Las Ciudades Inteligentes de hoy están impulsadas por tecnologías avanzadas que remodelan constantemente las áreas urbanas. AI e IoT se están volviendo cada vez más integrales en la forma en que opera el mundo. Los servicios basados en la nube, el Internet de las cosas, las plataformas de análisis y muchas herramientas de IA están cambiando la forma en que los ciudadanos interactúan y se mueven en su entorno.
Estas tecnologías modernas, tal como las describe Azul Naranja Digital, una agencia de consultoría y desarrollo de inteligencia artificial de primer nivel en la ciudad de Nueva York, habilita aplicaciones que van desde la gestión de desechos hasta la optimización del suministro de alimentos y la digitalización de la atención médica. En el proceso, están revolucionando industrias enteras y creando nuevas oportunidades comerciales y aplicaciones.
Entre todas las responsabilidades urbanas, la gestión del transporte plantea un problema interesante, incluso para las herramientas y tecnologías de IA más avanzadas. El tráfico de la ciudad es un entorno altamente dinámico, donde miles de participantes que utilizan diferentes modalidades de transporte interactúan de manera compleja. Además de eso, las decisiones deben tomarse en tiempo real para garantizar la seguridad y el bienestar de todos los participantes del tráfico. La planificación de actividades en un entorno de este tipo es una tarea extremadamente desafiante. Afortunadamente, las tecnologías de ciudad inteligente impulsadas por IA ya están logrando grandes avances en la solución de algunos de los problemas de gestión de transporte más apremiantes.
A continuación se muestra una lista de las soluciones de gestión de tráfico más comunes que están impulsando las tecnologías IoT e IA.
Los datos colaborativos permiten rutas optimizadas para todo tipo de vehículos
Los datos son poder, y esto es cierto especialmente para los urbanistas: se ha vuelto obligatorio que sus decisiones estén respaldadas por datos. La información sobre cómo los ciudadanos utilizan las diferentes áreas de la ciudad (datos de movilidad) puede proporcionar información crucial sobre las necesidades de transporte. Les ofrece una visión general precisa de cómo se utilizan los diferentes caminos de la ciudad y, por lo tanto, aumenta las posibilidades de una planificación más precisa y amigable para los ciudadanos.
Los datos de colaboración colectiva son hoy en día ubicuos y se originan en una variedad de dispositivos. Nuestros teléfonos inteligentes, tabletas, computadoras portátiles e incluso automóviles emiten constantemente datos de geolocalización. Una variedad de aplicaciones están capturando estos datos y usándolos para potenciar los servicios orientados al consumidor. Al mismo tiempo, los marcos analíticos facilitan la extracción de información de fuentes de datos tan heterogéneas. Al compartir estos datos con la administración de la ciudad y los planificadores de la ciudad, es posible capitalizar esta rica información de movilidad para mejorar el proceso de planificación.
Piensa en los carriles bici más populares de tu ciudad o en las zonas peatonales más pobladas. Planear sin saber cómo se utilizan estas áreas sería equivalente a escalar el Monte Everest con los ojos vendados, en la oscuridad. La visualización y el análisis definitivamente son necesarios para aclarar el proceso y garantizar que todas las decisiones de planificación estén basadas en datos generados por los ciudadanos.
Los beneficios de los datos de movilidad colaborativos pueden traducirse en una mejor capacidad para caminar y tiempos de viaje reducidos. Para los ciclistas, esto se traduce en rutas optimizadas y caminos más ecológicos, mientras que para los conductores de automóviles significa menos tiempo en los centros de las ciudades, esperando los semáforos y los peatones. Los datos de movilidad lo convierten en un beneficio mutuo para todos los participantes del tráfico.
La visión artificial y la IA permiten la seguridad de peatones y vehículos
Garantizar la seguridad vial pública es una responsabilidad crucial de los sistemas de gestión del transporte. El entorno complejo creado por vehículos y peatones debe mantenerse bajo estrecha vigilancia para garantizar la seguridad de todos los participantes del tráfico.
