Big Data en la movilidad urbana está mejorando tus desplazamientos

Computa para viajar

En el corazón de las aplicaciones de navegación que mejoran nuestros desplazamientos están los datos. Por ejemplo, Google Maps depende de millones de gigabytes de datos para funcionar. Y no se limita a las aplicaciones. Los sensores de los semáforos inteligentes, las autopistas, las señales de velocidad, las cámaras callejeras, los aparcamientos y las farolas se alimentan de Big Data, especialmente en el inminente mundo 5G. Los sensores a través de apps para smartphones podrán incluso detectar un trayecto anormalmente bacheado para avisar de que hay que reparar una carretera, preservando la seguridad de los conductores subsiguientes y reduciendo el elevado coste de enviar inspectores in situ

Con el aumento del tráfico, sólo se espera que crezca el transporte compartido, que incluso podría sustituir al transporte público en algunas zonas. El análisis de datos ha descubierto incluso que prohibir los giros a la izquierda puede ayudar a evitar los contraflujos y ahorrar millones de litros de combustible al año. Con datos más precisos sobre tráfico y transportes urbanos recopilados a lo largo de las principales rutas de desplazamiento, utilizaremos menos vehículos de forma más eficiente. Los coches autoconducidos están desarrollando una tecnología guiada por sensores para determinar cuándo el conductor puede sentarse y relajarse y cuándo tomará el mando. Está previsto que los taxis Uber voladores se desplieguen en Dubai y Dallas en 2020 y actualmente están desarrollando una tecnología más silenciosa y ecológica en cuanto a energía y emisiones que sus homólogos automovilísticos. Algunos inversores de capital riesgo mantienen los pies en la tierra y apuestan por medios más tradicionales para resolver el problema de la primera y la última milla, que suponen alrededor del 50% del tiempo de desplazamiento al trabajo, mejorando las opciones de atraque y desatraque de bicicletas y scooters en las áreas metropolitanas ;

¿Ya hemos llegado?

Big Data está recopilando cada vez más información sobre adónde va la gente, cómo llega, qué rutas están disponibles, qué rutas utilizan y qué vehículos utilizan para llegar. La capacidad y la voluntad de los urbanitas para adaptarse a la progresión de los Big Data en la tecnología de los desplazamientos al trabajo influirán en gran medida en la velocidad a la que se integrarán plenamente las mejoras de los desplazamientos al trabajo. Gran parte del avance de la tecnología de los desplazamientos gira en torno a los sensores y la vigilancia para garantizar la seguridad y, en el caso del coche autónomo, la seguridad depende de la precisión de los datos de los sensores; El motor de Big Data

Sólo Google Maps utiliza petabytes de datos, así que, como se puede imaginar, la cantidad de datos de todas las aplicaciones de navegación y los datos de los sensores es enorme. Los Centros de Datos y la Nube son la clave para que este tsunami de datos sea útil. La infraestructura que alberga todos estos datos debe ser resistente, segura y escalable para poder seguir el ritmo de los datos que producen los viajeros, los satélites y los sensores y dispositivos IoT. Como extensión de los centros de datos centralizados, las estrategias de Edge computing  permitirán procesar y transferir los datos más cerca de los dispositivos IoT, lo que reducirá significativamente la latencia;

En cuanto al análisis y la optimización de Big Data, el aprendizaje automático (ML) desempeña un papel fundamental a la hora de convertir estos datos en algo útil. Los algoritmos de ML pueden realizar ajustes automáticos en tiempo real e identificar patrones, todo ello tomando decisiones sin apenas intervención humana. Por ejemplo, tu coche autónomo puede ser capaz de ajustar automáticamente tu ruta al trabajo en función del cambio de tiempo o de un accidente de tráfico reciente que esté provocando un atasco;

Aquí viene la Nube

Con los Big Data llega una gran responsabilidad. La Nube ofrece una solución a la complejidad inherente que conlleva el procesamiento de cantidades masivas de Datos. Los grandes volúmenes de Datos requieren más potencia de procesamiento y la capacidad de escalar rápidamente. Afortunadamente, los servicios en la nube han hecho que la escalabilidad sea fácil y fluida gracias a una infraestructura fácilmente disponible. La naturaleza elástica del trabajo con grandes cantidades de datos requiere la capacidad de aumentar o reducir rápidamente los servicios en la nube, pagando sólo por lo que se utiliza. En el caso de la navegación y los desplazamientos, es muy probable que en las horas punta y las vacaciones aumente el volumen de datos que hay que procesar, ya que suele haber más personas, vehículos y dispositivos en la carretera; En última instancia, los servicios en la Cloud permiten dedicar menos tiempo a los aspectos técnicos del entorno informático de una organización, lo que significa que se puede dedicar más tiempo a crear Perspectivas procesables a partir del análisis de Big Data en tiempo real. Esto es extremadamente importante para ofrecer la mejor experiencia de usuario y garantizar la seguridad de los viajeros cuando cosas como los coches sin conductor y los semáforos inteligentes entren en un paisaje de "ciudades inteligentes" más conectadas; Big Data, grandes oportunidades

Aunque la tecnología no ha conseguido eliminar por completo el tráfico ni acelerar el metro, sí ha mejorado la forma en que viajamos y nos desplazamos cada día gracias a los Big Data y la Cloud. Tanto si vamos en patinete al trabajo como si, con el tiempo, nuestros coches nos conducen solos por todo el país, los datos y el tratamiento de los mismos seguirán siendo un pilar fundamental para que nuestros desplazamientos sean más seguros y eficientes;