Inauguración de la ‘Conferencia Internacional MATRIX 2018’ – ‘El fenómeno Big Data’
[Barcelona Eventos / Cultura / Ciencia]
Auditorio Àgora del Museu Agbar de les Aigües, Cornellà de Llobregat, Barcelona
MATRIX 2018 – III International Conference Math Museums and Dissemination Centers
29 de octubre de 2018
Fotografías: ©2018 L. Sedó
Ha tenido lugar la ceremonia inaugural de la III Conferencia Internacional MATRIX 2018 que se celebra los días 29, 30 y 31 de octubre de 2018 en tres espacios diferentes: el Museu de Matemàtiques de Catalunya – MMACA (Cornellà de Llobregat, Barcelona); el Museu Agbar de les Aigües (Cornellà de Llobregat, Barcelona); y en el CosmoCaixa, Museu de la Ciència de l’Obra Social “la Caixa” (Barcelona).
El encuentro está organizado por el MOMATH (National Museum of Mathematics – New York) y el MMACA (Museu de Matemàtiques de Catalunya), seleccionado como partner europeo para esta edición, con la colaboración de CosmoCaixa, Museu de la Ciència de l’Obra Social “la Caixa” y el Museu Agbar de les Aigües.
Fotografías: ©2018 L. Sedó
En la mesa presidencial han estado Quim Torra, presidente de la Generalitat de Catalunya; Sònia Hernández, directora del Museu Agbar de les Aigües; Cindy Lawrence, directora ejecutiva del MOMATH de Nueva York; Antonio Balmon, alcalde de Cornellà de Llobregat; Guido Ramellini, vicepresidente del MMACA; Jordi Portabella, director del Área de Divulgación Científica y Cosmocaixa; y Sergio Belmonte, secretario de MATRIX.
Fotografías: ©2018 L. Sedó
La conferencia del acto inaugural, titulada ‘El fenomeno Big Data‘, la ha impartido Lali Soler, del Big Data Center of Excellence, Barcelona.
La ponencia ha tenido como eje principal el valor de los datos. Recordemos que antes de los ordenadores todo se realizaba manualmente, como el recuento de votaciones, la obtención de estadísticas de los billetes de metro, o el proceso de datos en los departamentos de Hacienda. Ahora todo es mucho más sencillo y simple.
Fotografías: ©2018 L. Sedó
Lali Soler nos ha dado una visión rápida de cómo hemos llegado hasta aquí:
> En los principios del ordenador teníamos: 1 ordenador = 1 programa = 1 usuario;
> al poco tiempo se pasó a: 1 ordenador = N programas = M usuarios;
> luego: 1 ordenador = N programas = 1 usuario (ordenador personal).
> Hace pocos años nos acercamos a la situación actual desde la perspectiva del usuario: M ordenadores = N programas = 1 usuario.
Nos ha aclarado qué es Big Data: “Inicialmente se consideraba que Big Data era cuando su tamaño superaba 65536 x 256. Actualmente Big Data es cuando su tamaño no permite su almacenamiento y análisis en un gran ordenador”. Ha puesto como ejemplos empresas que tienen que manejar un millón de transacciones por hora y servicios hospitalarios con muchos datos referidos a incontables pacientes.
¿Qué pasaría si tuviéramos que manejar grandes datos en un ordenador personal?
Se podría encontrar un elemento en un archivo de
> 1 MB (Megabyte) en menos de un segundo.
> 1 GB (Gigabyte) en menos de un minuto.
> 1 TB (Terabyte) en menos de dieciseis horas.
> 1 PB (Petabyte) en menos de dos años.
> 1 EB (Exabyte) en menos de dos mil años.
“Big Data es más que tamaño. Está caracterizado comunmente como las cuatro V: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad. La nube es la clave para lidiar con el árbol de las cuatro V. Pero el fenómeno principal detrás del Big Data es la datificación”.
