Por Ariel Campos
De acuerdo con la consultora global Deloitte, aunque no existe una definición homologada al respecto, las “Ciudades Inteligentes” son, de manera general, aquellas que se enfocan en mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y la prestación de servicios públicos, mediante el uso de herramientas tecnológicas y el análisis de datos, a fin de ser más incluyentes y sostenibles a futuro.
De esta manera, en las ciudades inteligentes del futuro la interconexión de sistemas, y la recopilación y el procesamiento de todos los datos permitirán una correcta optimización de su funcionamiento y operación. Sin embargo, ante el caos que genera el libre albedrío de las personas en su comportamiento y ante cualquier eventualidad, en espacios públicos, la flexibilidad y agilidad tecnológica de las ciudades inteligentes se adapta a las personas, y no al revés.
En lugares donde se reúnen muchos individuos, como estaciones de transporte público, centros comerciales y eventos sociales, en condiciones adversas de evacuación, es importante que los servicios de transporte, seguridad pública, iluminación, centros de salud, entre otros, reaccionen adecuadamente ante una eventualidad, ya que, las multitudes de pueden representar una amenaza.
Una ciudad moderna, así como una inteligente, puede adaptarse automáticamente a una situación como esta y modificar, en tiempo real, la capacidad del transporte público para atender al número real de pasajeros, a nivel muy puntual, con el fin de agilizar el desplazamiento de la gente, mientras gestiona una operación energéticamente eficiente.
En este sentido, simular y predecir lo que hará la gente en una urbe es una tarea importante en el diseño e implementación de sistemas tecnológicos enfocados hacia una ciudad inteligente. El uso de soluciones de simulación y datos hipotéticos permite a los ingenieros probar si los edificios o infraestructuras están diseñados adecuadamente antes de construirlos y determinar si se pueden evacuar con suficiente rapidez en caso de emergencia o si existen posibles riesgos que deberán de tomarse en cuenta.
Las innovaciones en animación son capaces de visualizar cómo podrían moverse los flujos de personas a través del edificio, si se crean puntos de peligro y si es necesario planificar más salidas de emergencia.
En Siemens somos líderes tecnológicos en soluciones enfocadas hacia las ciudades inteligentes. Contamos con soluciones como Siemens City Graph, un gemelo digital que permite a los expertos analizar las condiciones de un entorno particular, y predecir cuándo, dónde y cómo se formarán aglomeraciones de personas.
Siemens City Graph dispone de datos empíricos sobre cómo diferentes factores afectan los flujos de gente, modelando la dinámica de cómo es probable que se comporten las personas en un entorno determinado. Nuestro entorno de simulación de control de multitudes proporciona una representación gráfica de dónde podrían formarse multitudes o surgir peligros.
Con una solución de gemelo digital aplicado a una ciudad inteligente que recopila datos de diferentes dominios, como el transporte público, consumo y generación de energía, informes de tráfico, datos meteorológicos, datos de las personas y mucho más, es posible simular cómo optimizar todas las acciones de manera conjunta.
Una ciudad inteligente no emplea datos hipotéticos, sino que trabaja con datos reales en tiempo real y permite generar resultados con precisión, tomando en cuenta problemáticas como el cuidado de los datos personales cuando estos se registran en un entorno público. Sin embargo, lo único relevante para la simulación del flujo humano es el número de personas en un lugar específico, no sus identidades. Las posibles fuentes de datos pueden incluir imágenes de cámaras anónimas, datos de proveedores de redes móviles e información de los torniquetes en los accesos de un edificio.
Una ciudad inteligente no emplea datos hipotéticos, sino que trabaja con datos reales en tiempo real y permite generar resultados con precisión, tomando en cuenta problemáticas como el cuidado de los datos personales cuando estos se registran en un entorno público
De esta manera, cuando el flujo cambia porque un concierto terminó más tarde de lo esperado o el transporte público experimenta un uso más intenso debido al mal tiempo, las ciudades inteligentes son capaces de aprender, reaccionando así en tiempo real al comportamiento de las personas.
Ariel Campos, Head de Building Products de Siemens México, Centroamérica y el Caribe
