¿A qué ritmo evoluciona el aprendizaje en línea? ¿Son las turbinas eólicas una inversión prometedora? ¿Y cuánto falta para que llegue al mercado un aerodeslizador barato?
Responder a preguntas como estas requiere conocer algo sobre el ritmo al que mejora una tecnología. Ahora, ingenieros del MIT han ideado una fórmula para estimar a qué velocidad avanza una tecnología, basándose en información obtenida de patentes pertinentes.
Los investigadores determinaron las tasas de mejora de 28 tecnologías diferentes, entre ellas la energía solar fotovoltaica, la impresión 3D, la tecnología de pilas de combustible y la secuenciación del genoma. Buscaron en la base de datos de la Oficina de Patentes de EE. UU. las patentes asociadas a cada ámbito —más de 500.000 en total— mediante el desarrollo de un método novedoso para seleccionar rápida y precisamente las patentes que mejor representan cada tecnología.
Una vez identificadas, los investigadores analizaron ciertas métricas de las patentes de cada ámbito y descubrieron que algunas tenían más probabilidades que otras de predecir la tasa de mejora de una tecnología. En particular, las citas posteriores —el número de veces que patentes posteriores citan una patente— son un buen indicador, al igual que la fecha de publicación de una patente: es probable que las tecnologías con patentes más recientes estén innovando a un ritmo más rápido que aquellas con patentes más antiguas.
El equipo ideó una ecuación que incorpora la media de citas posteriores y la fecha media de publicación de un conjunto de patentes, y calculó la tasa de mejora de cada ámbito tecnológico. Sus resultados coincidieron estrechamente con las tasas determinadas mediante el enfoque, mucho más laborioso, de encontrar numerosos datos históricos de rendimiento para cada tecnología.
Entre los 28 ámbitos analizados, los investigadores descubrieron que las tecnologías de desarrollo más rápido incluyen las comunicaciones ópticas e inalámbricas, la impresión 3D y la tecnología de resonancia magnética, mientras que ámbitos como las baterías, las turbinas eólicas y los motores de combustión parecen mejorar a un ritmo más lento.
Chris Benson, antiguo estudiante de posgrado del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT, afirma que la nueva herramienta de predicción podría interesar a capitalistas de riesgo, empresas emergentes y laboratorios gubernamentales e industriales que buscan explorar nuevas tecnologías.
«Nuestro método tiene muchos matices, y no lo veo como algo para entregar a las masas y que jueguen con él», dice Benson, quien ayudó a desarrollar la herramienta de predicción. «Lo veo más como algo en lo que trabajamos con alguien para ayudarle a entender cuáles serán las capacidades tecnológicas futuras que le interesan. Probablemente nos parecemos más a un agente inmobiliario que a Zillow».
Benson y Chris Magee, profesor de práctica de sistemas de ingeniería en el MIT, han publicado sus resultados esta semana en la revista PLoS ONE. El artículo contiene los hallazgos fundamentales y las ecuaciones que relacionan la mejora tecnológica con diversas características de las patentes.
Dinamismo tecnológico
En 2003, Magee comenzó a determinar las tasas de mejora de diversas tecnologías. En aquel momento, le interesaba saber cómo evolucionaban las tecnologías en relación con la ley de Moore, una observación originalmente referida a las computadoras, según la cual el número de transistores en un chip se duplica cada dos años.
«Había muchas cosas que no avanzaban tan rápido como la ley de Moore, y empecé a intentar medirlas», recuerda Magee.
Al principio, Magee abordó el problema caso por caso, determinando qué métricas representaban mejor la productividad de un ámbito determinado. Luego recopiló datos para cada métrica, como el precio y la velocidad de fabricación de un producto, y los utilizó para calcular la tasa general de mejora. En 2010, se dio cuenta de que uno de los recursos más completos sobre tecnología se encontraba en los registros de patentes de EE. UU.
«Pensamos: “Quizá haya suficiente información ahí como para vincularla con el dinamismo del cambio técnico”», dice Magee.
Durante varios años, él y su grupo identificaron las patentes más pertinentes de un ámbito tecnológico leyendo literalmente miles de patentes, un proceso que requería muchísimo tiempo. El método no era muy fiable, ya que dos personas podían elegir conjuntos de patentes completamente distintos para representar la misma tecnología.