“Big Data es una tecnología clave para transportar grandes cantidades de datos. No es lo mismo que la Ciencia de Datos, que es una metodología para definir lo que queremos hacer con los datos, en cómo evaluamos nuestras acciones, qué decisiones se van a basar en los datos, o cómo combinar evidencias de varias fuentes”.
Con respecto a si hay límites en la Ciencia de los Datos, la experta cree que “es una herramienta para informar, no para explicar. La ciencia de los datos no puede sustituir la intuición o la creatividad”.
Una curiosidad: Según publicó el Harvard Business Review en octubre de 2012: La Ciencia de los Datos es el trabajo más sexy del siglo XXI.
La ponente nos ha hecho dar cuenta de que estamos convirtiendo en datos muchos aspectos de nuestras vidas y del mundo que nunca se habían cuantificado antes: libros que hemos leído, actividad física que hacemos, qué alimentos consumimos, qué compramos, los amigos que tenemos, señales fisiológicas, tipos de miradas, comportamientos en la conducción, redes de negocios…
¿De dónde viene la información?
> De bases de datos corporativas
> Wikipedia
> ebooks
> Blogs
> Periódicos online
> Tweets
> Imágenes de cámaras públicas, de teléfonos, de TV, YouTube…
> Apps públicas: smart cities, gobierno, motores de búsqueda…
> Datos de sensores: GPS, acelerómetro, sensores físico-químicos, sensores sociométricos, telescopios…
¿Cómo se relaciona la inteligencia artificial con la Ciencia de Datos y el Big Data?
En 1943 el neurofisiólogo Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts escribieron un artículo sobre cómo podían funcionar las neuronas modelando una red neuronal simple usando circuitos eléctricos.
En 1957 Frank Rosenblatt intentó construir una especie de cerebro mecánico al que llamó ‘Perceptron’ y que fue catalogado como ‘una máquina que detecta, reconoce, recuerda y responde como la mente humana’.
En 1969 Marvin Minsky y su colaborador Seymour Papert escribieron un libro crítico mostrando que el sistema original de Rosenblatt era muy limitado, literalmente ciego a algunas simples funciones lógicas.
Desde 1986 a mediados de los 90 se fueron desarrollando nuevos sistemas y empezaron a surgir nuevos métodos de aprendizaje automático.
Actualmente se han encontrado ya soluciones para el reconocimiento de imagen, de voz, para el procesamiento del lenguaje natural o para generar música. Hay programas de juegos como el ‘Go’ que aprenden por sí mismos al ir jugando, otros que, usando datos móviles, datos demográficos, de ingresos y geoinformación, predicen con poquísimo margen de error dónde se pueden instalar negocios, como por ejemplo Starbucks, para maximizar las posibilidades de éxito.
No olvidemos los robots que ofrecen diferentes servicios: atender al público, ayudar en las tareas del hogar, trabajar en fábricas y empresas, sin cansarse; ser ayudantes de los médicos en operaciones tanto sencillas como complicadas y, muy pronto, veremos robots que operarán autónomamente. Algunos de ellos incluso pueden darnos conversación.
Museu AGBAR de les Aigües – Fotografía: ©2018 L. Sedó
Uno de los objetivos de este encuentro es mejorar la educación matemática desde la perspectiva de las actividades de la experimentación y del trabajo con materiales, tareas que ayudarán a avanzar en las líneas de cambio metodológico absolutamente necesario en el momento actual.
MATRIX 2018 está dirigido a Museos de Matemáticas de todo el mundo, a entidades y personas dedicadas al diseño, creación y exposición de módulos, con el propósito de intercambiar ideas entorno a los trabajos de los Museos de Matemáticas y de las actividades de divulgación matemática en todos los ámbitos.
L. Sedó
Cornellà de Llobregat, Bacelona, 29-10-2018
VER:
> III Conferencia Internacional MATRIX 2018 – Encuentro de divulgación matemática
> Inauguración del Museo de Matemáticas de Catalunya (MMACA) – “Las matemáticas saben interpretar el mundo que las rodea”
> MMACA – Encuentro Internacional sobre la divulgación de la ciencia en los museos
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