La uberització de l'economia

En primer lloc algunes dades sobre Uber. Fundada en el 2009, està avui valorada en 40.000 milions de dòlars. Té menys de 2000 empleats i està present en 200 ciutats de 53 països. El seu model de negoci és posar en contacte persones que tenen un cotxe i clients que necessiten un transport. Només als E.U.A., Uber té 160.000 afiliats treballant de forma continuada com a xofers. El nombre d’afiliats es doble cada sis mesos. Solen treballar de una a quinze hores per setmana i guanyen més diners per hora que un taxista, encara que es tingui en compte les despeses que corren al seu càrrec com la gasolina. Molts ja tenen feina i usen Uber per a obtenir ingressos adicionals.

Apart del seus rivals com Lyft i Sidecar, empreses d’altres sectors estan copiant el seu model de negoci per a facilitar la compra en el supermercat (Instacart), facilitar que un metge ens visita a casa (Heathtap), facilitar-nos un advocat (Upcounsel) o obtenir una habitació on passar una nit o vàries (Airbnb). S’està definint una nova categoria de feina que no és tenir un treball a temps complet en una empresa, però tampoc és tenir el teu propi negoci. Aquesta uberització de l’economia podria tenir els seus avantatges en un moment en el que el nivell d’atur és alt, els robots estan substituint a les persones en les fàbriques i inclús els qui tenen una feina fixa tenen el seu sou congelat. La tecnologia podria ajudar-nos a encaixar diverses feines amb el nostre horari de treball habitual, oferint oportunitats de feines a temps parcial amb horaris flexibles i noves fonts d’ingressos. En el futur una part de la població podria fer un ventall d’activitats per a generar ingressos: podríem ser xofers de Uber, compradors de Instacart i tenir hostes de Airbnb a casa. El desavantatge és que els nostres ingressos serien menys constants.

Potser la cosa que més preocupa d’aquesta tendència a obtenir la màxima eficiència econòmica és un futur en el que els ordinadors, en lloc de les persones, determinaran el que fem, quan ho fem i per quin preu. Es podria dir que aquests serveis monetitzen el temps lliure dels treballadors.  Alguns crítics es pregunten si ens espera un món en el que cada persona farà feines temporals a hores a vegades fora dels horaris actuals habituals sense saber quan li vindrà el proper encàrrec ni quan li pagaran. Quina classe de vida privada podrem tenir, com es veuran afectades les relacions familiars?

Aquesta economia de feines sobre demanda pot ser una millor alternativa que la dels robots i els programes que automatitzen tota la producció i serveis, però no deixa de ser un futur molt diferent del que hem viscut en el segle XX.

Nota: la font d’aquesta Newsletter és l’article del periodista Farhad Manjoo en el New York Times (29.1.15)

Una nova arquitectura d'ordinadors: els memcomputers

Els ordinadors actuals tenen separades la memòria on es troben les dades de la unitat de processament. Així, per exemple, quan usem el Word per a escribir una frase l’ordinador mou una sèrie de zeros i uns, la representació que usa la màquina de les paraules del document, d’una àrea temporal de memòria i l’envia a una altra part física de l’ordinador, la CPU o unitat central de procés, per mitjà de cables. La CPU transforma les dades en les lletres que veiem en la pantalla. Per a que el que hem escrit no desaparegui quan apaguem l’ordinador les dades que representen les lletres han de tornar a un lloc més estable de la memòria que és en el disc dur.

Aquestes passes amunt i avall no es poden evitar perquè avui les memòries no poden processar ni els processadors poden guardar memòries. Això alenteix els ordinadors i els fa molt ineficients des del punt de vista enèrgetic. Recordeu quanta electricitat consumia el Mare Nostrum (newsletter 266).  Els superordinadors que treballen en paral·lel també tenen el mateix problema perquè cadascun dels seus milers de processadors tenen la mateixa limitació. Avui en dia, els sectors de la comunicació i de la informació ja consumeixen el 15% de l’electricitat global. Endemés la fabricació de transistors aviat arribarà a un límit tecnològic, molt probablement en el 2016, ja que la grandària dels components ja no es pot reduir més sense comprometre la seva funcionalitat. La recerca científica també es veurà afectada perquè moltes qüestions importants com la predicció del temps o de epidèmies analitzant grans bases genòmiques requeriran més i més potència dels ordinadors.

