Digitalización urbana (3/3): El Internet de las Cosas (IdC) y el Big Data

En capítulos anteriores... 📺

Aprendimos qué es una ciudad inteligente (smarty city) y como medimos la "inteligencia" de una ciudad.

Por eso hoy, para terminar con esta investigación, el IdC y el Big Data! 👾

El término ciudades inteligentes es abrumador, usualmente confundido como un espacio utópico casi sci-fi con edificios tecnológicos enormes a-lo-Blade Runner. La realidad es que no es así, de hecho una ciudad puede ser inteligente sin que nos demos cuenta. Esto es porque la mayoría de sus intervenciones se basan en sensores y dispositivos dentro de mobiliarios urbanos (recordemos el ejemplo del poste de luz "inteligente" del que he hablado en este blog alguna vez). Estos sensores, al estar conectados entre sí, registrarán una cantidad masiva de información y esto es lo que conocemos como IdC y Big Data, respectivamente.

El Internet de las Cosas es un concepto que propone la interconexión de todos los dispositivos electrónicos, desde celulares hasta electrodomésticos, con el Internet para producir una base de datos de información retroalimentativa. El IdC es básicamente una gran red de “cosas” interconectadas (incluyendo a las personas) donde las relaciones se dan entre persona-persona, persona-cosas y cosas-cosas (Morgan, 2014, parr. 4).

Figura 1. Crecimiento de "cosas" conectadas al Internet

Fuente: Elaboración propia sobre Christen et al, 2014, p. 2

El otro concepto es la Macrodata (Big Data) del cual la definición más simple podría ser cualquier tipo de data que no quepa en una hoja de cálculo de Excel. Esta frase tan simple nos otorga una idea del volumen de esta información pues esta debe ser determinada en relación a las herramientas que permiten su procesamiento para algún propósito. Esto implica que la Macrodata existe en cualquier área donde las herramientas de procesamiento de información o datos están constantemente siendo expandidas debido a su crecimiento permanente; es común que grandes conjuntos de datos han forzado a la creación de nuevos hardwares, softwares, algoritmos y métodos matemáticos que permitan su procesamiento para entender de mejor manera los eventos mundiales (Batty, 2013, p. 1).

Figura 2. La aplicación del IdC y la Macrodata en el modelo de Ciudad Inteligente

Fuente: Elaboración propia sobre Christen et al, 2014, p. 3

Pero, ¿Cómo estos dos conceptos de carácter informático pueden tener influencia en el ámbito urbano? La “inteligencia” de una ciudad está alimentada por la información extraída de fuentes de datos como transporte, cuidado de la salud, gobierno, redes eléctricas, etc. Los datos de estas fuentes eventualmente forman una información masiva (Macrodata) y requiere de aplicativos informáticos, sensores, infraestructura especializada que pueden procesarla como cobertura y conexión de banda ancha, una nube a la que la información es cargada o softwares y hardwares. Es así que el modelo de programación necesario para procesar grandes conjuntos de data debe contener también algoritmos paralelos capaces de analizarla y almacenarla (Adewole et al, 2016; Batty, 2013; Christen, 2014; Shrestha, 2018).

En la siguiente figura (recomiendo verla en otra pestaña) se muestran algunos casos de estudio de iniciativas, para cada dimensión de una ciudad inteligente, que se aplican actualmente en ciudades alrededor del mundo. La intención es mostrar su funcionamiento y cómo la información recolectada es transmitida a modelos de programación diseñados especialmente para grandes conjuntos de data como softwares, hardwares, servidores y aplicativos informáticos. Esta es luego usada por las entidades públicas, empresas, instituciones educativas o ciudadanos. Mientras las iniciativas siguen funcionando, estas perfeccionarán su adaptación al usuario gracias al bucle de retroalimentación positivo que brinda el Aprendizaje Automático[1]. Es importante mencionar que, si bien en la figura están siendo mostradas desde una perspectiva casi sectorial (por cada dimensión), las mejores iniciativas son las que engloban todas las dimensiones de la ciudad inteligente.

