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Presente y futuro de las smart cities

El despliegue de las smart cities y en la incidencia de las mismas en la calidad de vida de sus habitantes es vital para los próximos años donde se espera un crecimiento enorme de la población de las mismas.

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Aunque desde nuestra perspectiva pueda no parecerlo tanto, lo cierto es que el desarrollo urbano todavía tiene mucho recorrido por delante. Según un informe publicado por Naciones Unidas, la población residente en ciudades ascenderá hasta los 2.500 millones de personas, con África y Asia encabezando ese crecimiento, que en determinadas regiones alcanzará el 90%.

Esa tasa de crecimiento obliga a dos cosas: la primera, claro, es el desarrollo de dichas ciudades, que pueden llegar a crecer de manera exponencial. La segunda, es que es imprescindible que estén preparadas para dichos volúmenes de población. Esto, sin duda, será el principal acicate para el despliegue de las tecnologías que permitan crear y administrar ciudades inteligentes.

Hewlett Packard Enterprise ha publicado un completo white paper en el que alerta de esta necesidad, pues es imprescindible empezar a trabajar ya en dichos despliegues, o de lo contrario las ciudades y megaciudades del futuro podrían ser el epítome del caos y la mala gestión. Algunos puntos del estudio se apoyan en informes y en la colaboración de la consultora IDC, que también tiene puesto el foco precisamente en el despliegue de las smart cities y en la incidencia de las mismas en la calidad de vida de sus habitantes.

¿Para qué desarrollar una ciudad inteligente?

El primer aspecto a abordar cuando hablamos de ciudades inteligentes es, sin duda, qué objetivos persigue su desarrollo. Ya hay núcleos urbanos que han puesto en marcha sistemas inteligentes destinados a distintas áreas de su gestión y administración. Y, aunque cada una persigue unos fines específicos, en grandes líneas se puede hablar de cuatro puntos principales, y que son aplicables en todos los casos, pues todos cumplen intereses comunes de la sociedad:

1 – Desarrollo económico: Si tomamos como ejemplo la economía de Reino Unido, comprobamos que el 75% del PIB se genera en núcleos urbanos. Dicho de otra manera, las ciudades son el motor de la economía de los países. Y, según las predicciones, esta cifra no hará sino crecer durante los próximos años, especialmente debido al crecimiento de los núcleos urbanos del que ya hablábamos anteriormente.

Ahora bien, para que una ciudad sea capaz de absorber ese aumento y convertirlo en una fuente de crecimiento económico, es imprescindible no solo un modelo económico sostenible, sino que éste se apoye en sistemas capaces de gestionar de manera autónoma e inteligente todos los aspectos de la misma. Garantizar una ciudad eficiente es la clave, y la tecnología en la que se basan las smart cities es fundamental para ello.

2 – Sostenibilidad: ¿Pueden ser las ciudades del futuro un foco de contaminación? Desde luego que no. La sostenibilidad es una clave fundamental, y buena parte de la misma pasa por mejorar la eficiencia energética. Muchos de los actuales proyectos (y algunas iniciativas ya en marcha) de ciudades inteligentes pasan por sustituir la dependencia de los combustibles fósiles por el empleo de energías renovables. 195 países se comprometieron, en 2015, a reducir sus emisiones tóxicas con el fin de intentar revertir (o al menos atenuar) el cambio climático, y el 75% del consumo energético se realiza en las ciudades, por lo que estas son las primeras que deben dar pasos firmes en este sentido.

3 – Calidad de vida: El bienestar de la población es un factor determinante en el desarrollo de las ciudades, y la gran cantidad de dispositivos tecnológicos al alcance de la sociedad ya suponen (o al menos deberían) una mejora en este sentido. Ahora, la clave es adaptar esa tendencia para incluirla en el desarrollo de las ciudades. El empleo de las mismas se debe combinar con sistemas que garanticen a los ciudadanos unos servicios acordes a sus necesidades concretas, así como adaptándolos al contexto demográfico de las áreas urbanas.

4 – Seguridad: Delincuencia callejera, amenazas terroristas… la población vive con miedo, así que uno de los aspectos que no se deben descuidar en el desarrollo de las ciudades del futuro (así como en la adecuación de las actuales) es el de la seguridad. Por lo que se deben implantar sistemas y soluciones específicos para garantizar en la medida de lo posible la seguridad de los ciudadanos de las mismas.

¿Qué es una ciudad inteligente?

Llegados a este punto, esta es la pregunta más lógica. ¿Qué define que una ciudad sea inteligente? Para saberlo, HPE se basa en la definición dada por IDC para una smart city. Según la misma, se trata de una ciudad o municipio cuyas autoridades emplean sistemas basados en la tecnología para favorecer los puntos que mencionamos anteriormente. Con ese fin, se establecen siete condiciones, y para merecer la consideración de smart city cada proyecto debe sumar, al menos, dos de ellas:

-Los sistemas deben ser capaces de recopilar información en tiempo real. El origen de la misma puede ser Internet de las Cosas, así como los propios ciudadanos mediante sus publicaciones en redes sociales o el uso de herramientas diseñadas específicamente para tal fin.

-No deben existir silos de datos. La información cruzada y la colaboración entre sistemas y distintas entidades es una clave en el desarrollo de las ciudades inteligentes. Para tal fin es necesaria una consolidación unificada de los mismos, que además permita la elaboración de históricos que pueden resultar útiles en el análisis estadístico y de cara al futuro.

-Hay que acelerar la detección de tendencias, empleando para tal fin herramientas de analítica que cuenten con funciones de análisis predictivo y de analítica social, como los que ya se emplean en cada vez más empresas.

-Es necesario apoyar la toma de decisiones, relacionadas con la información, mediante el modo en el que esta se muestra. Emplear herramientas de BI (Business Intelligence), dashboards personalizables, sistemas de alertas y otros elementos que faciliten las decisiones en base a los datos recibidos.

-En algunos casos es necesaria la intervención humana, pero en otros no. Para estos últimos, es necesario poner en marcha sistemas capaces de realizar determinadas acciones en función a los datos recibidos y las conclusiones extraídas de los mismos. Esto acelera el tiempo de respuesta y, además, permite que los responsables de la gestión se puedan centrar en otras actividades en las que sí que son necesarios.

-La puesta en marcha de este tipo de proyectos debe traducirse en un mejor desarrollo urbano, y sus resultados deben traducirse en cambios en el comportamiento de la población y los trabajadores de las entidades públicas.

-Los proyectos deben estar dirigidos a proporcionar una solución a un problema concreto, y por lo tanto deben existir métricas que permitan valorar su efectividad (reducción de accidentes, por ejemplo).

La base de una ciudad inteligente

Ahora que ya tenemos una definición de ciudad inteligente, llega el momento de abordar la base subyacente a la misma, es decir, los elementos en los que se basa para funcionar. Y digo que es subyacente porque, pese a estar ahí, un elemento importante es que la tecnología sea lo más transparente posible, es decir, que en gran parte los ciudadanos no sean conscientes de la misma, sino de lo que esta les ofrece.

Dispositivos móviles: Cuando hablamos de Internet de las Cosas, solemos pensar en sensores de todo tipo, pero con frecuencia olvidamos que también los dispositivos personales forman parte de IoT. La clave para sacar partido a los mismos es desarrollar los sistemas que permitan la interacción entre los dispositivos inteligentes de los usuarios con los sistemas inteligentes de las smart cities. El enorme volumen de datos valiosos que pueden proporcionar estos dispositivos puede ser empleado, de muchas maneras, para mejorar la eficiencia y las condiciones de vida de las ciudades.