Els ordinadors actuals usen resistències que impedeixen el pas del corrent elèctric, condensadors que guarden les cargues elèctriques i inductors que transformen corrents elèctrics en camps magnètics. Ara s’estan desenvolupant equivalents anomenats memristors, memcapacitors i meminductors que retenen els seus canvis d’estat i aquesta “memòria” permet fer càlculs complexs molt ràpidament. Es preveu que en un futur podrem construir memcomputers. De fet, el cervell es comporta de forma similar a un memcomputer ja que les neurones processen informació al mateix temps que la guarden en memòria. El cervell és una mena d’ordinador que treballa en paral·lel de forma molt eficient. Pot efectuar 10.000  bilions d’opracions per segon usant uns 10 watt, mentre que un  superordinador usa uns 100 milions de watt per a fer al mateix nombre d’operacions.

Per entendre com funciona un memristor imaginem que el memristor és un tub  i el corrent elèctric és aigua. Si l’aigua circula de dreta a esquerre, el tub es fa més ample i al revés si circula d’esquerre a dreta. Si interrompim el pas de l’aigua, el tub conserva la seva amplada.  Si ara canviem aigua per corrent elèctric i tub per memristor entendrem que la resistència es pot assimilar a un nombre i el canvi a un càlcul, per tant, el memristor pot procesar informació i guardar-la.

Endemés, els memristors es poden fabricar en les mateixes fàbriques de semiconductors en una varietat de materials amb dimensions de nanòmetres i, per tant, es poden fabricar a escala industrial. De fet, la idea del memresistor ve dels anys 1970.

Els memcapacitors també existeixen ja, però són relativament cars perquè els materials ferroelèctrics que s’usen són costosos, encara que ja s’està investigant per a fer-los de silici.

Els meminductors també ja es fabriquen però són més grans perquè usen bobines de cables, però es creu que avenços en materials possibilitaran fer-los molt petits com ha passat amb els memristors. Alguns investigadors ja han començat a usar el disseny dels  memcomputers per provar la seva viabilitat. Un problema complex que es fa servir per a testar superordinadors és el problema de trobar la sortida d’un laberint. Un dels algoritmes més habituals és seguint el mur d’un laberint, evitant els espais buits on el mur s’acaba. Es un procés lent que es fa pas a pas. La idea que van fer servir els investigadors, en una simulació, és col·locar un memristor a cadascun dels llocs on el mur gira i aplicar un impuls elèctric d’un sol voltatge a l’entrada i a la sortida del laberint. El corrent només fluirà pel camí de sortida. Amb el flux del corrent, els memristors per on passa canvien de resistència. Quan l’impuls desapareix la solució quedarà gravada en els memristors que han canviat la seva resistència. Tots els memristors computen la solució al mateix temps, en paral·lel.

Els memcomputers també mostren la seva eficàcia en un dels problemes més difícils en la ciència de la computació: calcular les propietats d’una sèrie molt llarga de nombres enters. Aquesta és la tasca que cal fer quan es vol desxifrar codis complexs. Per exemple si en una sèrie de 100 nombres enters positius i negatius volen esbrinar si algun subconjunt suma zero. Si un ordinador és capaç de donar resposta a aquesta pregunta en un segon per una sèrie de 10 nombres, per una de 100 trigaria 10 elevat a 27 segons, més d’un trilió d’anys. Un memcomputer podria fer-ho en un segon de manera similar a la usada en el problema del laberint.

De moment, encara que ja tenim els components d’un memcomputer, un ordinador basat en aquesta arquitectura no està disponible comercialment. Un dels reptes serà escriure el software adequat per a controlar-lo.  També s’està pensant en ordinadors híbrids que facin servir la mateixa arquitectura actual per a tasques senzilles, però que usin els nous components per a tasques que ho requereixin. En el futur sentirem a parlar molt de memristors i els altres components ja esmentats. Podria ser que a la volta d’uns quants anys portessim a la mà un aparell que pogués reconèixer patrons o modelar el clima de la Terra a una escala molt fina.

 

 

Hololens, una nova forma d'interaccionar amb els ordinadors

En la recent presentació del Windows 10,  que serà multiplataforma i gratuït pels usuaris del Windows 7 i 8,  Microsoft ha presentat un gadget , unes ulleres que submergeixen en una realitat virtual sense perdre de vista la real i on l’usuari interacciona amb hologrames.  Per exemple, pots agafar un martell d’un videojoc donar un cop a una taula real i aquesta en la teva visió es trenca i acaba desapareixent, és a dir hem fet que una eina virtual interaccioni amb un objecte real. Entre altres aplicacions possibles: videoconferències més realistes i ajudes a reparacions a distància, o visites virtuals a Mart als llocs que el Rover ha explorat.

Segons opinions , encara que no se sap quan estarà a la venda l’Hololens, ni el preu que tindrà, estem davant d’un moment crucial en la tecnologia com ho va ser el ratolí o l’iPhone.