Un «Standard & Poor’s» de la tecnología
En 2012, Magee y Benson idearon un método más eficiente y repetible para identificar conjuntos de patentes pertinentes, observando la coincidencia entre los sistemas de clasificación de patentes de EE. UU. e internacionales.
Para cada patente aceptada por la Oficina de Patentes de EE. UU., un revisor de patentes la clasifica en varias clases de ambos sistemas. Por ejemplo, una patente de energía solar fotovoltaica puede registrarse en las clases estadounidenses «baterías» y «dispositivos de estado sólido activos», y en el sistema internacional como «dispositivos semiconductores».
El equipo descubrió que, al buscar coincidencias de patentes entre ambos sistemas de clasificación, podía identificar repetidamente el mismo conjunto de patentes que mejor representa una tecnología en cuestión de horas, en lugar de meses.
Una vez identificado un conjunto pertinente de patentes, los investigadores buscaron métricas dentro de las patentes que pudieran utilizar para calcular la tasa de mejora de una tecnología. Descubrieron que la media de citas posteriores de un conjunto de patentes durante los tres primeros años tras su publicación, y la fecha media de publicación, eran los mejores indicadores de la mejora tecnológica. Benson afirma que también pudieron descartar información de patentes menos útil.
«Si una tecnología tiene más patentes en general, debería avanzar más rápido, pero resulta que no es así», dice Benson. «La impresión 3D solo tiene entre 300 y 500 patentes, y mejora al mismo ritmo que los semiconductores, que tienen unas 150.000 patentes. Así que la correlación es prácticamente nula».
El equipo ideó una ecuación sencilla que incorpora las citas posteriores y la fecha de publicación, y utilizó el método para predecir las tasas de mejora de 28 tecnologías. Luego, los investigadores compararon esas tasas con las que habían obtenido previamente mediante su método, más laborioso y basado en datos históricos, y descubrieron que los resultados de ambos métodos coincidían estrechamente.
Después utilizaron su método más eficiente para predecir las tasas de mejora de 11 tecnologías emergentes durante los próximos 10 años. Entre ellas, los ámbitos de crecimiento más rápido parecen ser el aprendizaje en línea y la representación digital, mientras que las tecnologías de avance más lento incluyen la ingeniería alimentaria y la fusión nuclear.
Doyne Farmer, profesor de matemáticas en la Universidad de Oxford, afirma que la idea de que el progreso tecnológico es predecible «es intelectualmente fascinante y tiene implicaciones prácticas muy poderosas».
«[Los] métodos del grupo deberían ser útiles para cualquier organización que esté considerando inversiones en tecnología, en particular agencias gubernamentales de financiación, como el [Departamento de Energía de EE. UU.], que financian aplicaciones de ingeniería; firmas de capital riesgo; o empresas que se dedican realmente al negocio de la tecnología», dice Farmer, quien no participó en la investigación. «Apostar acertadamente por el progreso tecnológico es esencial para resolver problemas como el cambio climático. Por tanto, todos deberíamos beneficiarnos de este trabajo».
Magee espera que el método pueda utilizarse de forma muy similar a un sistema de calificación, como Standard & Poor’s y otros índices bursátiles. Esas calificaciones podrían ser útiles para inversores que buscan el próximo gran avance, así como para laboratorios científicos que estén considerando nuevas líneas de investigación. Magee afirma que saber cómo podrían mejorar diversas tecnologías en la próxima década podría dar a los innovadores una idea de cuándo podrían madurar las «tecnologías habilitadoras» y hacer posibles ideas más ambiciosas, como los aerodeslizadores y los coches voladores fabricados en serie.
«Podemos ayudar a reducir la incertidumbre sobre las capacidades futuras de una tecnología, no a cero, sino a una cifra más manejable», dice Benson. «Creo que eso es valioso de muchas maneras distintas».
Este artículo se publica en colaboración con MIT News. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autora: Abby Abazorius trabaja en la Oficina de Noticias del MIT.
Imagen: Una figurilla impresa en una impresora 3D. REUTERS/Pichi Chuang.
