que tenía ese coche. Los tiempos cambian y la tecnología llegó a los motores. Sobre el año 1995 ya todos los coches tienen un pequeño ordenador dentro del capó del motor, algunos modelos incluso antes de esa fecha. A partir de entonces se dieron cuenta que podrían sustituir los kilómetros de cables que había dentro de un coche por un bus de datos industrial, vamos, un único cable para todo, que por cierto ya existían en la industria desde hacía ya una década. Buses que son resistentes a las alteraciones del entorno, al ruido electromagnético que afecta tanto a las comunicaciones Ethernet actuales. Este tipo de bus se diseñó para que ese ruido que generan los grande motores eléctricos, al arrancar, al funcionar, no cambiasen los bits que por ellos circulan de los sensores de esos mismo motores hacia los ordenadores que supervisan todo el proceso industrial. Los mecánicos enchufan un cable con un conector especial, que se llama OBD-II, y al otro lado un terminal USB normal que conectan a un portátil con el software de diagnóstico, ese portátil es el que les dice que es lo que falla en el coche, que aparato está mal y cambiarlo. Ahora empezamos a ver coches conectados permanentemente a internet, a las redes. Los coches de ahora, aunque sean de gama baja, ya disponen de clientes WiFi que al llegar al taller se conectan...

Inteligencia artificial: algoritmos genéticos

Mi investigación gira alrededor del modelado, simulación y optimización. Y en principio, en la universidad, la docencia suele ir alineada con la investigación. Así, pertenezco al equipo docente de Computación e Inteligencia Artificial (IA). Pero curiosamente, una de las asignaturas de las que soy responsable* es Biología Molecular (BM). Realmente es una coincidencia interesante porque si bien es cierto que como informático nunca tendré los conocimientos en Biología Molecular que tiene un biólogo, difícilmente no habré oído hablar de Algoritmos Genéticos (AG). Pero ¿qué son y de dónde vienen? Uno de los campos más interesantes y estudiados de la BM es la genética. A todos nos suenan científicos como Darwin, Mendel, McClintock y conceptos como genoma, mutación, adaptación, etc. Todos ellos, de manera más o menos directa están relacionados con la genética. Pero ¿por qué nos puede interesar a l@s informátic@s? Pues, por la misma razón que observamos a las hormigas, el cerebro humano, o las abejas: todos ellos son sistemas/procesos/… capaces de solucionar problemas complejos. En el caso concreto de la genética nos fijamos en qué mecanismos utiliza la naturaleza para seleccionar individuos y asegurar la persistencia (o no de las especies que conforman). Dándole la vuelta y simplificando, l@s informátic@s recogemos de ésta una serie de mecanismos que evolucionan un conjunto de soluciones, mejorando iteración tras iteración, hasta encontrar las mejores posibles. La implementación de la idea de John H. Holland (en los años 70) no es excesivamente compleja: Partimos de una población de individuos, en que cada uno representa una solución factible del problema que se quiere resolver. Cada solución tiene una calidad asociada (fitness) y evidentemente, debe...

Un sistema de comunicación distribuido de 37 billones de elementos

El siglo XXI es el siglo de la multidisciplinariedad. El conocimiento avanza y se extiende solapando disciplinas de tal forma que hoy día resulta prácticamente imposible atribuir el éxito al conocimiento de una sola persona. Hoy en día son los equipos los que consiguen el éxito por encima de la individualidad  de otros tiempos. En la época del big data, cuando se habla de cifras de billones de elementos interconectados tendemos a  pensar  en grandes y potentes ordenadores distribuidos a escala mundial, trabajando en sinergia para conseguir resolver problemas, extraer patrones de comportamiento o desarrollar avances en el campo  de la inteligencia artificial. Al pensar en magnitudes tan elevadas nos alejamos de la unidad para irnos al todo. Cuando a alguien le hablan de un sistema de comunicación de 37 billones de elementos cuesta imaginarse que este sistema se encuentre en nuestro propio organismo. Si, 37 billones de elementos celulares interconectados consiguen que nuestro organismo funcione con el grado de precisión de un reloj suizo, comunicándose cual red fotónica para  mantener la homeostasis de nuestro organismo y regular de forma casi instantànea cientos de parámetros vitales. La investigación en el campo de la medicina durante los últimos años ha ido enfocada hacia la mejora de los procesos biológicos que permiten el buen funcionamiento de nuestro organismo. Atacar al patógeno ya no es suficiente para acabar con la enfermedad, y la aparición de un número cada vez creciente de enfermedades de etiología compleja como las autoinmunes, degenerativas y otras ha llevado a cambiar el enfoque de la investigación hacia el correcto funcionamiento celular. El objetivo diana deja de ser el...