 

 

Una nova tècnica: la microscopia expansiva

 

Aquest dies hem parlat de pensar "fora de la caixa" i aquí en tenim un exemple. Encara que els microscopis electrònics van superar fa temps la resolució dels microscòpics òptics, els electrònics tenen una sèrie de desavantatges, ja que són més costosos, més difícils d’operar, les imatges són en blanc i negre i amb ells no es poden observar teixits vius, la qual cosa és una limitació en biologia.  La resolució d’un microscòpic està limitada per la longitud d’ona de la font d’il·luminació i per això el microscòpic electrònic és més potent, ja que la longitud d’ona associada a un electró és molt més petita que la de la llum visible. La longitud d’ona més curta de la llum visible està al voltant de 380 nm (nanòmetres, és dir milionèsimes de mm). Això limita la resolució dels microscopis òptics a uns 200 nanòmetres que és una grandària 500 vegades més petita que el gruix d’un cabell humà. La longitud d’ona d’un electró depèn de la velocitat,  segons una coneguda fórmula de De Broglie, però, per posar un exemple,  un electró a 5.900 km/s té una longitud d’ona de 0,12 nm .

Però, “allí donde no va Mahoma, va la montaña”.  Si estem limitats per la longitud d’ona per observar teixits vius, no podem engrandir aquests? Això és el que han aconseguit uns investigadors del M.I.T. a Boston, usant un gel que respon a estímuls com és l’aigua, descobert en els anys 70 per un físic del M.I.T., Toyoichi Tanaka. La idea se’ls va ocórrer en una sessió de brainstorming.

Es tracta d’un polímer usats en els bolquers dels infants, que absorbeix de 200 a 300 vegades la seva massa d’aigua.  De moment han aconseguit engrandir les mostres entre 4 i 5 vegades, preservant la seva estructura però creuen que podran arribar a 10 vegades.  Amb aquesta tècnica segurament es podran observar l’estructures individuals de les proteïnes i crear models tridimensionals de àrees grans del cervell d’animals

Solució al problema dels trens i el drone

Si us heu estat torturant per trobar la solució calculant la distància directament (és el que va fer Von Neumann, però ell era un geni i ho va resoldre mentalment en minuts), el que havíeu d’haver fet és canviar d’enfocament (pensar fora de la caixa!). Calcular el temps.  Com que els trens xocaran a meitat de camí, és a dir desprès d’haver recorregut 50 km, és a dir,  al cap d’una hora i el drone fa 100 km/h, el drone haurà recorregut 100 km.

En matemàtiques sovint un problema té el seu dual (en geometria projectiva, en teoria de cordes, etc...) i resolent un dels problemes (el més fàcil) obtenim la solució de l’altre, el difícil.

El Barcelona Supercomputer Center (BSC)

El Marenostrum, el superordiandor més bell del món

Barcelona i Catalunya no són només centres d’excel·lència en gastronomia, medicina, esports, indústria de l’automoció, etc... sinó també ho són en fotònica i supercomputació. Aquesta setmana he visitat el superordinador Marenostrum 3.  Al referir-se al seu antecessor la revista Fortune va dir en el 2006: “No és el més ràpid del món, però sí el més bell”. Es referia a que l’ordinador està situat en una capella d’estil romànic construïda en el segle XX pel financer Girona en donació a la seva filla que es va fer monja. Cofinançat la major part pel govern espanyol, la Generalitat i la UPC, hom es pot preguntar com és que no està a Madrid. La resposta es deu al seu director Mateo Valero, una autoritat mundial en paral·lelisme (el sistema de funcionament dels superordinadors, on milers de processadors treballen en paral·lel), receptor de nombrosos premis internacionals i autor de més de 600 articles científics. Quan IBM va decidir construir un superordinador de propòsit general (fins aquell moment cada superordinador s’especialitzava en certes tasques com meteorologia, càlculs de reaccions nuclears, etc.) va dir que la condició per a oferir-lo a l’estat espanyol és que es posés a Barcelona. La raó: Mateo Valero.

En l’any 2004 aquest ordinador era el més ràpid d’Europa i el 4rt de món. Quan es va fer la posta al dia al cap de 2 anys era el primer d’Europa i el 5è del món. Malauradament, la crisi ha fet posposar les postes al dia fins el 2014. Avui dia està entre els 10 primers d’Europa i el 54 del món. Les primeres posicions les ocupen avui dia els xinesos i els americans que es van alternant en el ranking. Per a que tingueu una comparativa el superordinador xinés més ràpid del món té 312.000 processadors i una velocitat de càlcul teòrica de 55 petaflops (55 seguit de 15 zeros de operacions per segon). El Marenostrum té uns 50.000 processadors Intel, connectats per 100 km de fibra òptica i una velocitat de càlcul de poc més d’un petaflop. Consumeix una potència de 1,08 megawatt i la factura elèctrica que només la màquina genera és de 1,4 milions d’euros anuals. El sistema operatiu és Linux. La propera frontera en velocitat és l’exaflop (1.000 vegades més que el Marenostrum). A aquest pas els superordinadors necessitaran una central elèctrica dedicada només a ells.

