Potenciando las ciudades del futuro

Por Beatriz Vázquez y Alberto Pinedo de Microsoft Servicios

Se calcula que para 2050 más de 6 mil millones de personas, un 70% de la población, vivirá en áreas urbanas, lo que supondría casi duplicar los 3.500 millones que ya viven en las ciudades hoy en día en poco más de 30 años. El crecimiento de las ciudades conlleva nuevos retos, desde modernizar las viejas infraestructuras hasta satisfacer la demanda de recursos naturales, además de convertir las urbes en espacios más seguros, sanos y sostenibles para vivir y trabajar.

En este contexto es esencial la transformación de las ciudades, de sus modelos de gobierno, sus ciudadanos, sus actividades empresariales y sociales en torno a conceptos como agilidad, innovación, productividad, colaboración… que dan lugar a ciudades inteligentes. Estas “smart cities” tienen una serie de objetivos como son: predecir necesidades; adelantarse a problemas; optimizar recursos; facilitar la participación de los ciudadanos; y crear oportunidades económicas, entre otros.

En España, se está trabajando desde hace tiempo en modernizar las ciudades: Barcelona, Valencia o Madrid llevan años en esta línea y se consideran referentes nacionales. Las expectativas son de que esta tendencia se extienda a más ciudades como Santander, Cáceres, Badajoz o Sevilla, adentrándose así en un nuevo modelo de ciudad inteligente y conectada, una ciudad digital.

Pero… ¿cuáles son las claves para la Transformación Digital de las ciudades? A continuación, se enumeran algunas de las ideas más importantes a tener en cuenta:

  • Implicar a los ciudadanos: Para ello es tan necesario conocer a los ciudadanos como que ellos conozcan su ciudad. Ahora es posible ofrecer una visión 360º de la ciudad y personalizarla para cada ciudadano según sus intereses, de forma que puedan participar en el desarrollo de la misma con conocimiento de causa y criterio.

Un ejemplo es la donación de sangre en las zonas más desfavorecidas, donde lo más complicado es la identificación y autenticación de los donantes, así como el filtrado de donantes según su historial clínico, fundamental para evitar la propagación de enfermedades como el VIH. Para solucionarlo, el banco de sangre de la Cruz Roja de la India ya ha puesto en marcha una solución basada en los últimos avances en reconocimiento facial, que permite un proceso de captación de sangre seguro e inequívoco, haciendo posible montar una red de centros de captación que den servicio, una plataforma centralizada de donantes de sangre.

  • Potenciando a los empleos públicos: Hay que mejorar la productividad de los empleados públicos y su capacidad de decisión para que realicen su trabajo de la forma más eficiente posible. Para que ocurra, deben disponer, entre otros recursos, de información en tiempo real que puedan ayudar a las ciudades a dar respuesta a las demandas de sus ciudadanos y a los cambios en las condiciones de mercado.

En el Colegio Público Tacoma, Washington, EE.UU, han generado cuadros de mando con indicadores de éxito de cada estudiante, que los profesores y el personal especializado del centro pueden usar para ayudar a los alumnos que más lo necesitan. Esta solución les ha permitido incrementar la tasa de graduación del 55% al 78%.

  • Optimizando los procesos de la ciudad: Se debe optimizar las operaciones de las ciudades mediante sistemas conectados en los que la información es más accesible y asequible. La adopción de soluciones y servicios cloud permite, de forma segura y flexibles, apalancar los beneficios de IoT para optimizar la gestión de recursos o poner en marcha edificios o infraestructuras inteligentes que permitan incrementar la eficiencia energética de la ciudad.

Como ejemplo, para ofrecer unos niveles de seguridad adecuados a sus ciudadanos, el Departamento de Policía de Surat, India, ha puesto en marcha una solución que monitoriza la actividad de las calles de forma integrada en las redes de vigilancia estatales y nacionales. Desde su implementación, la tasa de criminalidad se ha reducido un 27% en las zonas vigiladas.

  • Transformar las oportunidades y acelerar la innovación de la ciudad: Si generamos nuevos canales de comunicación con el ciudadano y aplicamos los últimos avances en inteligencia artificial al análisis de la información generada, se pueden conseguir insights que permitan innovar y diseñar nuevos servicios que impacten positivamente en la sociedad. Además, se deben establecer mecanismos que permitan implementar estas nuevas ideas de forma escalable para solucionar los problemas existentes a través de soluciones cloud que no requieran una gran inversión de capital inicial.

