Sensores de control de emisiones contaminantes, cámaras de detectan el tránsito de vehículos y personas, sistemas de control de semáforos para agilizar el tráfico, sensores de consumo de agua… La tecnología digital permite traducir el funcionamiento de las ciudades a un conjunto enorme de datos de gran valor en el contexto de las ciudades inteligentes. Sin embargo, se necesita un sistema capaz de gestionar todo ese volumen de datos procedente de las diferentes infraestructuras sensorizadas y ponerlo al servicio de una gestión optimizada.
El Centro de Inteligencia Digital de la Provincia de Alicante (CENID) trabaja en el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial que articula la información de las red de sensores de una ciudad, la analiza y garantiza su funcionamiento. Pero no solamente, sino que es capaz de sistematizar su comportamiento, hasta el punto de calcular con bastante precisión cuándo va a fallar y la periodicidad con la que deben realizarse las revisiones.
Este sistema, liderado por el profesor y director del Proyecto Smart University de la Universidad de Alicante, José Vicente Berná, se está probando en el campus de esta universidad, ya que funciona como una una ciudad, donde cada día se concentran unas 35.000 personas. Además, también se está entrenando con la información que facilita la empresa Aguas de Valencia. Hasta ahora se tienen unos algoritmos poco maduros, que se espera que estén listos para operara con seguridad en un plazo de dos o tres años.
Cómo funciona el sistema de inteligencia artificial que evita los fallos en las infraestructuras de las ciudades
La base para el funcionamiento del sistema digital que desarrolla el CENID son algoritmos de árboles aleatorios, entrenados con los datos que le llegan de los cientos o miles de sensores instalados en una ciudad inteligente. Estos sistemas analizan el funcionamiento de las diferentes infraestructuras, seleccionan una muestra representativa de su actividad y aprenden de ella.
Incluso, el propio sistema es capaz de comprender desviaciones propias en la actividad normal de esa infraestructura, como el incremento del consumo de agua en días de calor o el mayor consumo de agua mientras el descanso de un partido de fútbol importante televisado, que coincide con que muchos espectadores aprovechan para ir al baño.
Tras ese procesado de la información, los algoritmos aprenden a detectar cualquier anomalía en el funcionamiento de las infraestructuras, por mínima que sea. Basta con desviaciones muy pequeñas, imperceptibles para cualquier persona, afirma José Vicente Berná, pero que están dando pistas de que la infraestructura no funciona como debería. Por ejemplo, en el caso de un semáforo, que haya dejado pasar a más coches de la cuenta o que haya estado en rojo algunos segundo más de lo normal.
Qué ventajas ofrece este sistema inteligente para monitorizar las infraestructuras de las ciudades
El sistema presenta un conjunto de ventajas que ayudan a mejorar la gestión de las ciudades inteligentes, así como a optimizar el coste de su mantenimiento.
Los modelos de comportamiento de las infraestructuras elaborados por estos algoritmos le permiten calcular cada cuánto tiempo se deben realizar las revisiones. Por lo general, los fabricantes de los sistemas establecen una periodicidad determinada, pero en ocasiones ésta no se ajusta a la realidad, y puede ocurrir que se realicen más revisiones de las estrictamente necesarias.
Por otro lado, el mismo sistema de inteligencia artificial es capaz de calcular con precisión cuándo se producirá la avería, gracias a que el análisis del comportamiento le ha permitido identificar las señales previas a la avería.
Este sistema de inteligencia artificial elaborado por el CENID aportará una visión unificada de todas las infraestructuras sensorizadas, lo que evitará o paliará el efecto cascada, que se da cuando el fallo en uno de los dispositivos comienza a afectar a los demás.
Todos los datos en un mismo ‘lenguaje’
Para que pueda funcionar este ‘cerebro’ para ciudades inteligente, el equipo de José Vicente Berná ha tenido que traducir la información del conjunto de los sensores a un formato común. Cada marca, cada proveedor, cada red de sensorización opera de forma diferente, así que se ha «normalizado la información para que pueda ser gestionada por un único algoritmo», explica Berná.
Sin embargo, lograr que todos los datos sean compatibles con el sistema no es tarea sencilla. Los investigadores han tenido que analizar el tipo de datos, comprobar su compatibilidad, decodificarlos… en una secuencia de pasos estandarizada en este proyecto de investigación. «Es muy importante tener un dato válido y de calidad con el que trabajar», porque de ello depende el funcionamiento preciso de todo el sistema.
Este sistema de inteligencia artificial representa un paradigma nuevo en la gestión de las ciudades, y su impacto ha sido tal que esta solución iniciada como un proyecto de pequeño tamaño impulsado por el CENID, ha dado pie a que se ponga en marcha uno a nivel nacional, con un presupuesto que ronda los 120.000 euros, del que nacerán herramientas todavía más avanzadas.