Tecnologías sociales: A día de hoy, ya existen muchas herramientas sociales (redes sociales abiertas, empresariales, CRMs, etcétera) que recopilan un enorme volumen de información que, de aplicarse a la gestión de las ciudades, puede redundar de manera muy positiva en el desarrollo de las mismas.

Infraestructuras y servicios en la nube: Por muchos motivos, el futuro de las ciudades inteligentes pasa por la nube. Su flexibilidad, escalabilidad y la política de precios de los servicios de todo tipo convierten al Cloud en la plataforma ideal para la recopilación y análisis de los datos generados por los ciudadanos y la red de dispositivos y sensores instalados en las ciudades. Emplear sistemas propietarios puede dificultar la interconexión, dar lugar a problemas relacionados con los cálculos erróneos de las necesidades y, por lo tanto, ralentizar o incluso frustrar el desarrollo de muchas soluciones.

Big Data: El análisis de los datos en tiempo real es, ya lo hemos comentado antes, una clave fundamental en el desarrollo de las ciudades inteligentes. Y, claro, a mayor volumen de información, y cuanto más amplia sea la variedad de fuentes, más acertadas serán las conclusiones que se extraigan del análisis de los datos.

Y esto gana más peso cuando no hablamos solo de los datos recogidos en un momento concreto, sino de la suma de estos a un histórico que permita realizar comparaciones, encontrar repeticiones en los modelos, etcétera. Big Data y las herramientas basadas en machine learning permiten extraer información de datos no estructurados, lo que permite ampliar las fuentes de información y, por lo tanto, realizar mejores análisis predictivos, que aceleran la toma de decisiones.

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Componentes tecnológicos en las ciudades inteligentes

Hasta ahora hemos hablado de tecnologías, así que llega el momento de ir un paso más allá, y ponerle nombre a los elementos concretos en los que se deben basar los desarrollos de proyectos encaminados a crear las ciudades inteligentes del futuro:

Sistemas y dispositivos inteligentes: Desde sensores o lectores RFID hasta dispositivos conectados, es decir, la base de Internet de las Cosas. Estos deben ser capaces de realizar determinadas operaciones (principalmente la toma de datos) y de conectarse de manera automática (es decir, sin intervención humana) a una red, que emplearán para transmitir información a la infraestructura de la que depende su análisis. Además, dichos dispositivos deben tener la capacidad de ejecutar operaciones (ya sea de manera local o remota en un servicio basado en la nube) relacionadas con los datos que han recopilado.

Servicios de conectividad: La clave son las redes. Ya sean cableadas, celulares (2G, 3G, 4G o las cada vez más cercanas 5G), WiFi, Bluetooth, ZigBee, 6LoWPAN (IPv6 over low-power wireless personal area network), MQTT (Message Queue Telemetry Transport), etcétera. Una ciudad inteligente es una ciudad en la que cualquier dispositivo puede conectarse a una red, sea del tipo que sea, para recopilar datos y, en su caso, llevar a cabo las acciones oportunas. La conectividad debe ser global en las mismas.

Infraestructuras: A este respecto, el documento de HPE hace distinción entre dos tipos de plataformas, una de dispositivos y otra de aplicaciones.

– Dispositivos: Conjunto de dispositivos y de los servicios imprescindibles para hacer que estos funcionen (básicamente, el que permite que los datos sean transmitidos de manera bidireccional entre los dispositivos y el lugar donde se encuentre la inteligencia que los analiza). También se incluyen en este apartado las soluciones necesarias para la gestión de los dispositivos de manera remota.

– Aplicaciones: Aquí hablamos del conjunto de herramientas de software que se encargan de combinar los orígenes de datos y proporcionan las herramientas de analítica necesarias para procesar toda la información recopilada por la red de sensores y dispositivos inteligentes.

Servicios de analítica y toma de decisiones: Sí, la palabra analítica se repite muchas veces en la definición de las ciudades inteligentes. Y es que la recopilación de datos, sin más, sirve de muy poco. Por eso son imprescindibles, en el desarrollo de una smart city, herramientas que procesen los datos, faciliten la lectura e interpretación de los mismos, y sean capaces de tomar decisiones de manera autónoma, basándose en la información. O, al menos, que faciliten la toma de dichas decisiones a las administraciones y los responsables de los sistemas.

