Autora | Lucía Burbano
A menudo, la combinación de dos tecnologías inteligentes potencia sus capacidades individuales, como si fueran aliadas. Sucede, esencialmente, con los dispositivos encargados de recopilar datos y aquellos encargados de cribar y analizarlos. En el caso del LiDAR y la Inteligencia artificial, esta unión tiene múltiples aplicaciones en el contexto de las smart cities.
¿Qué es el LiDAR?
LiDAR, o Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging es una tecnología de teledetección que mide distancias emitiendo impulsos láser y cronometrando el tiempo que tardan en volver del objeto o superficie tras reflejarse en él. Comparado con otros sistemas de medición, LiDAR puede generar mapas tridimensionales de gran precisión, ofreciendo una perspectiva sin precedentes para la planificación urbana.
Pero antes de empezar a utilizarse en el urbanismo y las ciudades, LiDAR tuvo otros usos. La idea de utilizar y medir el tiempo que tarda en volver el láser para determinar una distancia fue idea del físico EH Synge, que en 1930 utilizó reflectores para estudiar la atmósfera y para medir la altura de las nubes.
La luz láser tiene una longitud de onda corta, lo que permite medir objetos mucho más pequeños. Por eso el LiDAR se empezó a utilizar en la cartografía terrestre y es una herramienta indispensable en la geología, las ciencias forestales y oceanografía, además de en la construcción y la arquitectura.
Inteligencia Artificial y LiDAR, la combinación perfecta
Para realizar estas mediciones, la tecnología LiDAR incluye una serie de sensores que generan datos, la fuente de alimentación de la Inteligencia Artificial (IA). Los algoritmos de la IA, especialmente los basados en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, pueden cribar este conjunto de datos para identificar patrones, clasificar objetos y realizar análisis predictivos con velocidad y precisión.
Esta capacidad es fundamental para usos del LiDAR que requieren la toma de decisiones en tiempo real, como su integración en los vehículos autónomos, donde la IA utiliza datos LiDAR para navegar e identificar obstáculos, límites de la carretera y otros vehículo.
En el caso del urbanismo y las ciudades inteligentes, la combinación de LiDAR y la IA permite crear modelos 3D detallados de las urbes para analizar distintos aspectos de la planificación sostenible como la optimización del flujo de tráfico, la densidad de población y anticipar mejoras en sus infraestructuras.
Ciudades qué ya lo usan y con qué propósito
Peachtree Corners, Atlanta
Peachtree Corners, una ciudad del área metropolitana de Atlanta, está utilizando tecnología LiDAR combinada con la IA en su intersección más transitada, de cinco carriles y por la que circulan más de 60.000 vehículos al día, y que es, además, la que registra el mayor número de accidentes de la ciudad.
El objetivo es crear una cartografía 3D en tiempo real para aumentar la seguridad de los peatones y la fluidez de la circulación. Los datos recogidos y analizados permiten ajustar el tiempo de los semáforos, las señales de paso de peatones y plantear el rediseño de estas intersecciones.
Nueva York
En Nueva York, la tecnología LiDAR se utiliza para detectar y evaluar la integridad estructural de los puentes. Al emitir láser desde distintos ángulos, los ingenieros pueden identificar pequeñas grietas y deformaciones que pueden pasar por alto en las inspecciones rutinarias.
La aplicación de esta tecnología ha mejorado enormemente la eficacia y la seguridad del mantenimiento de estas estructuras, ya que la integración de tecnologías como el escaneado LiDAR y el aprendizaje automático mejora la precisión y permiten implementar estrategias de mantenimiento predictivo.
Vancouver
Vancouver necesitaba datos LiDAR que cubrieran toda la superficie terrestre de la ciudad, incluida la clasificación de accidentes geográficos, para actualizar mapas topográficos y evaluar posibles riesgos naturales.
Habitualmente, la recopilación de este tipo de datos se realiza manualmente, pero aquí es donde interviene la IA y su capacidad para reducir procesos que implican mucho tiempo y grandes costes.
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