{"id":12991,"date":"2021-06-17T11:00:00","date_gmt":"2021-06-17T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?p=12991"},"modified":"2022-10-18T08:09:15","modified_gmt":"2022-10-18T11:09:15","slug":"urban-computing-challenges-big-cities","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/es\/retos-informaticos-urbanos-en-las-grandes-ciudades\/","title":{"rendered":"Inform\u00e1tica urbana: Afrontando los grandes retos de las grandes ciudades"},"content":{"rendered":"<p>Hoy en d\u00eda, las grandes ciudades se enfrentan a grandes problemas como la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico, la contaminaci\u00f3n del aire y el consumo de energ\u00eda. Estos grandes problemas en las grandes ciudades pueden abordarse utilizando <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Big_data\"><strong>datos masivos<\/strong><\/a> (lo que supone el tratamiento de grandes vol\u00famenes de datos).<\/p>\n\n\n\n<p>Es precisamente lo que es la inform\u00e1tica urbana. Se puede definir simplemente como <em>el uso de big data para hacer frente a los grandes problemas de las grandes ciudades<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Vamos a elaborar m\u00e1s sobre eso.<\/p>\n\n\n\n<p>La inform\u00e1tica urbana implica un proceso de adquisici\u00f3n, integraci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos grandes y heterog\u00e9neos generados por diversas fuentes en los espacios urbanos. Estas fuentes de datos incluyen sensores, dispositivos m\u00f3viles, veh\u00edculos, edificios y seres humanos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-large-font-size\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es la inform\u00e1tica urbana?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En el documento titulado \"<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/2629592\">Inform\u00e1tica urbana: conceptos, metodolog\u00edas y aplicaciones<\/a>\", los autores presentan un marco general para la aplicaci\u00f3n de la inform\u00e1tica urbana.<\/p>\n\n\n\n<p>La inform\u00e1tica urbana conecta las tecnolog\u00edas de detecci\u00f3n no intrusiva y ubicua, la gesti\u00f3n avanzada de datos, los modelos anal\u00edticos y los nuevos m\u00e9todos de visualizaci\u00f3n para crear soluciones que mejoren el entorno urbano, la calidad de la vida humana y los sistemas de funcionamiento de las ciudades.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n hay que destacar que la inform\u00e1tica urbana es un campo interdisciplinar. Integra la inform\u00e1tica con otros campos como el transporte, la ingenier\u00eda civil, la econom\u00eda, la ecolog\u00eda y la sociolog\u00eda en el contexto de los espacios urbanos.<\/p>\n\n\n\n<p>Probablemente, la gran pregunta que le ronda por la cabeza es: \u00bfc\u00f3mo aplicar la inform\u00e1tica urbana para superar los problemas de las grandes ciudades?<\/p>\n\n\n\n<p>Pues bien, buenas noticias, \u00a1hay un marco para ello!<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-large-font-size\"><strong>Marco inform\u00e1tico urbano<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En el documento titulado \"<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/2629592\">Inform\u00e1tica urbana: conceptos, metodolog\u00edas y aplicaciones<\/a>\", los autores presentan un marco general para la aplicaci\u00f3n de la inform\u00e1tica urbana.<\/p>\n\n\n\n<p>El marco se compone de cuatro capas: Sensores urbanos, gesti\u00f3n de datos urbanos, an\u00e1lisis de datos y prestaci\u00f3n de servicios. Cada capa tiene una funci\u00f3n espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<p>El <strong>Sensibilizaci\u00f3n urbana<\/strong> se encarga de recoger datos de los espacios urbanos. Esta recogida de datos puede realizarse mediante diferentes t\u00e9cnicas, como la detecci\u00f3n participativa, el crowdsensing y la detecci\u00f3n m\u00f3vil.<\/p>\n\n\n\n<p>El <strong>Gesti\u00f3n de datos urbanos<\/strong> permite organizar los datos mediante una estructura de indexaci\u00f3n que incorpora tanto la informaci\u00f3n espacio-temporal como los textos para apoyar un an\u00e1lisis de datos eficiente.<\/p>\n\n\n\n<p>En el<strong> Capa de an\u00e1lisis de datos<\/strong>, diferentes t\u00e9cnicas como <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_mining\">Miner\u00eda de datos<\/a>, <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Machine_learning\">Aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>y <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_visualization\">Visualizaci\u00f3n de datos<\/a> se utilizan para identificar patrones en los datos y obtener de ellos informaci\u00f3n valiosa para la posterior toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>El <strong>Prestaci\u00f3n de servicios<\/strong> comprende varias soluciones y servicios destinados a mejorar la experiencia de conducci\u00f3n de las personas, reducir la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico, la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica y el consumo de energ\u00eda.  Por ejemplo, en caso de detectar alguna anomal\u00eda en el tr\u00e1fico, esta informaci\u00f3n se entregar\u00e1 a la autoridad de transporte para dispersar el tr\u00e1fico y diagnosticar la anomal\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-large-font-size\"><strong>Entonces, \u00bfa qu\u00e9 retos se enfrenta la inform\u00e1tica urbana?