Autoras | Lucía Burbano, Elvira Esparza
El uso del big data en el desarrollo urbano ha transformado el modo de diseñar y gestionar las ciudades. Facilita a los urbanistas la toma de decisiones sobre las infraestructuras, los transportes, la vivienda o los servicios públicos según las necesidades de las ciudades.
Este análisis de datos en tiempo real, antiguamente impensable, ayuda a que los administradores municipales tomen mejores decisiones para la ciudad, lo que se refleja en mayor eficiencia en la prestación de servicios y en la asignación de recursos generando una experiencia urbana más sostenible.
Así es como la unión entre big data y ciudades inteligentes aspira a cambiar la planificación urbana de una manera nueva, optimizar las ciudades actuales y mejorar la gobernanza a todos los niveles.
¿Cuál es el papel del big data en las ciudades inteligentes?
El Big Data tiene un papel fundamental en las ciudades inteligentes porque facilita información en tiempo real, la optimización de los servicios públicos y una planificación urbana más eficiente y sostenible.
Además, al utilizar big data en la planificación urbana se pueden analizar tendencias y patrones para predecir necesidades futuras de las ciudades inteligentes.
Comprender el concepto: desde la recopilación de datos hasta la toma de decisiones
El big data es el cerebro en las ciudades inteligentes porque recoge una ingente cantidad de datos, procesa esa información mediante IA y machine learning y toma decisiones para optimizar los servicios.
El proceso se inicia con la recopilación de datos a través de los sensores y dispositivos instalados en las calles, edificios o vehículos gracias al IoT (Internet of Things). A partir de ahí, la IA y el machine learning contribuyen en el diseño de modelos predictivos relacionados con la movilidad, la gestión de la energía y la seguridad de las ciudades. Después, las plataformas de datos integran toda la información procedente de múltiples fuentes para llegar al procesamiento de toda la información con el edge computing.
Cómo los conocimientos basados en datos mejoran la eficiencia y sostenibilidad de las ciudades
El conocimiento de los datos mejora la eficiencia y sostenibilidad de las ciudades porque permite tomar mejores decisiones, al utilizar los datos en tiempo real. Por eso, el uso del big data y la IA en las ciudades inteligentes facilita el paso de una gestión urbana reactiva a una gestión predictiva y proactiva.
Aplicaciones principales del big data en entornos urbanos
Movilidad inteligente y optimización del tráfico
A través de los datos obtenidos de los sensores de tráfico, las cámaras, el transporte público y las aplicaciones móviles se analizan los patrones de tráfico en tiempo real, se identifican los puntos de congestión del tráfico y teniendo en cuenta la demanda de movilidad por zonas y horas se optimizan las rutas de transporte tanto público como privado. Los beneficios se traducen en una disminución de la contaminación ambiental como consecuencia de una mejor fluidez del tráfico. Copenhague combina datos de movilidad de bicicletas, autobuses y vehículos para gestionar rutas y reducir tiempos de viaje.
Gestión energética y monitorización ambiental
Los contadores inteligentes y las redes eléctricas facilitan el análisis de los patrones de consumo energético, la detección de la demanda y las posibles ineficiencias del sistema, además de que permiten optimizar la distribución energética en la ciudad. Como consecuencia de esta monitorización ambiental se reduce el consumo energético, los costes y la huella de carbono en las ciudades. Barcelona utiliza sensores en iluminación pública y edificios municipales para ajustar el consumo según la ocupación y la luz natural, lo que ha permitido un importante ahorro energético.
Sistemas de seguridad pública, salud y respuesta a emergencias
Para la gestión de la seguridad ciudadana se usan las cámaras de vigilancia, los sensores meteorológicos y satelitales junto con las redes sociales y las llamadas a los servicios de emergencias. Con estos datos se pueden identificar patrones temporales y espaciales de los delitos, mejorar el tiempo de respuesta ante las emergencias y acelerar los sistemas de alerta temprana en casos de desastres naturales. Nueva York, por ejemplo, analiza patrones de criminalidad para reforzar las patrullas de policía en las áreas de mayor riesgo.
