Nanotecnología y big data

En la monografía de Briones y sus colegas, publicada el año 2009 con el título “Nanociencia y nanotecnología: Entre la ciencia ficción del presente y la tecnología del futuro”, se menciona que muchas definiciones circulan por la Web para nanociencia y nanotecnología y, como todo lo que aparece en Internet, deben de ser interpretadas con cautela. Hay quien dice que nanociencia es la ciencia de lo infinitamente pequeño. Esto no es estrictamente cierto, ya que esta definición responde mejor, por ejemplo, al tipo de estudios de los que se ocupa la física de altas energías, que trabaja con protones, neutrones o incluso los constituyentes de éstos: Los quarks. Otras personas piensan que la nanotecnología trata de reducir el tamaño de los objetos hasta límites insospechados. Esto tampoco es completamente acertado, ya que la nanotecnología necesita técnicas de fabricación diferentes, basadas en otros conceptos. Por otra parte, a veces se asocia la palabra nanotecnología con la construcción de dispositivos y robots como los que se tiene en el mundo pero de dimensiones bastante pequeñas. Esto, también es un error. Los problemas que presenta la definición de estos términos están relacionados con el hecho de que ni la nanociencia ni la nanotecnología nacieron como disciplinas cerradas, sino que ambas son campos del conocimiento que se han ido construyendo paralelamente a la aparición de nuevos descubrimientos y que, de hecho, no se sabe aun hacia donde evolucionarán.

De manera general, se podría definir nanotecnología como la fabricación de materiales, estructuras, dispositivos y sistemas funcionales a través del control y ensamblado de la materia a la escala del nanómetro, de cero coma uno a cien nanómetros, del átomo hasta por debajo de la célula, así como la aplicación de nuevos conceptos y propiedades, de diferentes ramas de la ciencia, que surgen como consecuencia de esa escala tan reducida. La nanotecnología, de manera obvia, se encarga de manejar grandes volúmenes de datos en equipos computacionales en escala manométrica. Pero como se podrían encarar tareas tan importantes, al interior de la nanotecnología, como son el manejo de las nanopartículas, los nanomateriales artificiales inteligentes, el almacenamiento de energía o la miniaturización de sensores para tareas tan importantes como son las asociadas al manejo del control difuso o el control domótico de la infraestructura de inteligencia ambiental, que permita a las personas “vivir bien”, mas allá de la simple retorica.

En el artículo de Puyol, publicado el año 2014 con el título “Una aproximación a Big data”, cada día en el mundo se generan más de dos punto cinco exabytes de datos, esto equivale a un millón de de terabytes. La generación de datos no solo crece, explota. El crecimiento exponencial es tan grande, que el noventa por ciento de los datos guardados en la actualidad, han sido creados en los dos últimos años. Cada segundo sensores, tabletas, teléfonos y sistemas inteligentes generan cantidades de datos que crecen exponencialmente. Actualmente, la mayoría de los datos almacenados por las nuevas tecnologías no tienen más de dos años. Muchos de estos datos no se procesan porque los sistemas tradicionales de computación no son capaces de procesarlos y muchas empresas no tienen una solución unificada para recogerlos y analizarlos.

Según datos hechos públicos por el Instituto Global McKinsey, en el documento publicado el año 2011 con el título “El despertar de la India urbana: La construcción de ciudades inclusivas”, el noventa por ciento de los datos que existen en el planeta se ha generado en los últimos dos años y durante el año 2011 se rozaron los dos zetabytes, equivalente a más de dos mil millones de terabytes de información en todo el mundo. Este ritmo de generación de datos ha desbordado a los programas informáticos utilizados habitualmente para capturar, gestionar y procesar información. Se requiere de nuevos programas de software y herramientas de hardware para su procesamiento.

En el artículo de Barranco, publicado el año 2012 con el título “¿Qué es Big data?”, se indica que en términos generales el Big data puede ser considerado como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos: Estructurados, no estructurados y semi estructurados, que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto de Big data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos. Entonces cabe preguntarse ¿Cuánto es demasiada información de manera que sea elegible para ser procesada y analizada utilizando Big Data?, esto debe ser analizado en términos de bytes: Un gigabyte es equivalente a mil millones de bytes; un terabyte equivale a un millón de bytes; un petabyte equivale a un millón de gigabytes; un exabyte es equivalente a mil millones de gigabytes. Además del gran volumen de información, existe en una gran variedad de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo de dispositivos móviles, audio, video, sistemas de posicionamiento global, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea lo demasiado rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características principales de una oportunidad para Big data.