Aplicaciones: Hasta ahora hemos hablado de los elementos para cualquier tipo de proyecto, pero asociado a los mismos deben crearse también las aplicaciones destinadas, de manera específica, al fin de cubrir una necesidad concreta, es decir, servir a una función determinada. Evidentemente, la infraestructura puede ser empleada con múltiples fines (y cuantos más, mejor).

Almacenamiento: Las infraestructuras de almacenamiento en la nube van a cobrar más importancia que nunca. El volumen de datos generado por los sensores, sumado a los históricos que es recomendable conservar de cara al análisis estadístico, hacen imprescindible grandes centros de datos, de alto rendimiento, que gestionen ese volumen de información y que respondan con la mayor velocidad posible. Aquí, sin duda, las soluciones basadas en memoria de estado sólido, como las All-Flash que forman parte de HPE 3PAR, tienen mucho que decir.

Redes virtuales y definidas por software: Las necesidades de una red hoy pueden no tener nada que ver con las de mañana. Así, la creación de redes físicas puede suponer un gran problema sí hay que escalarlas cada poco tiempo y de una manera ágil. Así, lo más recomendable (por no decir que imprescindible) es optar por redes basadas en una única gran infraestructura, pero que pueden ser rápidamente reconfiguradas mediante software, adaptándolas así a las necesidades concretas de cada momento. La combinación de NFV (Network Function Virtualization) y SDN (Software-Defined Networks) ofrece el nivel de flexibilidad y agilidad necesario para evitar cuellos de botella e infrautilización de los recursos existentes.

Inteligencia en el extremo

Un sensor es, eso, solo un sensor, y por lo tanto su única función es recoger un determinado tipo de datos. Sin embargo, eso no significa, necesariamente, que todo lo que ocurre en una ciudad inteligente tenga que llegar hasta un gran CPD donde es procesado, que se encarga de tomar decisiones y, a continuación, de aplicarlas. Una de las bases de los desarrollos no ya de las ciudades inteligentes, sino de Internet de las Cosas es lo que se denomina edge computing, que no es otra cosa que llevar parte de la inteligencia de la infraestructura al endpoint de la misma o, en su defecto, a un elemento mucho más cercano (como, por ejemplo, un gateway que se responsabilice de los dispositivos de un área concreta de la ciudad). ¿Por qué es esto mejor?

Autonomía: Basar los sistemas en una combinación de nodos inteligentes y su integración en la infraestructura global del sistema permite que éstos puedan actuar de manera independiente, algo vital en caso de problemas, por ejemplo, de conectividad, caídas de red, fallos puntuales en el sistema central de proceso, etcétera.

Cercanía: Estar más cerca de la fuente de información facilita recopilar más datos sobre la misma. Estos, sin duda, serán útiles para la toma de mejores decisiones, y pueden ser procesados de manera local, y hacer que solo se remitan al centro de datos las conclusiones de los mismos, aliviando de esta manera el exhorbitante tráfico de datos previsto para las redes dedicadas a este fin.

Velocidad de respuesta: Por muy rápidas que sean las redes, así como los centros de proceso de datos, las acciones adoptadas de manera local siempre serán bastante más rápidas, algo que puede resultar crucial en determinadas circunstancias, en las que el tiempo de reacción resulta un elemento clave.

Reconocimiento de ubicación: Si hablamos de dispositivos móviles conectados a redes inalámbricas, los propios dispositivos son capaces de informar de su ubicación concreta en cada momento. Esto, bien empleado, se puede traducir en servicios y datos analíticos relacionados con la ubicación concreta.

