En el planeta millones de sistemas trabajan al mismo tiempo: redes eléctricas, tuberías de agua, carreteras, hospitales, edificios, sistemas de comunicación, campos agrícolas y servicios públicos. Y, naturalmente, pueden aparecer problemas: energía que se desperdicia, fugas de agua que tardan en detectarse, calles congestionadas durante horas, servicios públicos que no comparten información o ciudades que crecen más rápido de lo que pueden adaptarse. A finales de la década de 2000, IBM planteó una idea para enfrentar precisamente ese tipo de desafíos: utilizar sensores, redes de comunicación, análisis de datos y sistemas informáticos para conseguir que los sistemas que sostienen la vida cotidiana fueran capaces de percibir mejor lo que estaba ocurriendo, intercambiar información y tomar decisiones más eficaces. La iniciativa recibió el nombre de Smarter Planet, que puede traducirse como “planeta más inteligente”.
La propuesta tomó forma pública en noviembre de 2008, cuando Sam Palmisano, entonces presidente y director ejecutivo de IBM, presentó una visión en la que sostenía que muchos de los sistemas fundamentales del mundo estaban adquiriendo tres características: podían ser instrumentados mediante sensores y dispositivos capaces de recopilar información; podían estar interconectados para compartir esos datos; y podían volverse más inteligentes gracias al análisis computacional. La idea era aprovechar esa transformación para mejorar la manera en que se administraban recursos y servicios esenciales, desde la energía y el agua hasta el transporte, la atención sanitaria y la seguridad.
Podemos pensar que una casa tuviera sensores capaces de detectar cuánta electricidad consume cada aparato, cuánta agua pasa por cada tubería y qué temperatura existe en cada habitación. Si además todos esos dispositivos pudieran comunicarse entre sí y un sistema informático pudiera analizar la información, la casa podría detectar un consumo anormal, advertir sobre una posible fuga o ajustar determinados equipos para evitar un desperdicio innecesario. La visión de Smarter Planet consistía en llevar una lógica parecida a una escala mucho mayor: edificios, barrios, ciudades, redes de transporte, sistemas de agua y redes eléctricas podían convertirse en sistemas capaces de generar información y utilizarla para mejorar su funcionamiento.
Uno de los ámbitos donde esta idea adquirió especial importancia fue el de las redes eléctricas inteligentes (smart grids). Una infraestructura más instrumentada puede proporcionar mucha más información sobre el estado de la red. Los medidores inteligentes, los sistemas de supervisión y las herramientas de análisis permiten conocer mejor la demanda, identificar determinadas anomalías y facilitar una gestión más flexible de la generación y el consumo. Las redes eléctricas inteligentes son una de las tecnologías que pueden contribuir a mejorar la eficiencia, la confiabilidad y la gestión del suministro eléctrico.
La gestión del agua es otro ejemplo especialmente importante. En muchas ciudades existe un volumen considerable de agua que se pierde antes de llegar al usuario debido a fugas, roturas y otros problemas de infraestructura. El Banco Mundial estima que alrededor de 45 millones de metros cúbicos de agua se pierden diariamente en el mundo, equivalentes a unos 45 mil millones de litros. La importancia de las tecnologías inteligentes está en que sensores, medidores, sistemas de monitoreo y análisis de datos pueden ayudar a localizar anomalías, identificar posibles fugas y administrar con mayor precisión una infraestructura que permanece oculta bajo las calles.
El transporte urbano ofrece otro ejemplo muy ilustrativo. En lugar de limitarse a construir más carreteras, una ciudad puede utilizar información sobre el movimiento de los vehículos para comprender dónde y cuándo aparecen los congestionamientos y diseñar medidas que modifiquen esos patrones. Estocolmo se convirtió en un caso ampliamente estudiado gracias a su sistema de cobro por congestión. Durante la prueba realizada en 2006, el volumen de vehículos que cruzaba la zona sometida al cobro disminuyó aproximadamente entre un 20% y un 25%, según las evaluaciones del programa. Después de la prueba se celebró un referéndum y el sistema se estableció permanentemente en 2007. Utilizar datos y tecnología puede ayudar a gestionar la movilidad, pero los resultados dependen también de las decisiones políticas, la infraestructura disponible, el comportamiento de los ciudadanos y la aceptación social. No se trata simplemente de instalar sensores y dejar que un algoritmo resuelva el tráfico.
