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Cómo un inventor del que probablemente nunca hayas oído hablar dio forma al mundo moderno
Muchos de los inventores que impulsaron la revolución digital se han convertido en nombres familiares. Y con razón. Innovadores como Steve Jobs, Bill Gates y Mark Zuckerberg contribuyeron poderosamente a las tecnologías que han transformado nuestra vida cotidiana y la sociedad.
Sin embargo, si no eres ingeniero, probablemente nunca hayas oído hablar del brillante inventor Rudolf Kálmán, un ingeniero y matemático nacido en Budapest que murió el 2 de julio en Gainesville, Florida, a los 86 años. Su contribución fundamental, un algoritmo llamado el filtro Kalman, hizo posibles muchos logros tecnológicos esenciales de los últimos 50 años. Estos incluyen sistemas aeroespaciales como las computadoras que llevaron a los astronautas del Apolo a la luna, vehículos robóticos que exploran nuestro mundo desde las profundidades del mar hasta los planetas exteriores y casi cualquier esfuerzo que necesite estimar el estado del mundo a partir de datos ruidosos. Alguien describió una vez todo el sistema GPS: una constelación de satélites, estaciones terrestres y computadoras que rodea la Tierra como un enorme filtro de Kalman.
Dentro de su comunidad profesional, Kálmán era muy conocido y muy admirado, y recibió numerosos premios y honores. En 2009, el presidente Obama le otorgó la Medalla Nacional de Ciencias. Si ha estudiado alguna forma de robótica, control o ingeniería aeroespacial en las últimas cuatro décadas, entonces el filtro epónimo de Kálmán fue tan fundamental para su trabajo como lo es el teorema de Pitágoras para los estudiantes de secundaria que se preparan para el SAT.
Este es el por qué. Los ingenieros de control saben que solo se puede controlar lo que se puede medir. Cuanto más precisamente puedas medirlo, mejor podrás controlarlo.
Considere el desafío al que se enfrentaron los ingenieros encargados de diseñar las computadoras de vuelo de Apolo a principios de la década de 1960. Los datos sin procesar de las computadoras (medidas de sensores como giroscopios, acelerómetros y radares) eran inherentemente ruidosos, llenos de errores aleatorios e inexactitudes desordenadas. Cuando se dirige hacia una luna rocosa a gran velocidad, esos errores pueden arruinar su día.
De alguna manera, debe poder filtrar este ruido de las mediciones y hacer la mejor estimación posible de dónde se encuentra y qué tan rápido se está moviendo. También necesita saber qué tan buenas o malas son sus estimaciones, en un sentido estadístico, ya que puede ser desastroso pensar que lo está haciendo mejor de lo que realmente lo está haciendo. Y todo esto debe suceder en fracciones de segundo a medida que la nave espacial acelera hacia la luna, intenta aterrizar en la luna o enhebra la aguja de un corredor de entrada cuando vuelve a entrar en la atmósfera de la Tierra.
Ahí es donde entró Rudolf Kálmán. Publicó un ingenioso algoritmo de estimación recursiva en 1960. El filtro lograría el objetivo de estimar y predecir con precisión variables críticas como la ubicación, la dirección y la velocidad en presencia de mediciones con ruido, e incluso estimar el ruido. . Otros, como el inventor de la cibernética Norbert Wiener, habían abordado el problema antes, pero Kálmán adaptó su solución al mundo emergente de las computadoras digitales y el procesamiento en tiempo real.
Cuando el módulo lunar del Apolo 11, controlado por Neil Armstrong y un programa de software, hizo su aterrizaje vertiginoso en el Mar de la Tranquilidad, el filtro Kalman aseguró que los datos de posición en tiempo real provenientes del seguimiento por radar basado en la Tierra coincidieran estrechamente con los de a bordo. sensores Escuche las cintas y escuchará a Buzz Aldrin gritando las estimaciones del filtro Kalman cuando Armstrong aterrizó.
Casi ese mismo cálculo, con filtros Kalman modernizados, ocurre de forma rutinaria dentro de su teléfono móvil. El sensor GPS del teléfono proporciona coordenadas del mundo real sobre la faz de la Tierra, mientras que sus acelerómetros detectan movimientos pequeños y rápidos. Cada uno tiene ruido e imprecisión de diferentes tipos; el filtro Kalman los combina para obtener lo mejor de ambos mundos. Conduzca su automóvil hacia un túnel, por ejemplo, y perderá el GPS, pero el filtro Kalman aún logra una navegación a estima bastante buena hasta que sale al otro lado y obtiene una nueva solución de GPS.
Pero eso es solo el comienzo del impacto que la obra de Rudolf Kálmán tendrá en el mundo. En la próxima década, el filtro de Kalman estará funcionando en las tecnologías de consumo que cambiarán su vida de manera igualmente profunda.
Los mismos problemas de orientación y navegación que enfrentaron los ingenieros de Apollo hace 50 años (cómo ubicar objetos con precisión en la inmensidad del espacio) desafían a los ingenieros de hoy en día a medida que diseñan automóviles autónomos que pueden navegar con seguridad en ciudades inteligentes, juegos de computadora de realidad aumentada, y compañeros robóticos para trabajar en la planta de producción y en su hogar.
Todos estos inventos requieren información precisa, lo que llamamos microlocalización, en algunos casos hasta milímetros, para garantizar que su automóvil autónomo estacione en su garaje y no en su césped, que sus auriculares de realidad virtual para juegos lo hagan volar y no vomitar , y que tu compañero robot de confianza vierta el café en tu taza y no en tu regazo. Esto significa millones y quizás miles de millones de filtros Kalman.
Pero luego está el Internet de las cosas, la infraestructura tan esperada de un mundo conectado e inteligente del futuro. El Internet de las cosas requerirá filtros de Kalman en billones de objetos inteligentes para guiarlos a donde y cuando los queramos, en nuestros lugares de trabajo, en nuestros hogares y en otras partes de nuestras vidas.
Entonces quizás Kálmán finalmente se una a Jobs, Gates y Zuckerberg como un nombre familiar.
David Mindell es profesor en el MIT y fundador de Humatics, una empresa de microlocalización de Cambridge, Massachusetts, que utiliza el filtro Kálmán. Frank Moss, ex alumno del Laboratorio de Instrumentación del MIT que construyó las computadoras Apollo, fue director del Laboratorio de Medios del MIT y miembro de la junta de Humatics.