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Para una aplicaci\u00f3n ideal, la inform\u00e1tica urbana se enfrenta a tres grandes retos: <\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\">1.<strong>Detecci\u00f3n y adquisici\u00f3n de datos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Este reto trata de c\u00f3mo recoger datos urbanos de forma no intrusiva y continua teniendo en cuenta las limitaciones en el n\u00famero de sensores distribuidos en la ciudad.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La construcci\u00f3n de nuevas infraestructuras de detecci\u00f3n podr\u00eda lograr el objetivo, pero aumentar\u00eda la carga de las ciudades.<\/p>\n\n\n\n<p>El ser humano como sensor es un nuevo concepto que puede ayudar a afrontar este reto utilizando sus publicaciones en las redes sociales o sus rastros de GPS para entender los acontecimientos que ocurren a su alrededor.<\/p>\n\n\n\n<p>El ser humano como sensor aporta nuevos retos como:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Aumento del uso de la energ\u00eda de los dispositivos;<\/li><li>Privacidad de la informaci\u00f3n personal;<\/li><li>Datos sesgados, ya que los usuarios no est\u00e1n distribuidos uniformemente y no env\u00edan las lecturas de detecci\u00f3n con la misma frecuencia;<\/li><li>Datos no estructurados, impl\u00edcitos y ruidosos aportados por los usuarios. En cambio, los datos generados por los sensores tradicionales est\u00e1n bien estructurados, son expl\u00edcitos, limpios y f\u00e1ciles de entender.&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\">2. <strong>Datos heterog\u00e9neos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Las t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos y aprendizaje autom\u00e1tico suelen manejar un solo tipo de datos. Sin embargo, la resoluci\u00f3n de los retos urbanos implica una amplia gama de factores (por ejemplo, la exploraci\u00f3n de la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica implica el estudio simult\u00e1neo del flujo de tr\u00e1fico, la meteorolog\u00eda y los usos del suelo).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size\">3. <strong>Sistemas h\u00edbridos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>A diferencia de un motor de b\u00fasqueda o un juego digital, donde los datos se generan y consumen en el mundo digital, la inform\u00e1tica urbana suele integrar los datos de ambos mundos (combinando el tr\u00e1fico con las redes sociales).<\/p>\n\n\n\n<p>El dise\u00f1o de los sistemas h\u00edbridos es mucho m\u00e1s dif\u00edcil que el de los sistemas convencionales, ya que el sistema tiene que comunicarse con muchos dispositivos y usuarios simult\u00e1neamente y enviar y recibir datos de diferentes formatos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-large-font-size\"><strong>\u00bfCu\u00e1les son las principales aplicaciones de la inform\u00e1tica urbana?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones de la inform\u00e1tica urbana podr\u00edan ser innumerables.<\/p>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones pueden agruparse en siete categor\u00edas: planificaci\u00f3n urbana, transporte, medio ambiente, seguridad p\u00fablica, energ\u00eda, econom\u00eda, ecolog\u00eda y social.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed una muy breve descripci\u00f3n de cada uno de ellos:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Planificaci\u00f3n urbana<\/strong>.&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>La planificaci\u00f3n es importante para construir ciudades inteligentes. Esta categor\u00eda incluye la detecci\u00f3n de problemas subyacentes en las redes de transporte, el descubrimiento de regiones funcionales en una ciudad (como zonas que soportan diferentes necesidades de las personas y sirven como t\u00e9cnica de organizaci\u00f3n, como zonas educativas o distritos comerciales), y la detecci\u00f3n de los l\u00edmites de la ciudad para entender su evoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>El transporte.<\/strong>&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Esta categor\u00eda incluye: mejorar la experiencia de conducci\u00f3n, los servicios de taxi y los sistemas de transporte p\u00fablico.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>El medio ambiente.<\/strong>&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>El r\u00e1pido avance de la urbanizaci\u00f3n se convertir\u00e1 en una amenaza potencial para el medio ambiente de las ciudades. La inform\u00e1tica urbana para el medio ambiente incluye: mejorar la calidad del aire en las ciudades y reducir la contaminaci\u00f3n ac\u00fastica.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Seguridad p\u00fablica.<\/strong>&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed podemos enumerar las siguientes aplicaciones: detecci\u00f3n de anomal\u00edas de tr\u00e1fico, detecci\u00f3n de cat\u00e1strofes y detecci\u00f3n de accidentes.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Consumo de energ\u00eda.