La digitalización de nuestras vidas debido a los datos tiene desde hace tiempo su fiel reflejo en el concepto de las Smart City. Ciudades digitales capaces de utilizar los datos y las nuevas tecnologías para mejorar la sostenibilidad y la eficiencia de los procesos y actividades urbanas. Como el transporte y la movilidad, la gestión de recursos naturales, la gestión energética o la gestión pública, entre otras.
Para ello, las infraestructuras y edificios de la Smart City deben ser inteligentes, estar conectadas y poder captar, almacenar y sacar valor de los datos a través de la aplicación de diferentes técnicas analíticas.
La Analítica Descriptiva y Analítica Diagnóstica para tener una visión general y un mayor conocimiento y control sobre un proceso dado (poder saber qué pasa y por qué razón). Por ejemplo, la evolución de la intensidad media de tráfico (IMD) de una vía, y a qué se debió una incidencia de mayor intensidad en un momento dado.
La Analítica Predictiva para predecir lo que va a pasar y poder adelantarse a los hechos. Por ejemplo predecir cuál será la IMD para el lunes de la próxima semana a las 5 de la tarde.
Y la Analítica Prescriptiva para optimizar y automatizar el proceso de toma de decisiones. Por ejemplo, automatizar las decisiones sobre la IMD de las vías de una ciudad, para que los lunes por la tarde se reduzcan los atascos en las radiales de la ciudad o restringir el acceso a la zona centro de vehículos ante niveles de emisiones elevados.
Vamos a ver todas las áreas dentro de un ecosistema Smart City, y cómo la Analítica Avanzada de datos y la Inteligencia Artificial pueden ayudar en cada una de ellas.
El ecosistema Smart City
Movilidad urbana y transporte
El gran aumento de la población urbana y el inevitable crecimiento de las ciudades han complicado la movilidad dentro de las mismas, con distancias más largas y un mayor número de automóviles en circulación. Los atascos se han convertido ya en parte intrínseca de las grandes urbes, un hecho que disminuye notablemente la calidad de vida de los ciudadanos. Sin contar con la gran cantidad de contaminación que generan los medios actuales de transporte.
El fin último del área de la movilidad urbana es conseguir 0 atascos, 0 emisiones y 0 accidentes. Objetivo al que puede ayudar la IA, gracias a su uso en la gestión de tráfico dentro de las ciudades, la gestión de flotas de empresas logísticas y de transporte, los edificios e infraestructuras (carreteras, aeropuertos, aparcamientos o puertos) sostenibles y conectados, y los coches eléctricos y autónomos.
Por ejemplo, empresas como Waze utilizan la IA para mejorar la movilidad en las ciudades, informando a los conductores en tiempo real sobre el tráfico, gracias a un sistema bidireccional de transmisión de datos entre agencias gubernamentales, empresas y particulares. Además recomienda a los ciudadanos la ruta más rápida a su destino, evitando los atascos y optimizando las rutas.
Los sistemas inteligentes de gestión de flotas en empresas de logística y transporte, a través de la monitorización en tiempo real son capaces de optimizar las rutas de tránsito para minimizar el gasto de combustible y la contaminación. Además de aumentar la seguridad y reducir el número de accidentes teniendo en cuenta el comportamiento previo de los conductores ante determinados trayectos, puntos negros, condiciones de la calzada y situaciones climatológicas adversas.
Los vehículos eléctricos y autónomos conectados con los sistemas de las Smart Cities, no contribuyen a las emisiones de CO2 e intercambian información con la señalización y los sensores inteligentes presentes en el entorno urbano y la calzada. Reduciendo la contaminación, el tráfico y el número de accidentes, y facilitando el tránsito y el aparcamiento de vehículos.
Gestión de residuos
La aplicación de la Analítica Avanzada en la gestión de residuos consigue una mayor eficiencia de procesos, mejorando la calidad medioambiental de las ciudades.
Por ejemplo, incorporando dispositivos IoT en los contenedores, capaces de controlar su contenido, informar a un sistema central del momento óptimo de recogida y alertar en caso de identificar personas en su interior o del robo de residuos. O aplicando Analítica Predictiva al sistema central para el envío de camiones de recogida, minimizando el consumo de combustible.
También es importante la optimización del proceso de tratamiento de ciertos tipos de residuos cuyo impacto ambiental es muy alto. Como puede ser el tratamiento de residuos de construcción y demolición.
