Los sorprendentes avances informáticos están empujando a las ciudades inteligentes a la realidad

La capacidad de procesamiento de la computadora está a punto de superar la capacidad de almacenamiento de datos. Este es el punto de inflexión sobre el que he advertido durante varios años, y promete un futuro a corto plazo muy peligroso e impredecible. La mayoría de las personas no sabrán qué les golpeó, ya que no pueden entender las implicaciones de esto.

Los datos son para la tecnocracia como la sangre es para su cuerpo. Durante muchos años, ha sido más fácil recopilar y almacenar datos que procesarlos para obtener significado. Para aclarar este punto, considere que su computadora personal puede tener una capacidad de almacenamiento de datos de 1 Terabyte, pero el procesador de su computadora solo puede abrir y ejecutar algunos programas a la vez; la mayor parte de los datos de su disco de almacenamiento están ahí, sin hacer nada.

¿Quién recopila datos? Casi todo el mundo. Ciudades, condados, estados, gobiernos nacionales, agencias de inteligencia, corporaciones, las Naciones Unidas. La intención expresa de la palabra "Smart" - Smart Cities, Smart Grid, Smart Growth, etc. - es recopilar datos para su gestión y control.

En 1965, el fundador de Intel, Gordon Moore, escribió un artículo en el que sugería que la cantidad de componentes por circuito integrado se duplicaría cada año. En 1975, revisó el factor de duplicación a cada dos años, y finalmente se decidió que la representación más precisa era de dieciocho meses. Esto se conoció como la Ley de Moore y se ha demostrado que es precisa año tras año durante los últimos 40 años.

Eso es historia ahora, y la Ley de Moore está oficialmente muerta y enterrada.

NVIDIA ha conmocionado al mundo al lanzar una supercomputadora 2 petaflop AI (modelo DGX-2) por el mero precio de $ 399,000. Un petaflop es un billón de cálculos numéricos por segundo, y está representado por 10 seguido de ceros 15. En comparación, la supercomputadora más rápida del mundo puede procesar petaflops 125 y cuesta decenas de millones.

Lo sorprendente es que el DGX-2 es 10X más potente que su predecesor, el modelo DGX-1, que se lanzó solo 6 meses antes. Eso es un aumento de orden de magnitud, es solo un mes 6.

Según NVIDIA, un $ 399,000 DGX-2 reemplaza $ 3 millones de servidores de doble CPU que consumen kilovatios 180; es 1 / 8 el costo, usa 1 / 18 del poder y utiliza 1 / 60th del espacio.

Una vez más, lo importante aquí es que la potencia de procesamiento está alcanzando y superando los avances del almacenamiento de datos, lo que significa que los tecnócratas podrán procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. En el caso de NVIDIA, quién es el co-líder con IBM en Centros de control de Smart City, cualquier ciudad mediana o más grande puede permitirse fácilmente $ 399,000 para realizar un seguimiento de todo que se pueden recopilar y cuantificar: todos los sistemas como energía, agua, aire y tráfico, edificios inteligentes, cámaras con reconocimiento facial, lectores de matrículas, etc., etc.

IBM es el feroz competidor de NVIDIA por el dominio en el mercado de centros de control de Smart City. IBM predice que la llamada computación 'cuántica' pasará del uso de investigadores científicos al ámbito público dentro de 5 años, o para 2023. Según Forbes,

"Al igual que las primeras computadoras digitales, la computación cuántica ofrece la posibilidad de tecnología millones de veces más poderosa que los sistemas actuales, pero la clave de su éxito será traducir los problemas del mundo real al lenguaje cuántico".

Los científicos informáticos visualizan computadoras cuánticas que se ejecutan lado a lado con computadoras convencionales como el DGX-2, donde las ecuaciones típicamente insolubles se pasan al lado cuántico para el cálculo instantáneo.

Desde un punto de vista puramente técnico, estas nuevas tecnologías son realmente fascinantes. Sin embargo, en manos de los planificadores de Smart City de Technocrat, augura una dictadura científica a nivel local porque, por primera vez en la historia, la recopilación de datos en tiempo real y el análisis en tiempo real irán de la mano.