Autora | Lucía Burbano

Este año será el de la consolidación de un nuevo concepto que nace de la unión entre dos de las tecnologías más potentes desarrolladas en los últimos tiempos: el IoC (Internet de las Cosas) y la IA (Inteligencia Artificial) que dan lugar al AIoT (Artificial Intelligence of Things) al que, además, se le une un tercer actor, el conocido como Edge Computing.

Este ‘tres en uno’ inaugura una nueva era de posibilidades para materializar el concepto de ciudad inteligente del que ya existen casos de aplicación y otros que se implementarán a lo largo de 2025.

A la interconectividad y recogida masiva de datos que ofrecen los dispositivos IoC se le une una cada vez más inteligente IA y las capacidades del Edge Computing para descentralizar el procesamiento de datos y acercarlas a fuente, garantizando tiempos de respuesta casi instantáneos de estos sistemas digitales.

Contextos urbanos a los que se aplica el AIoT + Edge Computing

La IA sigue siendo esencial para transformar las urbes en ecosistemas inteligentes, añadiendo un plus de sofisticación en los procesos de análisis de datos y de toma de decisiones.

En 2025, el análisis predictivo impulsado por la IA será indispensable en la planificación urbana. Esta tecnología permitirá a las ciudades prever la congestión del tráfico, la demanda de energía y los riesgos medioambientales y, sobre todo, garantizando la adopción de medidas proactivas para evitar alteraciones.

En 2025, las aplicaciones de AIoT serán visibles en el mantenimiento predictivo de la infraestructura, la gestión del tráfico en tiempo real y los servicios públicos personalizados.

Por ejemplo, los algoritmos de IA analizan los datos de los sensores conectados para optimizar la distribución de energía, reduciendo los residuos y promoviendo la sostenibilidad. Esta sinergia mejora la capacidad de la ciudad para adaptarse a las necesidades de los residentes de forma proactiva.

Son elementos indispensables de una red digital urbana cohesionada, formada por dispositivos físicos IoC que contienen sensores y sistemas interconectados, tecnología IA para cribar y analizar la información recolectada por los primeros y con mayores capacidades para tomar decisiones de manera autónoma.

En este tejido, el Edge Computing es el “motor” que alimenta la red. Su capacidad de descentralización permite reducir significativamente la latencia, no depender de la nube y aumentar la eficiencia del ancho de banda, fundamental para que las acciones y reacciones en tiempo real realmente así lo sean.

Esta combinación de IAoT y Edge Computing aumenta drásticamente la eficiencia de diversas aplicaciones para ciudades inteligentes en las siguientes operaciones:

Sistema inteligente de gestión del tráfico

Tradicionalmente, los sensores colocados en las carreteras enviaban datos a un servidor principal, que procesaba la información y transmitía órdenes a los semáforos, la señalización vial u otros sistemas. Este viaje de ida y vuelta, aunque solo fuera cuestión de segundos, podía provocar retrasos.

El Edge Computing, al ubicarse cerca de la fuente y procesar los datos que transmite la red vial, puede ajustar casi instantáneamente las señales de tráfico durante las horas punta, cambiar la dirección de los carriles en función de la congestión o incluso enviar alertas inmediatas a los vehículos sobre posibles peligros.

Redes inteligentes en entornos urbanos

Una red inteligente es una red que integra la distribución de energía y la tecnología de comunicación digital sensórica en un flujo bidireccional de electricidad y datos. Esto permite a las empresas de servicios públicos optimizar la generación, transmisión y distribución de electricidad, gracias a la IA.

El Edge Computing puede, como parte integrante de la red, supervisar el uso de la energía en tiempo real, haciendo ajustes instantáneos para distribuir la energía donde más se necesita o para almacenar su exceso de manera eficiente.

Ciudades que ya combinan estas tecnologías

Varias urbes globales ya han adoptado estas tendencias identificadas para 2025 con el Internet de las Cosas, la Inteligencia Artificial o el Edge Computing como protagonistas para llevar su gestión al siguiente nivel.

Londres, optimizar la congestión con modelos predictivos

Ciudades como Londres ya utilizan modelos predictivos para gestionar la congestión del tráfico. Mediante el análisis de datos en tiempo real, la IA puede predecir qué zonas sufrirán grandes atascos, lo que permite a las autoridades redirigir el tráfico o ajustar los horarios del transporte público. El análisis predictivo permite a las ciudades planificar con antelación, optimizando recursos y previniendo problemas antes de que surjan.

Otras ciudades como Ámsterdam utilizan Edge Computing para vigilar la calidad del aire y el control de la contaminación acústica, lo que permite responder con rapidez a los cambios medioambientales.

Filadelfia, sensores y Edge Computing para su gestión integral

El proyecto SmartCityPHL de Filadelfia es una asociación entre la ciudad, Comcast y US Ignite cuyo objetivo es ayudar a recopilar datos en tiempo real relacionados con la calidad del aire, el tiempo o el transporte, etc. mediante la colocación de sensores en el alumbrado. Los datos se procesan en la nube mediante Edge Computing para agilizar la comunicación.

Copenhague y Los Ángeles utilizan también sistemas de alumbrado inteligentes para analizar la información de los peatones, el tráfico de vehículos y la luz circundante para garantizar una luminosidad óptima. Lo más relevante es que estos sistemas ahorran energía en comparación con el alumbrado público tradicional, y lo hacen respetando las normas de seguridad.

Songdo, tecnologías para crear una smart city desde cero

La ciudad inteligente de Songdo, en Corea del Sur, utiliza el Edge Computing en sus sistemas de gestión urbana como una demostración del potencial de esta solución cuando se integra en desarrollos urbanos totalmente nuevos.

Además, incorpora IA e Internet de las Cosas en su infraestructura para conectar la ciudad a una red digital inteligente, desde sus residencias y lugares de trabajo hasta la recogida automatizada de basuras y el control energético.

Oslo y países nórdicos, pioneros del ‘Edge Intelligence’

Acostumbrados a romper moldes en gestión urbana, la capital de Noruega y los países escandinavos en general están descentralizando los sistemas de redes de inteligencia artificial para garantizar una mayor privacidad y resiliencia de los dispositivos inteligentes en un proyecto para el que han acuñado un nuevo concepto, el de Edge Intelligence.

Su objetivo es descentralizar la inferencia de la IA actual para aumentar la distribución, de modo que se establezcan muchas mini nubes que presten servicios en lugar de una única nube centralizada. Esto significa que la IA se distribuirá por toda la infraestructura y se integrará en el conjunto de dispositivos IoC para incrementar su privacidad y seguridad. Esto es lo que está probando en la actualidad el proyecto NUEI, cuya duración se extenderá hasta 2028.