Gestión del agua
Las diferentes técnicas de Analítica Avanzada de datos pueden ayudar enormemente a la gestión del agua para convertirlo en otro de los puntos a tener en cuenta en una Smart City. A través de contadores inteligentes que permiten el cálculo de consumo sin necesidad de la lectura manual de los contadores, monitorizadores de la calidad del agua, sistemas de detección de fugas o el mantenimiento preventivo de la red basándose en mantenimiento predictivo, se consigue: ahorro de costes, aprovechamiento del agua, y un control de su calidad para evitar situaciones de riesgo para la salud de los ciudadanos.
Gestión energética
Los sistemas inteligentes de gestión energética buscan el ahorro de costes energéticos, la reducción de la huella por el efecto invernadero y el aumento de la seguridad. En las Smart Cities este objetivo se cumpliría a través de contadores inteligentes, sistemas eficientes de la gestión del suministro eléctrico, ventilación, calefacción y climatización, y el uso de energías renovables en edificios verdes.
Actualmente, según el estudio sobre eficiencia energética “Energy Efficiency Indicator Survey 2018” llevado a cabo por Johnson Controls Building Technologies & Solutions, el 59% de las organizaciones mundiales planea aumentar la inversión en eficiencia energética en los próximos años.
«Las organizaciones españolas están más interesadas que nunca en aprovechar los beneficios de integrar soluciones eficientes que hagan sus edificios más inteligentes, seguros y sostenibles» José Luis Borrallo, director de la división de climatización (HVAC) para Johnson Controls.
Seguridad y vigilancia
Gracias a la ciencia de datos se pueden modelizar las amenazas y riesgos para poder adelantarse a los posibles delitos, agresiones físicas y demás situaciones de peligro. De hecho algunos sistemas inteligentes ya realizan llamadas a emergencias automáticamente cuando detectan una situación de riesgo para la seguridad.
Los datos que se utilizan para el análisis avanzado en esta área son en muchas ocasiones grabaciones de vídeo, a las que se aplica reconocimiento de imágenes o reconocimiento facial. El uso de estos datos de carácter personal en el que aparecen personas identificadas o identificables, resulta tremendamente polémico en la sociedad actual.
Por ejemplo, en 2018 la cantante estadounidense Taylor Swift usó un software de reconocimiento facial en un concierto para detectar acosadores entre su público. Hecho que fue tremendamente criticado, ya que no se informó de este uso de su imagen a los asistentes. También lo usan los gobiernos en materia de seguridad, como el de EEUU. Por ello, ciudades como San Francisco (California, EEUU) han prohibido el uso de la vigilancia facial por parte del gobierno americano.
Manufacturing y fabricación
En el ámbito Smart City, contar con una industria eficiente y sostenible que utilice la Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial para optimizar los procesos de producción, el mantenimiento, la gestión energética y el aprovechamiento de recursos, es un valor diferenciador.
Porque permitirá no sólo aumentar los beneficios para la empresa, sino aumentar la seguridad de los procesos, evitar accidentes, reducir la contaminación y minimizar la cantidad de residuos generados.
Gobernanza electrónica y servicios al ciudadano
En el ámbito de los servicios a los ciudadanos, la IA puede ayudar en la gestión de información pública, resolución de agravios, sistemas de participación ciudadana y la creación de espacios eficientes como oficinas y lugares de trabajo, hospitales, comercios, escuelas y zonas públicas.
Para poder llevar a cabo una gobernanza electrónica e inteligente de las ciudades, es necesario contar con una economía inteligente (productividad y competitividad), una población inteligente (educación y pluralidad social), un gobierno inteligente (transparencia y participación ciudadana), así como una calidad de vida inteligente (cultura y servicios básicos).
Conseguir la digitalización y la optimización de procesos en las ciudades para convertirlas cada vez más en Smart Cities, requiere un enfoque transversal que toque todas y cada una de las áreas nombradas en el artículo. En el año 2004, España a través del Ministerio de Industria elabora el primer programa de Ciudades Digitales (Smart Cities) en el mundo. Actualmente la ciudad de Santander (Cantabria, España), cuenta con más de 20.000 sensores que conectan edificios, infraestructuras, transportes, redes y servicios públicos. Gracias a estos sensores, Smart Santander monitoriza los niveles de contaminación (monóxido de carbono), ruido, temperatura, tráfico y aparcamiento.
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