Afortunadamente, existe tecnología que permite automatizar tales tareas de vigilancia y delegarlas en software y algoritmos. Visión por computador y el análisis de video se puede implementar tanto en cámaras de carretera como en automóviles. Los algoritmos pueden realizar cálculos en el borde y pueden detectar anomalías situacionales y de comportamiento en el momento en que ocurren. Desde la lectura automatizada de matrículas hasta la detección de patrones de marcha, una variedad de aplicaciones son posibles gracias a la visión artificial. Cuando se implementan como parte de los sistemas de gestión del tráfico, pueden minimizar los altos riesgos asociados con la conducción descuidada y garantizar la seguridad de las áreas públicas para peatones.
La delegación y las tareas automatizadas al software tienen el potencial de crear un entorno mucho más seguro para todos los participantes del tráfico. La visión por computadora y el análisis de video son las tecnologías líderes para los esfuerzos en esta dirección.
Los sensores IoT permiten un monitoreo preciso del tráfico en ciudades inteligentes
Comprender el tráfico es una tarea que debe realizarse en tiempo real para poder optimizar el flujo de tráfico, tanto dentro como fuera de las áreas urbanas. Esto implica la identificación y comunicación de accidentes, congestión y obstáculos temporales en la vía, entre otros eventos de tránsito.
Tecnologías de sensores y los protocolos de comunicación inalámbricos avanzados hacen posible que todo tipo de vehículos comuniquen la dirección, la velocidad y los tiempos de viaje. No hay límite para la cantidad de información que pueden comunicar, dada la mayor personalización de los dispositivos IoT. No solo se pueden adjuntar a cualquier objeto en movimiento, sino que también permiten recopilar y comunicar información contextual del entorno.
Los datos recopilados por sensores permiten ejecutar análisis en tiempo real, que impulsan las decisiones inmediatas de gestión del tráfico. Una aplicación de ejemplo de este tipo es la de las señales de tráfico adaptativas, que no se programan simplemente, sino que tienen en cuenta información de tráfico en vivo.
Los beneficios de las soluciones basadas en sensores se pueden traducir en medidas activas de gestión del tráfico. Permiten la predicción y el control a corto plazo y pueden reducir la congestión y aumentar la fluidez del tráfico. Al ayudar a las instituciones de gestión del tráfico a reducir las emisiones, el ruido y los tiempos de viaje, las tecnologías de sensores basadas en IoT desempeñan un papel crucial en cualquier sistema moderno de gestión del transporte.
¿Qué sigue para la IA y el IoT en las ciudades inteligentes?
Los urbanistas e ingenieros ahora trabajan en entornos cada vez más complejos y necesitan resolver problemas cada vez más complejos. AI e IoT los están ayudando a abordar estos problemas. La gestión del tráfico y el transporte plantea un desafío moderno que sería difícil de abordar sin la ayuda de software y algoritmos. Además, la gestión del tráfico juega un papel crucial en cualquier Ciudad inteligente ya que puede afectar fácilmente el buen funcionamiento de todas las demás funciones de la ciudad.
Afortunadamente, las tecnologías modernas permiten aprovechar los datos de movilidad generados por los ciudadanos para abordar tareas tan complejas. Con la mayor disponibilidad de marcos analíticos, servicios en la nube y dispositivos de recopilación de datos, es posible encontrar soluciones modernas e integrar datos en tiempo real como parte de las decisiones de gestión del tráfico.
Cuando los datos se utilizan para la toma de decisiones y para obtener una mejor comprensión de la dinámica de los viajes en la ciudad, la calidad de las aplicaciones de gestión también aumenta. Esto garantiza que las estrategias de control del tráfico y los futuros proyectos de desarrollo de infraestructura se ajusten con precisión a las necesidades de los ciudadanos. AI e IoT se están convirtiendo en la nueva norma tecnológica y ese es un futuro que esperamos con ansias.