Las ciudades de los 10.000 sensores inteligentes

Muy pronto ciudades de diferentes tamaños integrarán en su gestión diaria los datos generados por sensores para una mejor toma de decisiones.

Cuando hablamos de “smart cities”, muy frecuentemente asociamos este concepto a ciudades grandes y con presupuestos elevados. Pero esto va a cambiar y, de hecho, ya está cambiando. Las ciudades medias van a ser protagonistas de multitud de proyectos en este ámbito: proyectos pequeños, medianos y también grandes; una tendencia imparable.

La mayoría de ciudades quieren convertirse en una “smart city”, teniendo en cuenta sus circunstancias específicas. Son plenamente conscientes de los beneficios que conlleva para la ciudad y su ciudadanía. Estamos ante una trascendental transformación. Y el combustible de este cambio será el “petróleo refinado” que sepamos extraer de los datos de la ciudad, procedentes de tres grandes fuentes:

• bases de datos internas del ayuntamiento, como por ejemplo el padrón municipal, el gestor de expedientes o la base de datos de seguridad ciudadana;
• sensores municipales en tiempo real que, por ejemplo, monitoricen la calidad del aire, la contaminación acústica o la recogida de residuos; y
• “big data” de proveedores externos, como por ejemplo sobre la movilidad de personas a partir de las operadoras de telecomunicaciones, o el volumen de tráfico de vehículos a partir de los fabricantes de navegadores GPS.

Más sensores para una mejor gestión

La instalación de miles de sensores en las ciudades puede resultar inverosímil, pero se trata de una tendencia imparable en muchas poblaciones. Para hacernos una idea más aproximada sobre cuántos sensores podrían ser necesarios, veamos algunas magnitudes básicas de los activos de una ciudad media tipo de unos 75.000 habitantes:

• 100 edificios municipales;
• 1.500 contenedores de residuos;
• flota de 25 camiones de limpieza y residuos, con unos 100 operarios;
• 150 cuadros eléctricos, que gestionan unas 10.000 farolas;
• 50 espacios verdes, con unos cientos de aspersores de riego.

Si completáramos este inventario tipo, nos arrojaría rápidamente un total de activos superior a los 10.000, y cada uno de estos activos estaría sensorizado y emitirá datos.

​

Pero esto no es todo. Porque ahí podríamos agregarle algunas magnitudes que pueden quintuplicar fácilmente esta estimación, tales como la recogida de residuos puerta a puerta o los telecontadores de consumo de agua.

La recogida puerta a puerta significa tener de 2 a 3 baldes por domicilio, cada uno con un chip RFID identificativo, con lo cual llegamos fácilmente a 25.000 baldes con chip, incluso si la recogida puerta a puerta se limita a una parte de la ciudad. Y si cada vivienda tiene un telecontador de consumo de agua potable, estaremos hablando fácilmente de unos 25.000 sensores más. Por todo esto, en total, en nuestra ciudad media tipo de 75.000 habitantes, nos podríamos mover entre 10.000 y 50.000 sensores en tiempo real.

¿Son factibles las ciudades inteligentes?

Ya sabemos que la mayoría de ciudades desean cuanto antes convertirse en “Smart cities”. Sin embargo, ¿es viable económicamente? ¿y técnicamente? La respuesta es sí, porque la tecnología sensórica inteligente se ha consolidado y estandarizado en la última década, tanto para ciudades como en la industria (las llamadas industrias 4.0).

Veamos solamente un ejemplo ilustrativo: las redes LoraWan se están convirtiendo de facto en un estándar barato y eficiente para dar conectividad a la sensórica municipal, con tan solo tres o cuatro nodos municipales y sin ningún coste mensual, ni pago alguno a operadoras. En definitiva, estos cumplen la función de transportar los datos de estos miles de sensores municipales, inalámbricamente y de forma barata.

Y económicamente, ¿es viable la sensorización masiva de las ciudades de tamaño medio? La respuesta es también afirmativa. En este caso, por una lógica de mercado muy simple: las empresas subcontratadas necesitan ser altamente competitivas para ganar cada contrato de gestión municipal. Estamos hablando de contratos para mantener el alumbrado, para gestionar el ciclo del agua, para la recogida de residuos y la limpieza de calles, etcétera. Inevitablemente, esto lleva a las empresas a incluir todo el abanico de soluciones Smart que desean las ciudades. Con lo cual, en cada renovación de estos contratos municipales se produce un pequeño salto hacia adelante, y son una gran oportunidad de transformación inteligente.

​

¿Cuándo vamos a ver ciudades medianas inteligentes?

Esta transformación no va a ser inmediata, pero se alcanzará. Se trata de un cambio que llegará por fascículos, por entregas, a medida que las ciudades renueven sus contratos de gestión con las empresas subcontratadas. Estos son a medio y largo plazo (entre cuatro y ocho años, típicamente), porque las adjudicatarias necesitan plazos largos para poder recuperar las grandes inversiones implícitas que conllevan casi todos estos contratos. Si nuestra ciudad tipo de 75.000 habitantes tiene media docena de estos grandes contratos municipales, a 4-8 años, es fácil que renueve un contrato cada uno o dos años.