El boom de la Inteligencia Artificial

(Trobareu la versió en català més avall) Este 2016 ha sido el año de la Inteligencia Artificial (IA)… y no ha sido el primero ni será el último. Como muestra, consideramos las previsiones de la empresa de investigación de mercados Forrester. En su informe por 2017, un gran número de las tecnologías que se prevé que tendrán más impacto están vinculadas directamente con la Inteligencia Artificial. Ámbitos de aplicación de la IA La inteligencia artificial busca conseguir que los ordenadores puedan resolver problemas de forma “inteligente”, es decir, aprovechando la información disponible para tomar las mejores decisiones. Dentro del campo de la IA no hay un único problema a resolver, sino que hay toda una variedad de problemas relevantes: La percepción, la capacidad de comprender información no estructurada en forma de imágenes o vídeo (visión por computador), la voz (reconocimiento del habla) o bien textos (procesamiento del lenguaje natural). La planificación y busca, la capacidad de encontrar la mejor solución entre un gran conjunto de alternativas posibles. La representación del conocimiento, la capacidad de almacenar, expresar y manipular el conocimiento adquirido sobre un dominio. La inferencia y razonamiento, la capacidad de aprovechar el conocimiento existente para extraer conclusiones. El aprendizaje, la capacidad de generar nuevo conocimiento a partir de nuevas observaciones. Estos problemas son de interés por muchos ámbitos de aplicación actuales: los vehículos autónomos, los chatbots y los asistentes inteligentes, los drons, las aplicaciones de realidad aumentada, el reconocimiento facial, … Un gran ámbito de aplicación en si mismo es el de la robótica, donde aparecen otros problemas como el de la manipulación de objetos o el desplazamiento (p. ej. aprender como...

Los Retos de la 5G

La reciente comercialización de la tecnología 4G, junto con la aparición de una amplia gama de proveedores de servicios over-the-top, han dado el pistoletazo de salida en la cursa hacia la llamada 5G. Pero realmente, ¿qué es la tecnología 5G?  ¿Qué es la 5G? Probablemente la denominación 5G (o quinta generación) sugiere cosas distintas a consumidores, operadores de telecomunicaciones, fabricantes, reguladores u organismos de estandarización. Esta ambigüedad provoca que en ciertos ambientes la denominación 5G se considere excesivamente publicitaria. De hecho, muy probablemente aquello que los operadores de telecomunicaciones comercializarán inicialmente como 5G distará mucho de lo que hoy en día entienden como tal los organismos de estandarización. Los motivos de dicha indefinición van, a menudo, más allá de los aspectos meramente tecnológicos y abarcan ámbitos de negocio. En cualquier caso, y centrándonos en los aspectos técnicos, la definición de la tecnología 5G es una enumeración de escenarios y requisitos más que una definición formal. Ese conjunto de escenarios, así como los retos tecnológicos asociados a cada uno de ellos –en términos de velocidad de transmisión, latencia, capacidad, etc.-, suponen el punto de partida sobre el cual la industria, la academia, el regulador y los organismos de estandarización construyen la futura generación tecnológica. ¿Cuáles son los retos?      Actualmente se establecen tres escenarios básicos de trabajo en el seno de 3GPP [1], organismo de estandarización de las comunicaciones celulares que aúna los trabajos de organizaciones de estandarización regionales tales como ETSI, ARIB, ATIS, etc. Los tres escenarios son los siguientes: Comunicaciones de banda ancha que alcancen velocidades de transmisión del orden de los Gbps (enhanced Mobile Boroadband, eMBB)....