<\/strong>&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>El r\u00e1pido avance de la urbanizaci\u00f3n hace que se consuma cada vez m\u00e1s energ\u00eda. Las aplicaciones de esta categor\u00eda son la reducci\u00f3n del consumo de gas y electricidad.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Econom\u00eda.<\/strong>&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>La din\u00e1mica de una ciudad puede indicar la tendencia de la econom\u00eda de la misma. Un ejemplo de aplicaci\u00f3n en esta categor\u00eda es la predicci\u00f3n de la tendencia de un mercado de valores.<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Social.<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones de esta categor\u00eda son las recomendaciones de ubicaci\u00f3n, la planificaci\u00f3n de itinerarios, la recomendaci\u00f3n de actividades de ubicaci\u00f3n y la comprensi\u00f3n de la din\u00e1mica de las ciudades.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518.png\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518-1024x768.png\" alt=\"ciudad verde\" class=\"wp-image-13003\" srcset=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518-1024x768.png 1024w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518-300x225.png 300w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518-768x576.png 768w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518-1536x1152.png 1536w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/preview-348518-2048x1536.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-large-font-size\"><strong>\u00bfExisten tecnolog\u00edas que permitan la inform\u00e1tica urbana?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Existen varias tecnolog\u00edas de apoyo a la inform\u00e1tica urbana que se agrupan en categor\u00edas. Las categor\u00edas m\u00e1s frecuentes son:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>T\u00e9cnicas de detecci\u00f3n urbana. La detecci\u00f3n y medici\u00f3n tradicional mediante la instalaci\u00f3n de sensores, la detecci\u00f3n pasiva de multitudes que utiliza la infraestructura existente para recoger los datos generados por las multitudes, y la detecci\u00f3n participativa en la que las personas contribuyen activamente con la informaci\u00f3n que les rodea;<\/p>\n\n\n\n<p>Las t\u00e9cnicas de gesti\u00f3n de datos urbanos permiten organizar m\u00faltiples fuentes de datos heterog\u00e9neas para el siguiente proceso de miner\u00eda de datos;<\/p>\n\n\n\n<p>Las t\u00e9cnicas de fusi\u00f3n de conocimientos permiten fusionar eficazmente los conocimientos aprendidos de m\u00faltiples fuentes de datos heterog\u00e9neas;<\/p>\n\n\n\n<p>Las t\u00e9cnicas de visualizaci\u00f3n de datos urbanos no s\u00f3lo deben mostrar los datos en bruto y presentar los resultados, sino que tambi\u00e9n deben permitir detectar y describir patrones, tendencias y relaciones en los datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Como ven, la inform\u00e1tica urbana puede ser una herramienta muy \u00fatil para resolver los principales problemas de las ciudades modernas.<\/p>\n\n\n\n<p>Los retos a los que se enfrenta la inform\u00e1tica urbana acabar\u00e1n siendo superados, lo que nos permitir\u00e1 tener un futuro mejor para nuestras ciudades.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Referencias<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/2629592\">Zheng, Y., Capra, L., Wolfson, O., &amp; Yang, H. (2014). Computaci\u00f3n urbana: conceptos, metodolog\u00edas y aplicaciones. <em>ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)<\/em>, <em>5<\/em>(3), 1-55.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>T.  Kindberg, M. Chalmers y E. Paulos.  2007.  Introducci\u00f3n de los editores invitados:  La inform\u00e1tica urbana. Pervasive Computing 6, 3, 18-20<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/ideas.repec.org\/a\/igg\/jksr00\/v7y2016i1p113-119.html\">Torres-Ruiz, Miguel y Lytras, Miltiadis. (2016). Aplicaciones de computaci\u00f3n urbana y ciudades inteligentes para la sociedad del conocimiento. Revista Internacional de Investigaci\u00f3n de la Sociedad del Conocimiento. 7. 113-119. 10.4018\/IJKSR.2016010108.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Haga clic en la siguiente imagen para ver nuestras ilustraciones de Mind the Graph para la inform\u00e1tica urbana.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><a href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/app\/illustrations?search=urban%20computing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"643\" src=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/image-1-1024x643.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-13046\" srcset=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/image-1-1024x643.png 1024w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/image-1-300x188.png 300w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/image-1-768x482.png 768w, https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/image-1.png 1286w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy en d\u00eda, las grandes ciudades se enfrentan a grandes problemas como la congesti\u00f3n del tr\u00e1fico, la contaminaci\u00f3n del aire y el consumo de energ\u00eda. 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