Ciudades Inteligentes. Nuevas tendencias ….
Ciudades inteligentes ? no tanto !
Que cada vez más ciudades se hacen llamar inteligentes o smart cities… correcto. Que en realidad sean tan listas como aseguran… no tanto. Esta cruda realidad se sustenta en la cantidad de sensores instalados por todos los rincones del mobiliario urbano: . Autobuses, camiones de basura, carreteras y parqueos son sólo algunos ejemplos de conectividad a través del Internet de las Cosas (IoT). Parece que todo está relacionado, pero la movilidad ha cambiado tanto que las bicicletas, patinetas motos y scooters tambien deberían formar parte de los datos recabados. Si le sumamos que, en muchas ocasiones, los algoritmos de aprendizaje automático replican una información errónea, lo aparentemente inteligente se convierte en algo un poco tonto.
Santa, doctor en Informática, es consciente de que esto solamente es una parte de todo lo que puede aportar su aplicación. La seguridad también resulta crucial para los vehículos ligeros. Ha desarrollado una interfaz de colores y sonidos para prevenir posibles alcances. “La pantalla del dispositivo, que puede colocarse en el manillar de la bici, se pondrá en rojo y emitirá un sonido estridente cuando haya un coche que se acerque por detrás”, comenta. Aunque todavía no está finalizado, por si alguien decide ir con los cascos mientras circula por la ciudad, este investigador trabaja en un sintetizador de voz que lea un texto y se lo comunique al usuario tanto para advertirle de algún peligro como para dirigirle hasta su destino sin tener que mirar la pantalla.
El IoT en la movilidad representa una parte de las ciudades inteligentes, pero la clave no reside en cuántos datos tenemos, sino en cómo los utilizamos. Aquí entra en juego el machine learning y sus algoritmos. La inteligencia artificial decide qué itinerarios son los más rápidos, qué medio de transporte nos conviene o qué barrios no visitar con la bicicleta por su alta contaminación. ¿Y si la información es incorrecta? Santiago Mazuelas (Palencia, 1978), becado también por la Fundación BBVA, responde a la pregunta: “En el aprendizaje de las máquinas se utilizan unos datos que se llaman de entrenamiento. Son ejemplos con los inputs y outputs deseados. Se tendía a suponer que estos iban a ser análogos a los observados durante la utilización del algoritmo, pero con el tiempo se ha demostrado que en la mayoría de casos no es así”.
Inteligencia artificial precaria
Inteligencia Artificial una herramienta solamente
SANTANDER , con un importante Desarrollo
Los proyectos de Santa y Mazuelas buscan que la innovación tecnológica sea real. Aunque sin una relación aparente, ambas ideas se complementan para que las ciudades inteligentes no sean una tomadura de pelo o, al menos, lo de smart contenga algo de verdad. En España, Santander es de las más desarrolladas. De las que más se ha equipado. Pero en el resto del país los prototipos son parciales, en núcleos urbanos pequeños y solo albergan ámbitos muy concretos. Como concluye el doctor en Informática, lo que no se puede pasar por alto es que los dispositivos que nos conecten con nuestro entorno más cercano, aparte de constituir una fuente masiva de información, han de tener una finalidad clara para el ciudadano, no una moda techie.
La situación en Costa Rica (tomado del sitio web del MICITT)
El ranking del MICITT
El instrumento en cuestión permitió identificar los esfuerzos realizados en cada territorio cantonal para alcanzar algún grado de innovación e incorporación de las TIC, en función de establecer inteligencia territorial y procurar la resolución de problemas específicos.
Componentes del Indice Descripción de cada componente
En esta primera medición, se les ha asignado a los componentes de Inteligencia en Gobierno, Educación e Infraestructura un peso relativo mayor, con el fin de dar prioridad al análisis sobre el avance de la fase de digitalización en procesos básicos de una ciudad, en las próximas ediciones se estarán incorporando más indicadores.
Resultados generales y por componentes
El ICI muestra resultados generales y específicos por cantón, de manera que se pueda visualizar el avance general, así como también el nivel de desarrollo que cuenta cada cantón en cada uno de los componentes. El índice se interpreta a través del rango de 0 a 1, donde 0 es el mínimo y 1 es la puntuación máxima esperable.
En el ranking general los primeros 10 lugares fueron los siguientes: