El uso de la IA en Smart Cities y las barreras de su implantación

El término emergente ‘Smart City’ o ‘Ciudad Inteligente’ se refiere al concepto de una ciudad capaz de utilizar los datos y las nuevas tecnologías con el fin de mejorar la sostenibilidad y la eficiencia en todos los aspectos de la misma. Desde el transporte urbano, la gestión energética, o la gestión del agua, hasta la gobernanza electrónica. 

“Una ciudad inteligente detecta las necesidades de sus ciudadanos, y reacciona a estas demandas transformando las interacciones de los ciudadanos con los sistemas y elementos de servicio público en conocimiento. Así, la ciudad basa sus acciones y su gestión en dicho conocimiento, idealmente en tiempo real, o incluso anticipándose a lo que pueda acaecer” Juan Murillo, responsable de Análisis Territoriales de BBVA Data & Analytics.

Para ello, las infraestructuras y edificios de la Smart City deben ser inteligentes y poder captar, almacenar y sacar valor de los datos. 

  • Captación de datos a través de sensores, cámaras, geo-localización, comunicaciones, internet, dispositivos conectados, bases de datos, y otras herramientas de medición.
  • Almacenaje de datos en la nube
  • Extracción del valor de los datos a través de la aplicación de diferentes técnicas analíticas y toma de decisiones en base a los posibles futuros escenarios.

Un ecosistema Smart City está constituido por diferentes sistemas y subsistemas inteligentes conectados a través de la nube, que optimizan la gestión de los recursos de la ciudad y sus ciudadanos. Buscando la sostenibilidad y la eficiencia en todas las áreas.

Gestión de la ciencia de datos en las Smart Cities

El primer paso es la detección de problemáticas en la ciudad, para poder elaborar soluciones en consecuencia, teniendo en cuenta la escalabilidad. La IA a través del análisis de datos ayuda a encontrar las soluciones específicas para cada problemática, ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Por ejemplo, no será igual un plan de optimización energético para una ciudad con superávit de energía, que tendrá que optimizar su gestión energética desde el lado de la producción; que con déficit energético, que tendrá que hacerlo desde el lado de la demanda. 

Cuando se construye un ecosistema de ciudad inteligente o Smart City, la selección de la tecnología es crítica. Estos sistemas gestionan una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de vídeo hasta comentarios en medios sociales. Cada uno de estos datos debe interpretarse en el contexto adecuado y conectarse en un flujo de datos entre sistemas para que pueda extraerse conocimiento de ellos. 

Debe haber un modelo de datos común para las aplicaciones y sistemas existentes dentro de los edificios e infraestructuras de las Smart Cities. Lo que supone un verdadero reto actualmente. 

Todas las aplicaciones Smart incorporan Analítica Prescriptiva 

Como comentaba Manuel del Barrio en su ponencia “El valor de la Analítica Prescriptiva en la IA”, todo concepto o toda aplicación Smart en mayor o menor medida incorpora este tipo de analítica. Esto se debe a que la Analítica Prescriptiva es la única de las técnicas analíticas capaz de automatizar el proceso de toma de decisiones, y una aplicación Smart debe tener la capacidad de tomar decisiones de manera autónoma. 

Esta técnica analítica utiliza los datos y el conocimiento obtenido por otras técnicas, como la Analítica Descriptiva o la Analítica Predictiva, para elegir la mejor opción de entre todas las posibles decisiones. Creando posibles escenarios y resultados, y recomendando en más óptimo de acuerdo a los objetivos marcados. 

En las ciudades actuales ya se utilizan las bondades de la IA y sus técnicas analíticas de datos para diversos procesos urbanos. 

“La IA realiza más del 85% de todas las transacciones de acciones, controla la operación de plantas de energía, reactores nucleares, redes eléctricas, coordinación de semáforos… La complejidad y la velocidad requeridas para controlar de manera significativa esos sofisticados procesos impiden un control humano significativo”

Future of Life Institute, por Roman Yampolskiy, investigador de la IA en la Universidad de Louisville.

Retos y barreras de las Smart Cities

Las Naciones Unidas estiman que para el año 2050 la población mundial urbana aumentará en un 63% (de 3.900 millones a 6.300 millones de habitantes). Este gran crecimiento de las zonas urbanas pone una gran presión sobre las ciudades, que deben ser capaces de proporcionar servicios básicos a los ciudadanos. Si en los próximos años no contamos con viviendas, oficinas, hospitales, escuelas y demás infraestructuras sostenibles y eficientes, la vida en las ciudades será inviable. 

Además, según el mismo estudio llevado a cabo por la ONU, aunque actualmente las ciudades ocupan sólo el 2% de la Tierra en extensión, utilizan el 80% de la energía total gastada en el planeta, y emiten el 75% del dióxido de carbono. Esto nos hace ver que necesitamos encontrar una manera inteligente de utilizar mejor nuestros recursos naturales, y que las ciudades crezcan de manera sostenible

Una de las principales barreras que nos encontramos actualmente a la hora de construir una Smart City, (sostenible y eficiente) es la falta de un modelo de datos común para las aplicaciones y sistemas existentes dentro de los edificios e infraestructuras. Esto impide la interoperabilidad y limita la escalabilidad de los sistemas, lo que cuesta a la industria unos 15.000 millones de dólares al año. 

Las empresas, los gobiernos y los ciudadanos deben ser proactivos en la adopción de nuevas tecnologías. Las organizaciones deben impulsar la innovación, la creación de nuevos productos y el desarrollo de sistemas inteligentes para su integración en las tan esperadas Smart Cities.

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