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Big Data para las Ciudades Inteligentes

8 August 2016 03:58 PM por Luis (Güette) Güette

Una ciudad inteligente o smart city es aquella que, utilizando tecnologías de información y de comunicaciones, busca cumplir con los siguientes objetivos:

  • Crecimiento sostenible.
  • Incremento en la calidad de vida de los ciudadanos.
  • Mejor utilización de los recursos disponibles.
  • Una participación de activa por parte de los ciudadanos.

Este término nace de la necesidad de armonía entre todos los aspectos que conforman una ciudad. En un futuro cercano se espera que cerca del 90% de la población mundial viva e ciudades, por lo que es necesario mejorar las políticas de gestión, los grandes problemas que se encuentran, son:

  • Generación, transmisión y distribución de energía.
  • Emisiones de CO2.
  • Planificación de transporte.
  • Manejo de recursos naturales.
  • Gestión de servicios sanitarios y de seguridad.

Una ciudad inteligente ideal debería estar formada por los siguientes subsistemas:

  • Generación distribuida: La generación de energía debe ser descentralizada y debe valerse de varias formas para obtenerla, como distintos tipos de energías renovables.
  • Smart Grids: Las redes de transmisión y distribución tendrán comunicación bidireccional en tiempo real con el centro de control, de manera que se pueda monitorear y tomar acciones sobre las líneas.
  • Smart Building: Los edificios inteligentes ofrecen confort, seguridad, monitoreo remoto y lo más importante, son eficientes del punto de vista energético.
  • Emobility: La integración de los vehículos eléctricos perminten una gran disminución de las emisiones de CO2.

La data es recolectada a través de sensores instalados en postes de iluminación, tuberías de agua, autos, autobuses,   trenes, etc. Las ciudades inteligentes utilzan el Big Data para ayudar a la comunidad a través de técnicas avanzadas de analítica en dicha data.

  Java Printing  

Pero qué ha traído la era del Big Data. Porque antes de que apareciera ya sabíamos como manejar dicha data. ¿Qué ha cambiado?

Debemos pensar un poco de cómo la situación ha cambiado. Apróximadamente se generan 2.5 quinquillones de bytes de data por día. Para que tengan una idea de lo que esto significa, un quinquillón es un millón de millones. El 90% de la data que se ha recolectado es de los últimos dos años. Ahora imaginen qué sucederá en los próximos años.

Debido a este crecimiento, son necesarias técnicas más avanzadas que puedan manejar esta gran cantidad de data. “El Big Data no se trata de tamaño, se trata de granularidad”, es la habilidad de enfocarse en algo muy específico, individual, en medio de tantos datos.

Otra característica que tiene la data es la impresionante velocidad a la que se recibe y la misma puede venir de diferentes formas. En el pasado los oficiales de policías o bomberos no se enteraban de un problema hasta que se reportaba. En la actualidad no esto no es necesario, el problema puede ser reportado en tiempo real. Por ejemplo, a través de las cámaras de seguridad colocadas en la ciudad. Sin embargo, es necesario mucho más procesamiento para digerir dicha data y obtener la información necesaria en tiempo real.

Entonces, la data que tiene volumen, velocidad y variedad, normalmente se refiere al Big Data. Y es necesario ya que las tecnologías existentes no pueden manejar esta gran cantidad de información.

Por otro lado, el Machine Learning define como “el campo de estudio que da a un computador la habilidad de aprender sin haberlo programado explícitamente”. Gracias a esto es posible realizar análisis predictivo y el centro de control es capaz de tomar acciones de forma automática basado en “experiencias aprendidas”.

Aplicaciones en Smart Cities

Al rededor del mundo se están utilizando técnicas avanzadas de Big Data para ayudar a las comunidades. Dicha tecnología se utiliza para muchos propósitos, entre los que se encuentran:

 

Estadísticas de Tráfico

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Para poder detectar y predecir congestiones en las vías de transporte, el reporte en tiempo real del tráfico puede ser analizado. Los resultados de los análisis pueden ser usados para chequear si puede ocurrir un embotellamiento o no. En consecuencia, los semáforos pueden ser ajustados de acuerdo a dichos resultados para mantener el flujo de autos.

Agricultura Inteligente agriculture-usecase

Las técnicas de BigData pueden ser usadas fácilmente en la agricultura para mejorar la producción. Por ejemplo, una gran cantidad de data puede ser obtenida a través de sensores en los invernaderos, para luego analizarla y así optimiza el proceso de producción.

Tasa de Consumo de Energía

smart_metering Herramientas del Big Data pueden ser usadas para recolectar y analizar cientos de data sets obtenidos de los edificios. Con esto es posible detectar en qué puntos de la ciudad se consume más energía y establecer mejores estrategias de gestión en dichos puntos en base a los análisis realizados.

Cuidado de la Salud

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Dispositivos como @TuRitmio pueden ser usados para monitorear nuestros cuerpos y comunicarse remotamente con profesionales del área quienes tendrán una gran cantidad de data analizada y con la cual podrán recetar una medicación altamente personalizada según nuestra rutina diaria, y en caso de tener algún problema, capacidad de respuesta mucho más rápida. Como por ejemplo, el envío de una ambulancia.

Transporte

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El Big Data puede ser utilizado en esta área para saber cuando es el mejor momento para realizar el debido mantenimiento a los autobuses, buscando minimizar la interrupción del servicio y ofrecer las mejores rutas para los usuarios del sistema.

Sin duda alguna, el Big Data formará parte de nuestras vidas más pronto de lo que creemos y este artículo es sólo una muy pequeña introducción, hará de nuestras ciudades un lugar más limpio, organizado y con un desarrollo sustentable. Así que no las perdamos de vista, porque las ciudades inteligentes las tenemos a la vuelta de la esquina!

 

Saludos y hasta una próxima ocasión.

Escrito por:

Luis Güette

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