IBM llevó esta filosofía a proyectos urbanos mediante iniciativas como Smarter Cities Challenge, creada en 2010. El programa ofreció asistencia de expertos de IBM a ciudades que buscaban resolver problemas relacionados con transporte, seguridad pública, educación, medio ambiente, servicios sociales y otros ámbitos. En su lanzamiento, IBM anunció un compromiso de 50 millones de dólares en tecnología y servicios para ayudar a 100 municipios durante tres años. Uno de los ejemplos más conocidos fue Río de Janeiro, donde se desarrolló un centro de operaciones que integraba información procedente de numerosas dependencias y servicios para mejorar la coordinación de emergencias, transporte y otros servicios urbanos. El centro llegó a integrar información de alrededor de 30 organismos y utilizaba modelos analíticos para apoyar la respuesta ante incidentes.
A partir de entonces, la idea de una ciudad inteligente comenzó a relacionarse cada vez más con tecnologías que hoy resultan familiares: Internet de las cosas, computación en la nube, grandes volúmenes de datos, inteligencia artificial, comunicaciones inalámbricas y sistemas de análisis en tiempo real. Una ciudad puede tener miles o incluso millones de dispositivos generando información, pero el valor no está simplemente en acumular datos. Lo importante es convertirlos en conocimiento útil y, en consecuencia, en decisiones que mejoren un servicio concreto.
Uno de los desarrollos más interesantes surgidos de esta evolución son los llamados gemelos digitales. Se trata de representaciones digitales de objetos, infraestructuras o sistemas físicos que pueden incorporar información procedente del mundo real y utilizarse para analizar situaciones o probar escenarios. Singapur desarrolló Virtual Singapore, un modelo tridimensional enriquecido con diferentes tipos de datos que permite estudiar cuestiones relacionadas con la planificación urbana y realizar simulaciones. No es una copia absolutamente idéntica y permanentemente sincronizada de cada detalle de la ciudad, sino como una plataforma digital avanzada que permite representar y analizar diferentes aspectos del entorno urbano.
La inteligencia artificial también ha encontrado aplicaciones fuera de las ciudades. En los bosques tropicales, por ejemplo, existen sistemas acústicos capaces de escuchar continuamente el entorno y utilizar modelos de aprendizaje automático para reconocer determinados sonidos. Rainforest Connection ha utilizado dispositivos instalados en los árboles para detectar sonidos asociados con actividades como el uso de motosierras y enviar alertas a quienes trabajan en la protección forestal. El empleo del aprendizaje automático puede clasificar sonidos ambientales y apoyar la conservación de los bosques. El principio de un sistema “inteligente” puede aplicarse tanto a una avenida urbana como a un ecosistema: primero se obtiene información, después se analiza y finalmente se actúa.
Algo parecido ocurre con la gestión de residuos. Ya existen contenedores inteligentes equipados con sensores de nivel y sistemas de compactación que pueden funcionar con energía solar y comunicar cuándo necesitan ser vaciados. En lugar de enviar siempre un camión siguiendo una ruta fija, estos sistemas permiten planificar la recolección de acuerdo con el estado de los contenedores. El objetivo es evitar recorridos innecesarios, mejorar la utilización de los vehículos y reducir determinados costos y emisiones asociados con la recolección.
Los edificios también forman parte de esta transformación. Un edificio inteligente puede utilizar sensores y sistemas automatizados para controlar iluminación, climatización, ventilación y otros consumos. Dentro de esta evolución aparece el concepto de edificio de energía cero (Zero Energy Building). En términos generales, se trata de un edificio muy eficiente que consigue producir mediante fuentes renovables una cantidad de energía suficiente para compensar su consumo energético.