Planificación urbana e infraestructura predictiva
Con la aplicación del big data en la planificación urbana se obtienen datos sobre la densidad de población, la movilidad, el uso de los espacios urbanos y las tendencias inmobiliarias y demográficas. A partir de estos datos se diseñan políticas de zonificación más precisas, se optimiza el uso del suelo y se pueden anticipar necesidades de vivienda e infraestructuras. París, por su parte, emplea IA para predecir el desgaste de infraestructuras, anticipar fallos y planificar las reparaciones antes de que se produzcan problemas graves, lo que ha mejorado la seguridad y reducido los costes.
Tecnologías que impulsan el big data en las ciudades inteligentes
Las principales tecnologías utilizadas junto con el big datan en las smart cities son:
Redes IoT, sensores y procesamiento de datos en tiempo real
Las redes IoT y los sensores permiten recoger todos los datos en tiempo real y potenciar la interoperabilidad de los servicios y prestaciones en las ciudades inteligentes.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la gestión urbana
La inteligencia artificial y el machine learning procesan todos los datos para automatizar respuestas en tiempo real y mejorar la toma de decisiones.
Estándares de computación en la nube e interoperabilidad de datos
Con la computación en la nube se pueden gestionar y almacenar grandes volúmenes de datos, mientras que la interoperabilidad de datos permite que los dispositivos se comuniquen entre sí y con las plataformas centralizadas para crear un sistema urbano más eficiente y sostenible.
Desafíos y consideraciones éticas
Privacidad, seguridad y gobernanza de los datos
Uno de los desafíos a los que se enfrentan las smart cities es la invasión de la privacidad de las personas provocada por la vigilancia a través de cámaras y sensores. Para evitar la desconfianza de los ciudadanos, los ayuntamientos tienen que ofrecer seguridad en el tratamiento y gobernanza de los datos.
Reducir la brecha digital en las ciudades basadas en datos
La brecha digital es un desafío en las ciudades inteligentes porque si no se consigue un acceso equitativo de todos los ciudadanos a los servicios se aumenta la desigualdad social. Por esa razón es importante favorecer la participación ciudadana en el diseño de aplicaciones y plataformas públicas y el acceso a las redes de banda ancha de los ciudadanos. Además de crear interfaces accesibles y válidas para personas con baja alfabetización digital.
El futuro del big data y las ciudades inteligentes
En el futuro, el big data y las smart cities avanzan hacia un modelo más predictivo y sostenible centrado en el ciudadano e impulsado por IA, los gemelos digitales, el edge computing y las nuevas formas de gobernanza de los datos. Las ciudades estarán hiperconectadas y tendrán infraestructuras capaces de aprender y adaptarse en tiempo real.
Integración de IA, 5G y gemelos digitales para ciudades de próxima generación
La integración de la IA con el big data permite tomar decisiones informadas a los gestores, visualizar en tiempo real el rendimiento de los equipos y el comportamiento de los ciudadanos y predecir las necesidades futuras y los posibles fallos de los sistemas. Con la IA generativa se abren nuevas vías para mejorar la gestión de los servicios porque es capaz de crear contenido nuevo a partir de datos existentes y participar en la planificación y diseño de soluciones inteligentes para las ciudades.
La red 5G ofrece mayor velocidad de conexión y millones de conexiones de dispositivos en tiempo real, además de tener mayor fiabilidad y capacidad inmediata de respuesta por lo que aporta adaptabilidad en los entornos cambiantes de las ciudades. Esta red, entre otros servicios, mejora el transporte autónomo y conectado o la gestión del tráfico en tiempo real.
Los gemelos digitales son una réplica virtual multimodal de las ciudades que se actualiza con datos en tiempo real para simular diferentes escenarios. Integran información sobre movilidad, consumo energético, gestión del agua, calidad del aire o sensores IoT y la inteligencia artificial. Los ayuntamientos usan gemelos digitales para simular escenarios como el incremento de población o eventos climáticos extremos para anticipar soluciones.
El papel de Tomorrow.City en la promoción de la transformación urbana basada en datos
Tomorrow.city, como plataforma de conocimiento, analiza las tendencias emergentes en las ciudades centradas en la IA, los gemelos digitales, la movilidad autónoma o las infraestructuras inteligentes, con el objetivo de impulsar ciudades más inteligentes, sostenibles y eficientes mediante el uso estratégico de datos.
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