La mayor parte de las personas pasan en torno a un 80%-90% de su tiempo en interiores. Sin embargo, mientras el posicionamiento en exteriores utilizando sistemas basados en satélite se considera ya una tecnología relativamente madura, su contrapartida en interiores está aún en una fase de desarrollo, con múltiples propuestas procedentes de varias compañías, y niveles de madurez sumamente heterogéneos. Iniciativas como la de Google tienen ya algún tiempo y se han extendido en numerosos lugares: puedes utilizarlo, por ejemplo, para encontrar tu camino en el complicado campus de IE Business School (veinte mil metros cuadrados en el centro de Madrid repartidos en más de veinte locales, a los que se une el campus de Segovia), así como en una creciente variedad de centros comerciales, museos, aeropuertos, etc.
La reciente adquisición de WiFiSlam por parte de Apple ha traído actualidad a un segmento en el que, sin duda, vamos a ver muchas novedades. ¿Quién es esta startup de algo más de dos años dirigida por un ex-becario de Google por la que Apple paga veinte millones de dólares, y para qué la quiere en su estrategia?
En lo referente a indoor positioning systems, IPS o posicionamiento en interiores hemos visto una amplia variedad de iniciativas, utilizando múltiples tecnologías que van desde el mapeo previo de señales WiFi disponibles y su catalogación en función de su intensidad relativa, hasta utilización de elementos como Bluetooth, RFID o incluso el magnetismo terrestre. No existe todavía un estándar aceptado para IPS, a pesar de que hablamos de un mercado en el que intervienen factores como la publicidad o el comercio geolocalizados en los que podemos hablar de muy elevadas previsiones, y que apuntan a que estamos entrando en toda una nueva era.
Lo que WiFiSlam (y otras compañías) hacen es, básicamente,utilizar una combinación de señales WiFi con los sensores de los terminales en los que se instala la aplicación. SLAM es un acrónimo que significa “Simultaneous Localization And Mapping”, y se refiere precisamente a esto, a la combinación de tecnologías utilizada. El mapeo WiFi exige un estudio previo que toma en cuenta tanto la situación de todos los diferentes nodos WiFi presentes en el área (estén abiertos o cerrados, todos pueden ser utilizados, dado que únicamente se tiene en cuenta la intensidad de la señal) como las características de la edificación (que determina factores como propagación a través de muros, rebotes, etc.), lo que determina que por lo general solo puedan establecerse sistemas de este tipo tras la coordinación con los responsables del local y un cierto trabajo de campo previo. En algunos casos, como el de Nokia, se incorporan otros sensores, como el Bluetooth, lo que exige llenar el espacio de emisores (beacons), pero es susceptible de ofrecer a cambio una mayor resolución.
Además, se recogen datos de los sensores del terminal en el que se instala la aplicación, tales como acelerómetros, giroscopios y magnetómetros, y se incorporan en forma de trayectorias, que permiten deducir ya no solo el posicionamiento estático (“estás aquí”), sino también la dirección del movimiento y el registro de ruta, o tracking. Si eres capaz de registrar un número suficientemente elevado de estas trayectorias y las sometes a algoritmos de machine learning junto con los mapas de señal WiFi, tienes la posibilidad de construir un mapa sustancialmente mejorado.
Tratemos de situar el tema: nuestros teléfonos y sus múltiples sensores, siendo utilizados para construir un mapa interior de un edificio, y a su vez, para registrar nuestros movimientos en él: cada vez que das un paso, éste es capturado por el giroscopio, que lo combina con los acelerómetros para calcular tu velocidad y orientación. Pero si esto todavía no es suficiente geek-porn para ti, trata de imaginarte incorporando el uso de tecnologías que permiten cronometrar el tiempo de llegada de los paquetes de datos a través de la WiFi para poder calcular mejor medidas de distancia a los hotspots, y combinándolas con señales magnéticas que son captadas por el magnetómetro de tu terminal, y finalmente, ya a otro nivel, con reconocimiento de imágenes y estudios psicológicos de toma de decisiones para intentar predecir rutas de personas en el interior de edificios.
Todo un entorno tecnológico que posiblemente no habías imaginado, con diferentes competidores tratando de poner en marcha sus soluciones y de conquistar un mercado sumamente interesante. Mientras Google lleva ya tiempo ofreciendo y difundiendo sus desarrollos en una amplia variedad de localizaciones, Apple ha venido adquiriendo compañías y conformando una interesante combinación para lanzar los suyos, un área en la que necesita indudablemente desarrollo tras el fiasco que supuso el lanzamiento de sus mapas. Y en el medio, muchas otras empresas con tecnologías similares o diferentes, pugnando por hacerse un hueco. Un área en la que, sin duda, vamos a ver en no mucho tiempo bastantes novedades interesantes.
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Si después de hacer tu comentario este no aparece, no se trata del espíritu de Dans que anda censurando también aquí, es que se ha quedado en la cola de aceptación. Sacaré tu mensaje de ahí tan pronto como pueda, si bien el supersistema este tampoco me avisa de estas cosas, por lo que tengo que estar entrando cada cierto tiempo a ver si hay alguno esperando. Un inventazo, vaya.