Figura 3. Aplicación de la Macrodata en Ciudades Inteligentes

Fuente: Elaboración propia sobre Adewole et al, 2016; Cave et al, 2014; Christen et al, 2014; Ndou, 2004; UrbanTide, 2014

*(Sobre la figura 3) LPWAN (Low-power wide-area network) o la Red de área amplia de baja potencia es una red tecnológica inalámbrica que interconecta dispositivos y envía información de bajos bits a través de rangos largos. Se aplica para enviar Macrodata en el IdC ya que opera a menor costo y mayor eficiencia que la cobertura telefónica tradicional. (Rouse, 2018, parr. 1-2)

La Macrodata para este modelo de ciudad transforma la manera como vemos la planificación urbana al crear  ciudades  conscientes de los eventos que suceden en su medio espacial. Estas características incluyen, entre otras cosas, sostenibilidad, resiliencia, gobernanza, mejora de la calidad de vida, gestión de los recursos naturales e instalaciones de ciudades. Esta fuente de información constante retroalimentada al sistema urbano está enriqueciendo nuestra experiencia de funcionamiento de las ciudades ofreciendo nuevas oportunidades para la interacción social con una toma de decisiones más informada. (Adewole et al, 2016; Batty, 2013). La recepción de Macrodata de las “cosas” procesada y aplicada para la mejora del funcionamiento de un sistema se puede percibir desde una escala muy pequeña, como la doméstica, hasta una mayor en el caso de una ciudad.

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[1] (Machine learning) Es un campo de la inteligencia artificial donde se diseña el funcionamiento de las máquinas con la habilidad de aprender sin intervención humana a través de algoritmos que revisan la Macrodata, identifican patrones complejos y pueden ser capaces de predecir comportamientos futuros (González, 2014, parr. 1).

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Con esta entrada del blog cerramos los artículos sobre digitalización urbana y me despido hasta nuevo aviso. Revisen el contenido que publico en facebook e instagram!! Sobre todo este último que próximamente se vienen algunas sorpresas. 😜

Fuentes:

Adewole, K., Ahmed, E., Anuar, N., Chang, V., Chiroma, H., Gani, A., . . . Yaqoob, I. (2016). The role of big data in smart city. International Journal of Information Management, 36(5), 748-758. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/301803005_The_Role_of_Big_Data_in_Smart_City

Batty, M. (2013). Big data, smart cities and city planning. Dialogues in Human Geography, 3(3), 274-279. Obtenido de http://www.spatialcomplexity.info/files/2013/12/BATTY-DHG-2013.pdf

Cave, J., Cochrane, G., Kotterink, B., Liebe, A., Manville, C., Massink, R., . . . Wissner, M. (2014). Mapping Smart Cities in the EU. Policy Department A: Economic and Scientific Policy. Obtenido de http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/etudes/join/2014/507480/IPOL-ITRE_ET(2014)507480_EN.pdf

Christen, P., Georgakopoulos, D., Perera, C., & Zaslavsky, A. (2014). Sensing as a service model for smart cities supported by internet of things. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 25(1), 81-93. Obtenido de http://www.cs.umanitoba.ca/~comp7570/assets/media/0316Seo.pdf

González, A. (1 de julio de 2014). ¿Qué es Machine Learning? Obtenido de CleverData: https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/

Morgan, J. (13 de mayo de 2014). A Simple Explanation Of 'The Internet Of Things'. Obtenido de Forbes: https://www.forbes.com/sites/jacobmorgan/2014/05/13/simple-explanation-internet-things-that-anyone-can-understand/#57c054781d09

Ndou, V. (2004). E–Government for developing countries: opportunities and challenges. The electronic journal of information systems in developing countries, 18(1), 1-24.

Rouse, M. (2018). LPWAN (low-power wide area network). Obtenido de IoT Agenda: https://internetofthingsagenda.techtarget.com/definition/LPWAN-low-power-wide-area-network

Shrestha, S. R. (2018). Big data application for Smart City. Obtenido de Doc Player: https://docplayer.net/37142712-Big-data-application-for-smart-city-shiva-ram-shrestha.html

UrbanTide. (8 de diciembre de 2014). 5 Smart Cities Case Studies. Obtenido de UrbanTide: https://urbantide.com/fullstory2/blog/2014/11/5/5-smart-cities-case-studies