En Finlandia, la compañía de transporte urbano Helsingin Bussiliikenne Oy (HelB), de Helsinki, ha incluido sensores en sus autobuses para reducir el consumo de combustible y mejorar la calidad de sus conductores, con el fin de hacer los trayectos de sus autobuses urbanos más agradables y seguros.

¿Qué es Digital City Platform?

La visión de Microsoft para la construcción de una ciudad inteligente se basa en un modelo de información adaptado a la era digital. Este modelo debe tener en cuenta todos los elementos digitales que las sociedades avanzadas utilizan hoy en día: sensores (IoT), redes sociales, datos abiertos, así como fuentes de información ya consolidadas de los sistemas existentes.

Para dotar a las ciudades de estas funcionalidades, Microsoft ofrece una Digital City Platform con CityNext, un conjunto de soluciones potenciadas por Azure, dispositivos, servicios y soportes con un extenso catálogo de partners, con el compromiso, seguridad y privacidad, como parte fundamental del programa. Algunas de las principales áreas donde este conjunto de producto y servicios basados en la nube actúa son las siguientes:

  • Identidad Digital: pilar principal de la arquitectura cuyo objetivo es recopilar toda la actividad que realizan los usuarios tanto de forma directa como a través de las redes sociales.
  • Orígenes de información: fuentes de información de la plataforma. Van desde datos no estructurados, semi estructurados o estructurados (tiempo real vía sensores, datos de territorios, GIS, Open Data y ficheros de información pública). La plataforma está preparada para la ingesta masiva de información tanto en procesos por lotes como en tiempo real.
  • Sistema de almacenamiento: esta pieza de la plataforma es la que permite el almacenamiento masivo de información basado en ficheros de diferentes formatos. Este tipo de almacenamientos son denominados Data Lakes y dentro de la plataforma, Azure Data Lake o contenedores blob en Azure Storage son opciones. Debido a la gran cantidad de datos, es esencial una solución de procesado de archivos por lotes que permita filtrar, agregar y preparar los datos para su posterior análisis. Para este tipo de tareas la plataforma también permite el uso de ejecución de trabajos en U-SQL sobre Azure Data Lake Analytics, el uso de Hive, Pig o tareas de Map/Reduce personalizadas en clústeres HDInsights, dependiendo de las necesidades.
  • Sistema de ingesta de información en tiempo real: cuando necesitamos datos en tiempo real, es necesario un canal donde llegan los mensajes para su posterior procesamiento, con soporte para procesamiento en paralelo, escalado horizontal y entrega confiable. Los principales elementos de la arquitectura que soportan este objetivo son Azure Event Hubs, Azure IoT Hubs y Kafka.
  • Módulo analítico: la disponibilidad de un modelo definido de datos para su consulta, de un gran número de entidades de datos de ciudad es crítico. El almacén de datos puede ser uno de tipología Kimball, aunque alternativamente la plataforma por defecto utiliza Azure SQL Data Warehouse. También soporta otros modelos tipo NoSQL como HBase o más interactivos como Hive.
  • Módulo de procesamiento de datos: es el elemento que permite que la información fluya de los orígenes de datos hacia los almacenamientos definidos, así como los procesos de preparación de los modelos de datos para su posterior publicación y explotación por las herramientas analíticas, de reporting y las Business Service API.
  • Modelo ontológico de ciudad: es donde se definen las entidades de datos asociadas a la ciudad, así como las familias de entidades y sus relaciones entre sí, tales como asociaciones y familias de entidades. La Digital City Platform se apoya en Azure Data Catalog para la implementación de esta pieza.
  • Módulo predictivo y de informes de Ciudad: para proporcionar insights para la gestión del territorio, los recursos y las personas, la plataforma dispone de cubos multidimensionales o modelos tabulares en Azure Analysis Services y trabajar con las tecnologías de inteligencia artificial Azure Machine Learning y Cognitive Toolkit para definir modelos predictivos, con la opción de utilizar algoritmos ya definidos en otros lenguajes como R y/o Python. Adicionalmente, la plataforma permite proporcionar una serie de informes ejecutivos con diferentes niveles de información según la audiencia, apoyados en Microsoft Power BI.
  • API de servicios de negocio: todas las ciudades disponen de un lenguaje de ciudad propio y orientado a los tipos y la estructura de sus servicios. La Digital City Platform, dispone de una interface API orientada a aquellos servicios que requieran explotar la información de la ciudad desde salas de control, situation rooms o aplicaciones desarrolladas por empresas externas, habilitando incluso a nuevos modelos de ingresos para las ciudades.

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