Con el aumento de la tecnología de vigilancia y el análisis predictivo, podemos hacer que las ciudades inteligentes sean más inteligentes y efectivas, aumentando su eficiencia.

Por: Jessica Burton, Gerente de Marketing Global de Productos en Seagate Technology

Las ciudades de hoy son entidades vivientes. Se desarrollan, crecen y se vuelven más complejas con el tiempo, sin embargo, muchos de sus problemas más apremiantes pero mundanos siguen siendo los mismos, como la necesidad de mejoras en los servicios públicos y la vigilancia del delito. Como nunca se había presenciado, hoy en día, los funcionarios de la ciudad tienen la capacidad de implementar tecnología analítica para ayudar con una infinidad de demandas cotidianas de la ciudad, además de desafíos más complejos relacionados con la seguridad, la atención médica, la movilidad, la energía y el desarrollo económico.

Dado que más de la mitad de la población mundial reside en ciudades, es fundamental la necesidad de obtener información más inteligente y precisa sobre sus labores cotidianas. Los funcionarios de administración de la ciudad podrían aprender mucho de líderes como Cisco, Amazon y Google, que no solo se han ocupado en recopilar datos, sino también la forma de utilizarlos constantemente para mejorar la forma de vida y las comunidades. A medida que observamos sus éxitos, se hace cada vez más evidente que la respuesta para crear ciudades más inteligentes radica en gran medida en la tecnología de vigilancia que captura el análisis de datos.

Con el aumento de la tecnología de vigilancia y el análisis predictivo, podemos hacer que las ciudades inteligentes sean más inteligentes y efectivas, aumentando su eficiencia. Al mismo tiempo, es crucial comprender también que la conectividad nunca es una garantía, y cuando se requieren decisiones en tiempo real, los datos necesarios deben estar presentes, independientemente de la conexión. Como resultado, deben existir cantidades satisfactorias de almacenamiento local para posicionar los datos más perceptivos más cercanos al punto de cálculo; esto hace referencia a la creciente importancia del edge, así como del almacenamiento incrustado.

El crecimiento de los datos en tiempo real a través de la analítica en el edge (más conocido en inglés como edge analytics) está causando un cambio en el tipo de almacenamiento digital que necesitan las ciudades, con un acceso rápido y sin compromisos a los datos que se vuelve cada vez más crítico. De acuerdo al reciente estudio, Data Age 2025: The Digitization of the World from Edge to Core, se estima que se generarán 175 zettabytes de datos para 2025, nunca ha habido un gran volumen de información generada que esté a nuestro alcance y por ello las ciudades deben intensificar el desarrollo del uso de los datos para el bien común. En muchos sentidos, las ciudades ya lo están haciendo: desde farolas inteligentes que optimizan rutas basadas en patrones de tráfico para reducir el tiempo de respuesta de emergencia en un 20 a 30 por ciento, hasta cámaras de vigilancia avanzadas con análisis desplegados para mejorar las operaciones de seguridad, lo que lleva a una reducción de la delincuencia de un 30 a 40 por ciento. Sin embargo, podemos hacer mucho más.

Hoy en día, para ser una verdadera ciudad inteligente, las ciudades necesitarán un enfoque de «nivel de edge» (más conocido en inglés como edge tier) para almacenar, filtrar y administrar datos más cerca de los sensores. Para obtener información más profunda, los datos se almacenan y analizan durante períodos de tiempo más largos en el dominio de edge así como en la nube o backend. Una ciudad solo tendrá el poder de actuar en tiempo real para encontrar personas desaparecidas, notificar a los residentes de emergencias cercanas y enviar advertencias de congestión de tráfico a través de analítica en el edge más cerca de donde se capturan y recopilan datos que graban video en red (NVR).

Las oportunidades del análisis de datos y la mejora urbana basada en datos son muy emocionantes e imposibles de ignorar. El análisis de comportamiento, las cámaras térmicas y los motores de inteligencia artificial en dispositivos de edge como los NVR son solo una muestra de las tecnologías que nos han brindado la capacidad de permanecer constantemente conectados en una vasta red. Al interrelacionar horizontalmente los sistemas individuales, ahora podemos desarrollar información sobre varios mecanismos, incluidos los patrones de electricidad, agua, saneamiento, transporte, monitoreo ambiental e inteligencia meteorológica.

Por ejemplo, la División de Innovación de West Hollywood recientemente recibió el Premio Smart Cities de la División de Tecnología de la Asociación Americana de Planeación (American Planning Association por sus siglas en inglés ) por el Plan Estratégico «WeHo Smart City». Su plan de tres partes consistió en estrategias que incluyen: la toma de decisiones basada en datos que se implementará en los departamentos de toda la ciudad, la colaboración y la experimentación diseñadas para permitir que el personal del ayuntamiento trabajen mejor, y la automatización de los procesos para mejorar la seguridad pública y administrar el entorno construido a través de sensores de ciudad inteligente y programas de construcción inteligente.

Con los datos recopilados de análisis predictivos basados ​​en actividades de aprendizaje profundo en el back-end, en algunos casos durante más de un año, podemos identificar previamente las tendencias para gestionar incidentes en un sector que impactan directamente en otro. Por ejemplo, si cada vez que llueve, un río se inunda y hace que la congestión del tráfico retroceda en la autopista, una ciudad ahora puede usar la tecnología de vigilancia para anticipar estos patrones climáticos antes de que ocurran y dirigir el tráfico a rutas alternativas antes de que suba el agua.

Las ciudades necesitan datos en el momento y sobre la marcha, colocando una mayor demanda en el edge para producir la información predictiva y confiable requerida, a menudo en tiempo real. De hecho, los informes predicen que, debido a la infusión de datos en los flujos de trabajo de nuestra ciudad y los  flujos de data de la vida personal, casi el 30 por ciento de la «Datasfera Global», es decir, la cantidad de datos creados, capturados o replicados en todo el mundo, será  en tiempo real para 2025.

Esa es una gran cantidad de datos en tiempo real, entonces, ¿cómo puede una ciudad implementar tecnología de vigilancia para asegurar mejor una ciudad y permitir análisis más inteligentes? El primer paso es identificar soluciones de almacenamiento de video ubicadas en el centro de la aplicación de vigilancia de una ciudad inteligente que permiten grabaciones, retención de datos, análisis predictivo y alertas en tiempo real. El siguiente paso es garantizar que estos datos estén posicionados en edge , proporcionando tiempo suficiente para que las ciudades analicen y den sentido a los patrones para luego informar las acciones. Más que nunca, hoy en día las ciudades deberán unirse para integrar sus tecnologías y, en última instancia, hacer que sus redes sean más inteligentes, un desafío que requerirá una amplia cooperación entre sus sistemas. La tecnología de almacenamiento de vigilancia es la base de esta estrategia, que garantiza el acceso y la disponibilidad de datos oportunos desde el edge hasta la nube.

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