Per a que serveix un superordinador? Bàsicament, per fer simulacions. Un exemple. Repsol explora petroli en el golf de Mèxic. Allí cal perforar a milers de metres de profunditat per travessar el mar i les capes salines sota el fons i arribar a possibles bosses de petroli. Cada perforació comporta una inversió de 100 milions de dòlars i la taxa d’èxit fins fa poc era de una de cada 10. Amb les dades subministrades pels vaixells que exploren el fons marí, el Marenostrum ha aconseguit passar la taxa d’èxit de 1 a 6 de 10. Un estalvi de 500 milions de dòlars i la raó per la qual Repsol ha finançat el nou edifici on s’instal·larà el proper ordinador del BSC. Ara es tracta d’un projecte europeu en el qual els principals països: Alemanya, el Regne Unit, França, Itàlia i  Espanya han decidit que cada un d’ells tindrà per torn rotatiu l’ordinador més potent d’Europa. L’any 2016 li tocarà al BSC.

Al BSC hi treballen 350 investigadors de més de 40 països que han treballat des de la seva fundació en més de 3.000 projectes. Normalment treballen en 20 o 30 projectes simultàniament.  Un altre exemple és el dels molins de vent d’Iberdrola: com situar-los en un lloc concret per a optimitzar-los. La supercomputació és la tercera pota de la ciència, essent les altres dues les formulacions teòriques i els experiments i observacions. Actualment, el BSC treballa en modelitzar el cor, un exemple d’investigació multidisciplinar on col·laboren informàtics, matemàtics i metges. https://www.youtube.com/watch?v=0sQ6J5aTUd0

Per modelitzar un objecte s’aplica el mètode dels elements finits que consisteix en discretitzar un objecte que es considera continu (encara que segons la teoria atòmica sabem que no ho és), governat per equacions diferencials i aproximar-lo per una malla de punts.  Quan més fina és la malla, millor l’aproximació i aquí entra la supercomputació, ja que no és el mateix calcular amb un centenar de punts que amb milions. El mètode converteix un problema d’equacions diferencials en un problema d’àlgebra lineal.

 

 

Thinking outside the box (pensar fora de la caixa)

La solució al trencaclosques de l'anterior bloc la trobareu fàcilment si canvieu de perspectiva: gireu el dibuix 180 graus.

D’això els americans en diuen “thinking outside the box”. Copio de la Wikipedia:

Pensar fuera de la caja

El juego de los "nueve puntos". El objetivo de este rompecabezas es conectar los 9 puntos usando 4 lineas rectas o menos sin levantar la pluma del papel y sin trazar la misma lineas más de una vez.

Pensar fuera de la caja (también pensar más allá de la caja^{[1] [2]} ) es una metáfora que significa pensar diferente, de manera no convencional o desde una nueva perspectiva. Esta frase casi siempre se refiere al pensamiento novedoso o creativo. Se piensa que el término se deriva de consultores de administración en las décadas de 1970 y 1980 retando a sus clientes a resolver el juego de los "nueve puntos", cuya solución requería de algo de pensamiento lateral.

El latiguillo —frase de constante repetición— o cliché, se ha usado ampliamente en el ámbito de los negocios, especialmente por consultores de gestión y coaches ejecutivos, además ha sido referenciado en un gran número de anuncios. Pensar fuera de la caja es mirar más lejos y tratar de no pensar cosas obvias si no tratar de pensar más allá.

Proveu de resoldre aquest trencaclosques i desprès mireu la solució, més avall, i comprendreu l’origen del terme “pensar fora de la caixa” (la caixa la formen els 9 punts).

 

I ara un nou trencaclosques: Dos trens estan situats en direccions contràries en una via recta separats 100 kms i avancen a 50 km/h. Un drone viatge d’un a l’altre i quan arriba a un tren, gira fins que troba l’altre tren i així succesivament fins que queda esclafat al xocar els trens. Quina distància ha recorregut el drone si viatge a 100 km/h?

Es diu que el geni del Von Neumann, que era també un gran calculista, va ser capaç de resoldre aquest trencaclosques fent el càlcul mentalment en segons. En la seva època el joc parlava d’una mosca en lloc d’un drone.


Solució al trencaclosques dels nou punts:

 

 

Un curiós trencaclosques

Podeu endevinar a quina plaça està el cotxe?

 

 

 

Si no ho podeu fer en el temps dels estudiants de primària de Hong Kong, no us amoïneu. Si us entrenessin en aquest tipus de problemes també els podríeu resoldre. Solució en una propera comunicació