Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (Cidesi)
 

De acuerdo con la Comisión Nacional para el Uso Eficiente de la Energía (Conuee), la ciudad inteligente (o Smart City) es un concepto que surge a finales del siglo XX y se refiere al uso de las tecnologías de la información y comunicación (TIC), así como al Internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) para el uso eficiente de los recursos y la infraestructura urbana, la gestión del transporte público, la movilidad de personas y vehículos; seguridad, así como la reducción en el consumo de energéticos y la generación de contaminantes.

En el mundo existen ciudades que ya han implementado tecnologías Smart City, como Londres, Inglaterra; Nueva York, Estados Unidos; París, Francia; Oslo, Noruega; Barcelona, España; Bogotá, Colombia; Santiago de Chile y la Ciudad de México, entre otras, con las que han mejorado la calidad de vida de sus habitantes y el desarrollo urbano.

En ese sentido, el profesor investigador y líder de proyecto en el Laboratorio de Modelado, Simulación y Visión por Computadora, del Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (Cidesi), doctor Hugo Jiménez Hernández, señaló que uno de los retos para el desarrollo de las ciudades inteligentes es la generación de tecnología, basada principalmente en visión por computadora, para el monitoreo de variables urbanas, como la densidad de flujo vehicular, peatones o contaminación.

“En las ciudades inteligentes se busca observar el cómo se usan las vialidades, con el afán de adquirir información que permita la mejor toma de decisiones por parte de las autoridades en la gestión de la infraestructura urbana, mediante la medición de estas variables y la obtención de información de forma indirecta sin que represente una invasión a la privacidad de los automovilistas. Para eso se utilizan cámaras de tiempo de vuelo, infrarrojas y sensores, para que monitoreen dichas variables a través de sistemas reactivos y dinámicos con los que se busca optimizar recursos”.

Indicó que, a pesar de que existen aplicaciones tipo wired que permiten conocer rutas para transitar, dependen de que la gente contribuya con el envío de información, por lo que la idea es ir más allá.

“Si los gobiernos cuentan con una infraestructura para medir, podrán tomar decisiones más sensatas para la modificación de vialidades y no generar, por ejemplo, fenómenos como ‘cuellos de botella’, tráfico muerto o el congestionamiento por accidentes. Al respecto, en el Cidesi trabajamos en el desarrollo de una infraestructura de monitoreo inteligente de zonas urbanas mediante el uso de sensores autónomos, para la extracción de conocimiento del comportamiento urbano y proveer soluciones en la toma de decisiones para el incremento de la calidad de vida, resiliencia y sustentabilidad urbana”.

Subrayó que estos desarrollos se enfocan en cubrir las necesidades de instrumentación para medir variables urbanas y la generación de conocimiento sobre su comportamiento, la planeación de acuerdo con necesidades locales, la sustentabilidad y mejora de vida de zonas urbanas así como la mejora de la movilidad en las ciudades.

“Trabajamos en la instrumentación de avenidas a través de cámaras con algoritmos de inteligencia artificial para que aprendan y midan qué sucede en ellas. Con esto no solo medimos cuántos automóviles transitan sino que podemos saber también cuáles son las avenidas que tienen conflictos por diferentes factores y horarios. Los algoritmos que estamos desarrollando miden los vehículos y aprenden sobre su dinámica, bajo principios de frecuencia y situaciones atípicas en las vialidades”.

Puntualizó que la densidad de automóviles y su relación con situaciones temporales como los días de la semana, la hora y número de incidentes ocurridos, brinda una radiografía de lo que es la ciudad, una minería de datos para el análisis de estas actividades, inferencia y predicción de variables urbanas, la evolución de dinámicas además de Big Data, porque estas cámaras generan una gran cantidad de información que después debe ser analizada.

“Esto deja en claro que el desarrollo de las ciudades inteligentes demanda una infraestructura y que los algoritmos sean lo suficientemente rápidos para que puedan detectar situaciones en línea. Nosotros estamos implementando algoritmos a sensores, para que procesen en forma inmediata las imágenes capturadas por cámaras. Para la mejor toma de decisiones, los gobiernos requieren información sobre la cantidad de vehículos, su clasificación por tamaño y su ubicación en ciertas arterias de la ciudad para prevenir problemas en la circulación”.

El doctor Hugo Jiménez Hernández puntualizó que en la investigación el Laboratorio de Modelado, Simulación y Visión por Computadora de Cidesi, está generando derechos de autor y patentes con los trabajos de tesis de los estudiantes de la maestría y doctorado en Mecatrónica, que están desarrollando sistemas de aprendizaje automático.

“Utilizamos cámaras convencionales, en escala de grises y color, otras más que nos permiten hacer la reconstrucción tridimensional de los objetos con los que se puede desarrollar alternativas para su clasificación. Además, en el laboratorio desarrollamos algoritmos para sensores con un despliegue de datos más dinámico; estamos trabajando en la proyección 3D Mapping y proyección holográfica, para obtener más información redundante y las variables que se pretenden medir. Las tesis de los estudiantes de maestría y doctorado van encaminadas a esos proyectos”.

El Centro de Ingeniería y Desarrollo Industrial (Cidesi) pertenece al Sistema de Centros del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) y tiene como objetivo contribuir al desarrollo de diferentes sectores productivos del país, a través de proyectos de investigación e innovación, así como servicios tecnológicos y posgrados especializados de alto nivel.