Sin duda alguna, la conclusión que más nos interesa retener es que esto ya está pasando, que es una transformación inevitable y que va a llegar a todo tipo de ciudades medias.

¿Big data para ciudades medias?

Veamos ahora algunas magnitudes cuantitativas basadas en los 10.000 sensores de nuestra ciudad tipo. Suponiendo que recojan un dato cada 15 minutos, tendremos 40.000 datos cada hora y unos 980.000 al día. O lo que es lo mismo, cerca de un millón de datos al día, 30 millones al mes y 365 millones de datos cada año.

La conclusión organizativa es evidente: para poder sacar provecho a estos datos necesitamos refinarlos, darles sentido y convertirlos en un conocimiento útil para las técnicas municipales, las mismas que se encargan de gestionar los servicios que vamos a sensorizar. Necesitamos centrar esta transformación en sus necesidades, en conseguir realmente que su gestión sea más productiva y cómoda. Centrarnos en liberarlas de esas tareas repetitivas, de poco valor, de su día a día actual. Y conseguir que puedan dedicar más tiempo a tareas cualitativas de valor añadido.

Veámoslo en un ejemplo práctico, de máxima actualidad: la eficiencia energética de los 100 edificios municipales de nuestra ciudad tipo, que están localizados por todo su territorio, con antigüedades y tipologías energéticas variadas. La dirección municipal, las técnicas y la ciudadanía, ¿pueden conocer fácilmente la situación energética de la ciudad? ¿Cuánta energía gastan estos edificios? ¿Cuánta es la energía total que están consumiendo, de forma agregada, todos los edificios municipales de la ciudad? ¿Cuánta energía por persona consume un edificio? ¿Cuál es su huella de carbono?

Estos edificios consumen electricidad y gas natural, pero a menudo no es fácil comprender el consumo de cada uno de ellos. Afortunadamente, nuestra ciudad tipo dispone desde hace años de un SIE (Sistema de Información Energética), que ha unificado esta información, a partir de las facturas en soporte PDF de las distribuidoras/comercializadoras y de los listados con distintos formatos. Combinaremos esta fuente de información con los consumos en tiempo real, y lo organizaremos de forma que cualquier persona podrá visualizar el consumo energético individualizado del edificio, mediante KPI, indicadores y paneles gráficos comunicativos.

Para completar la fotografía, nos gustaría saber el potencial de autoconsumo del edificio. Esto lo conseguimos simulando la generación en tiempo real de la energía fotovoltaica, a partir del modelo 3D de la ciudad y sus edificios, las placas instalables, la insolación potencial atendiendo al calendario y franja horaria, calibrada con datos de sensores en tiempo real.

¿El resultado? Satisfacer una necesidad estratégica para una gestión más inteligente de los edificios, transformado un grupo de datos dispersos en un conocimiento útil, fácil de usar y comprender. Y lo más importante: todas las usuarias pueden acceder a los datos de forma abierta, reutilizarlos en otras explotaciones e incluso realizar predicciones basadas en algoritmos de inteligencia artificial del tipo Machine Learning.

Millones de datos, una plataforma

Para terminar, por supuesto, nos falta el cómo, nos falta la tecnología. Porque para conseguir todo esto necesitamos una Plataforma Smart Cities basada en BigData para recibir, ordenar, archivar y recuperar de una manera eficiente esta avalancha de datos. Una plataforma capaz de procesar en pocos segundos bases de datos de decenas y cientos de millones de registros, para obtener simulaciones que ayudarán a optimizar la eficiencia energética de la ciudad. Y por ahí también tenemos buenas noticias, porque desde Nexus Geographics hemos creado RECITTY : una plataforma Smart Cities que aporta una visión privilegiada, porque integra todo tipo de datos para monitorizar y analizar la ciudad, mediante la información clave.

Es una solución ambiciosa y de primer nivel, inspirada en grandes referentes como Valencia, y diseñada con mucho sentido común, con un precio razonable y dirigida a todo tipo de ciudades medianas y grandes.

​

Plataforma Recitty

Vivimos un momento interesante, porque en la última década se han producido avances clave en este terreno, con proyectos innovadores en una veintena de ciudades españolas que han realizado un enorme esfuerzo y han ayudado muchísimo a divulgar los beneficios de las tecnologías Smart City. Estas han aportado un legado de hitos y buenas prácticas, éxitos y fracasos, que facilitarán el camino para los próximos avances.

Este contexto es una oportunidad única y apasionante para la aparición de nuevos fabricantes de estas plataformas, con propuestas originales y enfoques diferenciados. Un momento en el que las ciudades medias van a ser protagonistas de múltiples proyectos de transformación, en beneficio de la ciudad y la ciudadanía.

David Comas

CEO, Nexus Geographics

Septiembre de 2022