Es fundamental, eso sí, que en cada uno de estos puntos se desplieguen las medidas de seguridad necesarias para garantizar la privacidad de los datos, prevenir accesos y manipulaciones no autorizadas a los dispositivos, evitar el acceso a los datos recopilados y a las analíticas de los mismos, falsear lecturas de sensores…

Solo cuando las soluciones de seguridad estén a punto para prevenir todos estos riesgos, será el momento adecuado para empezar a desplegar proyectos de este tipo. Antes de ello, aunque se pueden ir efectuando pruebas, prototipos, etcétera, lo más recomendable es centrarse en el campo de la seguridad, para garantizar que, una vez que funcionen, estos sistemas no estarán a merced de los ciberdelincuentes, y que los datos tanto de la ciudad como de sus ciudadanos están a buen recaudo.

Y otro aspecto fundamental, sin duda, es fomentar la interconexión entre los distintos sistemas y proyectos que se pongan en marcha. Y no únicamente en lo que se refiere al acceso común a los datos, sino también en lo relacionado a cómo funciona cada uno de los servicios. La integración, sin duda, será una clave fundamental para el desarrollo de las ciudades del futuro.

¿Para qué sirve una ciudad inteligente?

Esta es, sin duda, la gran pregunta, y en cuya respuesta reside el por qué es tan importante empezar a trabajar lo antes posible en desarrollar los sistemas para hacer que nuestras ciudades sean capaces de sacar un mayor partido a la tecnología. Al principio mencionamos las bases por las que resulta positivo, pero resulta más ilustrativo hablar de algunos ejemplos concretos:

Seguridad: Las ciudades ya cuentan con multitud de elementos que pueden ser empleados como sensores para detectar amenazas de seguridad (desde un simple atracador hasta amenazas mucho peores). La combinación y el análisis de todos los datos que pueden tomar estos elementos, sumados a los datos que se pueden recopilar gracias a Big Data y las conclusiones basadas en machine learning pueden acelerar en gran medida la respuesta ante una potencial amenaza.

Salud: Un análisis predictivo que sume los niveles de contaminación actuales con las predicciones climatológicas, y los compare con datos históricos, puede dar lugar a una predicción de que las personas con afecciones respiratorias pueden empezar a sufrir problemas en los próximos días, forzando a que se tomen medidas antes de que esto ocurra.

Un sistema que recopile y analice en tiempo real los datos de ingresos y diagnósticos de hospitales y centros de salud puede alertar de una epidemia, acelerando la identificación de su origen y reduciendo su posible propagación. Los usos son incontables e increíblemente beneficiosos.

Gestión del tráfico: La suma del tiempo que perdemos diariamente en atascos arroja números que asustan. Solo en Estados Unidos se calcula que, en un año, el total de los ciudadanos perdió 7.000 millones de horas en atascos, lo que supone unas pérdidas económicas de 160.000 millones de dólares. La implantación de sistemas que controlen el flujo de tráfico y sean capaces de regularlo en tiempo real (modificando frecuencias de los semáforos, redirigiendo la circulación por otras vías menos saturadas, etcétera) no supone solo una mayor comodidad para los ciudadanos, sino también un considerable ahorro económico.

Transporte público: Metros, autobuses, trenes de cercanías… la mayoría de estos servicios suelen funcionar en función a una planificación de frecuencias que, aunque tiene su origen en el análisis estadístico, en muchas ocasiones no se adapta a las circunstancias concretas de cada momento y cada zona en concreto. Combinar sistemas de posición de los vehículos, volumen de pasajeros a bordo y en espera de emplearlos, información meteorológica y de tráfico, etcétera, permitirían adecuar las condiciones del servicio a las necesidades concretas de cada momento.

Estos son solo unos pocos ejemplos, hay muchos más en el white paper de HPE. Sin embargo, lo más interesante de esto es que hay miles de usos que todavía no se le han ocurrido a nadie. Y será verdaderamente interesante ir conociéndolos a medida que empiecen a ser puestos en funcionamiento.

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