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Miguel Baz: “La clave para la llegada de la movilidad conectada es el avance en computación”

Treelogic es una empresa tecnológica que apuesta por la innovación en distintas industrias en materia de información y comunicación. Su responsable de Desarrollo de Nuevos Negocios, Miguel Ángel García Baz, nos concede esta entrevista para poder conocer más a fondo la industria del vehículo conectado.

Aunque la tecnología siempre ha sido la clave de la innovación, ¿podemos decir que su evolución, en la actualidad, es primordial en nuestra sociedad?

Desde la edad de piedra hasta el presente, es indudable que la evolución tecnológica ha sido determinante para el devenir cultural y social. Lo que distingue el momento actual es la aceleración creciente de esa evolución. Probablemente, el avance exponencial de la capacidad de manejo de información ha llegado al punto en el que está haciendo posible un cambio en las reglas que manejamos. Esto supone un reto aún mayor que el tecnológico: ¿cómo vamos a mejorar nuestra vida de forma que sea sostenible a muy largo plazo?

 

La movilidad conectada ha sido posible gracias a la inclusión de componentes tecnológicos en las nuevas flotas permitiendo crear vehículos más seguros ¿Cuáles han sido los cambios más relevantes en los últimos años?

En mi opinión particular, la clave para la llegada de la movilidad conectada es el avance exponencial de la capacidad de computación, la “manoseada” ley de Moore. Sus consecuencias han sido la ampliación de horizontes y el abaratamiento de la capacidad de innovación. Tal y como escuché hace poco a Henry Tirri, la clave es que hoy en día podemos colocar un computador en cualquier cosa, leer el entorno y tomar decisiones que se transforman en acciones: las posibilidades que creamos con ese gesto son inabarcables.

En ese escenario, lo más relevante a mi juicio es que la tecnología se ha hecho accesible para prácticamente cualquiera. Las barreras de acceso al conocimiento y a los medios de desarrollo han caído de tal forma que ya no tiene tanto potencial la técnica como sus aplicaciones. Poder probar ideas sin tener que disponer de grandes infraestructuras hace que crezca el número de intentos y, por tanto, el de éxitos. Esto vale tanto para la movilidad como para cualquier otro entorno.

 

Desde Treelogic, uno de los servicios que desarrollan es la línea ligada a los transportes. De forma exacta, ¿cómo trabajan esta área?

Hace prácticamente quince años que trabajamos en el ámbito de la movilidad. Comenzamos siendo los primeros en emplear el GPS para gestionar el funcionamiento de flotas de taxis y luego fuimos aplicando lo que íbamos aprendiendo a otros problemas: la distribución de última milla, el control de la recogida de residuos, el transporte bajo demanda en ámbito extendido, etc.

En estos momentos participamos en iniciativas que tienen que ver con el entorno del vehículo autónomo y las infraestructuras inteligentes. En lugar de centrarnos en la creación del conductor artificial, hemos elegido abordar problemas de su periferia, pero cruciales para su éxito. Creemos que el enfoque de nuestra I+D sobre visión por computador, IoT y tratamiento masivo de datos puede ser mucho más útil en los ámbitos menos “trillados” del reto.

En el fondo, lo que aplicamos es nuestra receta habitual: buscar los problemas para los que creemos que podemos encontrar una buena solución. Hasta ahora no nos ha ido mal.

infraestructuras inteligentes

 

 ¿Considera que el big data también será una de las claves en el desarrollo de la movilidad? ¿Cuáles son los aspectos más relevantes de este campo?

Treelogic fue una de las primeras compañías europeas en trabajar a fondo el ámbito del big data. El resultado es haberse convertido, en la actualidad, en la pyme con mejor reputación al respecto en España y de las mejores en Europa gracias a proyectos desarrollados en el área de los seguros, banca, medio ambiente, industria, empresas de servicio público, etc.

 Para nosotros, el big data es una etiqueta que designa un cambio permitido por la capacidad de computación creciente que mencionaba antes. Las herramientas de las que disponemos ahora nos permiten aplicar técnicas que ya conocíamos a una escala impensable hace poco tiempo: análisis de correlaciones, predicción, cribaje, estratificación, estimación o contraste de hipótesis. Son todos conceptos definidos en los inicios de la estadística moderna hace más de un siglo. Combinados con el aprendizaje automático –artista también conocido como machine learning– y técnicas de inteligencia artificial, pueden ser aplicados a cualquier reto, desde la neuropsiquiatría hasta la gestión del tráfico aéreo. Estamos seguros de que su empleo en el entorno de la movilidad permitirá avances notables en su eficacia y sostenibilidad que mejorarán la vida de todos los ciudadanos. Para eso trabajamos todos los días.

 

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