Incluso las carreteras y otros elementos de infraestructura pueden incorporar tecnologías destinadas a reducir impactos ambientales. Un ejemplo son determinados materiales fotocatalíticos que, al recibir luz, pueden favorecer reacciones químicas capaces de transformar algunos contaminantes atmosféricos. Estas tecnologías se han estudiado y aplicado en pavimentos y superficies urbanas, aunque sus resultados dependen de factores como el material utilizado, las condiciones ambientales y la cantidad de contaminantes presentes.
La agricultura es otro campo en el que los datos pueden cambiar la forma de administrar los recursos. Las imágenes obtenidas por satélites, drones y otros sensores permiten observar características de los cultivos que no siempre pueden apreciarse desde el suelo. La información térmica y espectral puede ayudar a identificar zonas sometidas a estrés hídrico o diferencias en el estado de la vegetación, lo que facilita decisiones sobre riego, fertilización o inspección. En grandes extensiones agrícolas, estas tecnologías normalmente trabajan con información espacial que puede llegar a escalas muy detalladas, pero la precisión depende del sensor, la resolución, el cultivo y las condiciones de observación.
Pero hacer que los sistemas sean más inteligentes no significa necesariamente hacerlos mejores. Cuantos más dispositivos conectamos, más información producimos y más decisiones automatizadas incorporamos, además aparecen nuevos riesgos. La videovigilancia, el reconocimiento facial y otros sistemas biométricos pueden utilizarse para determinados objetivos de seguridad, pero también plantean preguntas importantes sobre privacidad, vigilancia, consentimiento y control del uso de los datos. Una ciudad llena de sensores no es automáticamente una ciudad más libre, justa o segura. La tecnología necesita reglas, supervisión y límites claros.
También existe el problema de la desigualdad tecnológica. Si las ciudades con mayores recursos pueden instalar redes avanzadas, sensores, centros de operaciones y sistemas de inteligencia artificial mientras comunidades rurales o regiones menos favorecidas carecen incluso de conectividad básica, la transformación digital podría ampliar algunas diferencias existentes en lugar de reducirlas.
La cantidad de información generada por estos sistemas también obliga a abandonar una idea equivocada: más datos no significan automáticamente mejores decisiones. Satélites, sensores, teléfonos, vehículos y dispositivos industriales pueden generar cantidades enormes de información, pero esa información debe almacenarse, comunicarse, protegerse, analizarse y transformarse en acciones útiles. Además, los sistemas de inteligencia artificial no predicen todos los desastres con precisión ni pueden garantizar por sí solos que una ciudad tenga horas de anticipación antes de cualquier catástrofe. En algunos casos sí permiten mejorar la vigilancia, las alertas tempranas y la capacidad de respuesta, pero siempre existen incertidumbre y límites técnicos.
La idea principal es que los sistemas dejaran de funcionar como compartimentos aislados. Una red eléctrica puede beneficiarse de información sobre la demanda; un sistema de agua puede aprovechar datos sobre presión y consumo; el transporte puede utilizar información sobre movilidad; un centro de emergencias puede combinar datos meteorológicos, tráfico y servicios públicos. Cuando esas piezas se analizan conjuntamente, aparece la posibilidad de tomar mejores decisiones.
Con el paso de los años, Smarter Planet se mezcló con conceptos que hoy forman parte del vocabulario tecnológico cotidiano, como ciudades inteligentes, Internet de las cosas, inteligencia artificial, computación en la nube y gemelos digitales. Algunas de las promesas originales fueron demasiado optimistas y algunos proyectos demostraron que la tecnología no puede resolver por sí sola problemas que también son políticos, económicos, sociales y ambientales. Para que un planeta conectado sea también un planeta habitable, la tecnología debe estar acompañada de eficiencia, sostenibilidad, seguridad, privacidad y responsabilidad. La verdadera inteligencia de un sistema no está en la cantidad de sensores que posee, sino en su capacidad para convertir información en mejores decisiones y, finalmente, en mejorar la calidad de vida de las personas.
Referencias: