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Opini¨®n
Texto en el que el autor aboga por ideas y saca conclusiones basadas en su interpretaci¨®n de hechos y datos

El edificio en la ciudad de hoy y en la del futuro

Una apuesta decidida y pionera por el edificio Inteligente traer¨ªa beneficios econ¨®micos y sociales

Rafael Ricoy

El proceso de urbanizaci¨®n es un fen¨®meno global de cuyas dimensiones tal vez no seamos conscientes. Sin embargo, el trasvase de poblaci¨®n del rural a las ciudades es imparable. En 2030 m¨¢s del 60% de la poblaci¨®n mundial vivir¨¢ en ¨¢reas urbanas. M¨¢s y mayores ciudades significa una agudizaci¨®n de desaf¨ªos como la movilidad, la contaminaci¨®n atmosf¨¦rica, la gesti¨®n de los residuos, la seguridad, el gasto energ¨¦tico, etc¨¦tera.

B¨¢sicamente, hay dos formas de afrontar este tipo de retos. La mitigaci¨®n, una vez que se manifiesta el problema, o la prevenci¨®n. La acci¨®n a posteriori es costosa y de eficacia limitada. Suele adem¨¢s ocasionar molestias a los ciudadanos, provocando resistencias y voces cr¨ªticas. Pensemos en las restricciones al tr¨¢nsito de veh¨ªculos privados que se toman cuando la contaminaci¨®n del aire alcanza niveles alarmantes. Por contra, la perspectiva preventiva permite poner en marcha medidas menos agresivas o molestas y, sin embargo, m¨¢s eficaces. Pero exige visi¨®n a medio plazo y disponer de datos y herramientas de an¨¢lisis para realizar predicciones s¨®lidas.

La clave, por tanto, est¨¢ en poder prever, y es aqu¨ª donde nuestro gran aliado es la tecnolog¨ªa. ?Pero de d¨®nde podemos obtener el caudal de datos necesarios para construir modelos predictivos que nos ayuden a mejorar la gesti¨®n de los grandes desaf¨ªos de las ciudades? Reparemos en los edificios. Usualmente no se los considera elementos generadores de datos de valor. Y, sin embargo, s¨ª pueden serlo. Veamos algunos ejemplos.

En primer lugar, la contaminaci¨®n, origen de unos siete millones de fallecimientos anuales en todo el mundo. Si pudi¨¦ramos medir la calidad del aire en todos y cada uno de los edificios (al nivel de la calle y de los tejados) podr¨ªamos establecer relaciones entre las variables objeto de medici¨®n y el efecto final, identificando patrones que permitir¨ªan hacer predicciones y establecer acciones preventivas eficaces. Adem¨¢s. estos patrones permitir¨ªan mejorar el dise?o de urbanizaciones nuevas o remodeladas.

Por lo que respecta a la seguridad, tanto de las personas como de los bienes, los edificios pueden proporcionar los datos necesarios para generar alarmas t¨¦cnicas cr¨ªticas que permitir¨ªan actuar tempranamente frente a incendios, inundaciones, explosiones, etc¨¦tera. En zonas s¨ªsmicas es igualmente posible introducir galgas (sensores) que informen de las caracter¨ªsticas de sustentaci¨®n y ayuden a prevenir situaciones cr¨ªticas.

En el terreno de la eficiencia energ¨¦tica, los edificios, que son grandes consumidores, pueden ofrecernos datos comparados que nos servir¨ªan para determinar las mejores pautas de comportamiento y las tecnolog¨ªas m¨¢s eficientes en cada contexto.

Tradicionalmente se ha pensado que estos datos pueden obtenerse a partir de sistemas dom¨®ticos e inm¨®ticos. Pero estos conceptos basados en sensores y actuadores locales no contemplaban un an¨¢lisis integral de los datos, raz¨®n por la que han perdido parte de su significado.

La visi¨®n global que necesitamos nos la puede proporcionar la incorporaci¨®n de los edificios y viviendas al concepto 4.0. Bajo este paradigma, e incorporando en la ciudad una infraestructura con inteligencia distribuida, el edificio se convierte en un nodo de Internet de las Cosas (IoT), es decir, un concentrador de informaci¨®n de m¨²ltiples sensores, con or¨ªgenes diversos, que memoriza los datos que considera de inter¨¦s y sus variaciones, hace un an¨¢lisis de valor y pone esta informaci¨®n a disposici¨®n de un sistema superior o plataforma de ciudad. Esta plataforma tiene capacidad de an¨¢lisis para identificar patrones y generar acciones preventivas. Tenemos as¨ª un sistema de informaci¨®n realimentado que transforma la ciudad de instancia reactiva en predictiva.

Son muchos los interrogantes que tenemos que resolver antes de que este modelo se concrete en la realidad. Necesitamos una definici¨®n de m¨ªnimos de esos nodos IoT, necesitamos est¨¢ndares tecnol¨®gicos abiertos e interoperables, necesitamos calcular el volumen de la inversi¨®n y, probablemente, necesitaremos tambi¨¦n visi¨®n y decisi¨®n pol¨ªtica para impulsarlo. Sobre lo que no deber¨ªa haber dudas es sobre el enorme beneficio no solo econ¨®mico, sino tambi¨¦n social, que podr¨ªa obtenerse de una apuesta decidida y pionera por el Edificio Inteligente.

Jos¨¦ Luis Fern¨¢ndez Carnero es director general de Estrategia de la Corporaci¨®n Telev¨¦s.

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