IA y Crítica de la ciudad “inteligente”

Un artículo de Gerardo del Cerro Santamaría, publicado en el Diario Noticias de Gipuzkoa, introduce que el modo de producción promovido por Facebook, Google y Amazon, afirma funcionar con Inteligencia Artificial… Sin embargo, en realidad lo mantienen unido decenas de millones de trabajadores anónimos en almacenes, centros de datos, fábricas, talleres de ensamblaje electrónico, granjas …

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Un artículo de Gerardo del Cerro Santamaría, publicado en el Diario Noticias de Gipuzkoa, introduce que el modo de producción promovido por Facebook, Google y Amazon, afirma funcionar con Inteligencia Artificial…

Sin embargo, en realidad lo mantienen unido decenas de millones de trabajadores anónimos en almacenes, centros de datos, fábricas, talleres de ensamblaje electrónico, granjas industriales y plantas procesadoras donde quedan desprotegidos de enfermedades y de la hiperexplotación.

Los investigadores reconocemos, explica Del Cerro, que la inteligencia artificial (IA) representa uno de los elementos fundamentales en el desarrollo de las ciudades inteligentes. Junto con el aprendizaje automático, la IA se adapta bien para formar la base analítica de los programas de ciudades inteligentes.

La investigación en este campo aún está en sus comienzos. Se espera que la inteligencia artificial se convierta en un elemento fundamental de una proporción cada vez mayor de aplicaciones en ciudades inteligentes.

La IA ya está desempeñando un papel en los clústeres y espacios de alta tecnología contemporáneos, principalmente en innodistritos y fábricas del futuro, pero cada vez más en ciudades científicas (science cities), puertos inteligentes, complejos de servicios a la producción, parques ecoindustriales, etc.

Estos espacios comparten con las tradicionales tecnópolis una concentración en la fabricación innovadora y avanzada, así como en las industrias basadas en la información. Algunos innodistritos combinan IA y plataformas robóticas con ecosistemas de startups y empresas de alta tecnología reubicadas en el centro de las ciudades en los últimos 10-15 años.

La investigación e innovación en fabricación avanzada que tienen lugar en las “fábricas del futuro”, ubicadas en áreas urbanas y regiones metropolitanas, está haciendo un uso extensivo de dispositivos y procesos de toma de decisiones autónomos para optimizar la producción.

Un ejemplo es la llamada lights out manufacturing, donde los sitios de producción están completamente automatizados y los procesos como el mecanizado CNC (control numérico por computadora) no requieren presencia humana.

Áreas urbanas específicas en numerosas ciudades se están convirtiendo en espacios de producción de IA donde se organizan encuentros de programación y algoritmos (hackatones) para producir código. Algunos innodistritos albergan estas reuniones, que se organizan como eventos de design thinking. El objetivo de un hackaton es crear software o hardware funcional durante el evento. Según los críticos, los patrocinadores aprovechan la mano de obra gratuita de jóvenes ingenieros y programadores para crear “expectativas ficticias de innovación”.

La implementación de tecnologías de IA en varios sectores de la industria está aumentando y ahora está atrayendo la atención del sector de la megaconstrucción, que como sabemos está plagado de problemas y deficiencias, incluidos sobrecostos masivos, alta incidencia de errores y otros.

Un uso principal de la IA en proyectos de megaconstrucción es como herramienta analítica para descubrir rápidamente tendencias, patrones y significado en los datos. Los planificadores de megaproyectos también están recurriendo a la inteligencia artificial para conseguir aumentar la productividad.

El gigante estadounidense de la megaconstrucción Bechtel, por ejemplo, creó un Centro de excelencia de Big Data & Analytics (BDAC), en asociación con la firma de ciencia de datos Miner y Kasch, para que los equipos de proyecto pudieran simular la modularidad y la secuencia de construcción.

La IA también puede gestionar la programación, los seguimientos y recordatorios, la evaluación, la identificación y mitigación de riesgos. El “aprendizaje reforzado”, una técnica de inteligencia artificial basada en prueba y error, puede evaluar combinaciones y alternativas basadas en el análisis de proyectos similares, así como otras tareas de optimización de planificación de proyectos.

Además, los robots pueden diseñarse para aprender de las simulaciones y ayudar en tareas que se van a convertir en algo común, como la prefabricación in situ…

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