Sensores de tránsito bajo el asfalto, cámaras de reconocimiento facial para buscar prófugos, luminarias que "hablan" entre ellas son, entre otras cosas, tecnologías cada vez más utilizadas en las ciudades argentinas para convertirlas en "inteligentes".
Unos 126 millones de pasajeros usan mensualmente los diversos medios de transporte público que vinculan a la Ciudad de Buenos Aires con el Conurbano. Y aunque estos números son enormes, están lejos de los 37 millones de habitantes de Tokio, Japón. Sin embargo gracias a su histórico uso de la tecnología, tiene un día a día mucho más ordenado que Buenos Aires. Ahora, varias ciudades argentinas quieren parecerse a ella, como informó Clarín.
Luminarias inteligentes, lugares disponibles para estacionar, un control sostenido del millón y medio de toneladas de residuos que se generan diariamente y sistemas de seguridad en lugares estratégicos son algunas de las claves que en funcionamiento armónico enmarcan el concepto de Smart City.
La Iluminación inteligente ya se usa en un tercio de las calles de la Ciudad de Buenos Aires y Rosario. Son luces que se pueden configurar digitalmente para que se enciendan o apaguen en horarios o períodos de tiempo determinados y se controlan remotamente.
Estas luminarias se comunican con otros dispositivos y son monitoreadas desde una central a través de una red Wi-Fi, gracias a Internet de las Cosas (IoT). Actividades como encender la calefacción una hora antes de volver al hogar, programar el lavarropa a distancia y hasta configurar las tareas de la aspiradora inteligente son parte de la IoT. Estas soluciones brindan a las empresas y organismos información en tiempo real y datos estadísticos para realizar sus gestiones comerciales en forma ágil y eficaz.
En 2013 comenzó un recambio de las tradicionales luces de vapor de sodio y el paso a luminarias LED, que producen un ahorro del 50% a 60% en el consumo de energía y eso representa bajar igual porcentaje del impacto ambiental por emisión de C02. En la Ciudad de Buenos Aires, la empresa Signify implementó Interact City que permite monitorear más de 100.000 puntos de luz. El sistema maneja de forma remota el consumo, crea escenas para ahorrar energía, verifica el óptimo funcionamiento de las luminarias y programar eventuales reemplazos en tareas de mantenimiento.
Por su parte Huawei ofrece varias soluciones en materia de seguridad, como por ejemplo cámaras móviles que se despliegan en cualquier sitio, que son utilizadas en los ingresos a las canchas de fútbol de la ciudad o en operativos de saturación. Estas cámaras pueden identificar rápidamente objetivos de alto riesgo como fugitivos y sospechosos potenciales y pueden tomar hasta 16 mil capturas diarias.
La clave de este sistema está en su interacción con la biblioteca de rostros para que la Policía pueda identificar, monitorear y aprender sospechosos de manera más eficiente. Según la empresa, la identificación de rostros durante el día es mayor a 95% y el sistema de lista negra puede detectar personal y generar alertas en menos de tres segundos.
Por su parte, las cámaras que identifican patentes y placas de vehículos pueden identificar desde marcas hasta el color del vehículo. Una vez hecho esto, la información es transferida a la base de datos y almacenada por 60 días. Durante el día, la tasa de reconocimiento de patentes y marcas es del 85%.
El gobierno municipal de la ciudad de Salta quería construir una plataforma de protección de seguridad que tuviera una gestión unificada y de análisis inteligente para desalentar y prevenir la delincuencia. Para esto, en colaboración con Huawei, la Municipalidad desplegó más de 1.300 cámaras fijas con resolución HD dispuestas en zonas claves.
Según datos de Huawei, la implementación de este sistema de vigilancia mejoró el índice de Paz Global en Salta (GPI), la tasa de criminalidad, tasa de resolución de casos e hizo que la respuesta a emergencias fuera más efectiva.
Otro ejemplo es el de la municipalidad de Bahía Blanca que presentó una solución de Smart Parking (estacionamiento inteligente) de la empresa argentina EXO. Gracias a un grupo de sensores inalámbricos, los conductores pueden consultar previamente desde su celular los espacios disponibles en el lugar de destino, y realizar hasta el pago desde la misma aplicación móvil de manera segura, a través de un monedero virtual. La solución también cuenta también con métodos de pagos convencionales, como parquímetros o a través de comercios adheridos.
Al mismo tiempo, los municipios acceden a una trazabilidad completa de la gestión del estacionamiento medido, pudiendo consultar la recaudación en tiempo real, el grado de ocupación urbana calle por calle, la labor de los inspectores de tránsito, y el total de multas realizadas, entre otras métricas.
Mendoza fue la primera ciudad argentina con transporte inteligente, una solución Big Data con más de 20 indicadores de eficacia económica, de servicio, uso del parque móvil, matriz de origen/destino, entre otras, con filtros por línea, por tipo de pasaje, con visualización geolocalizada permiten la planificación inteligente de las líneas, frecuencias y recorridos.
Luego se sumó, entre otras, Buenos Aires. El sistema Cuándo Subo permite saber en qué momento pasará el próximo colectivo, para evitarle al pasajero pérdidas de tiempo en la parada. También hay otras apps que permiten seguir los horarios de trenes y subtes. ¿Cómo funcionan? Las unidades (sean colectivos o subtes) llevan sensores que se conectan con satélites de geolocalización. Esa información, cruzada, muestra dónde está exactamente el colectivo. Y cualquiera la puede ver en su celular.
En cuanto a las aplicaciones, la de WesmartPark, recientemente estrenada en Capital Federal, conecta las cocheras libres de hoteles, empresas, desarrolladores inmobiliarios e incluso edificios de departamentos de viviendas, con los conductores que buscan un lugar para estacionar.
Por otra parte, en lo que refiere a sensores disponibles para realizar tareas de monitoreo y telegestión están los terrestres (estaciones meteorológicas o sonómetro) y sensores espaciales (satélites) que a través de la integración de tecnológicas de computer visión y conocimiento profundo (machine learning), permite seguir de cerca el crecimiento urbano, el nivel de contaminación, los focos de incendios y las inundaciones. También controlan la calidad y el nivel de agua en forma continua.