El cerebro lo controla todo, desde respirar, ver, oler, mantener el ritmo cardíaco, ordenar a los órganos hacer la digestión, coordinar los movimientos,… y así infinidad de tareas, casi todas por debajo del umbral de la consciencia. Desde ahí a acciones mucho más complejas e incluso al pensamiento simbólico.
Se las apaña para analizar en tiempo real el estado interno –información endógena- y los factores del entorno –información exógena-, con el objetivo de llevar a cabo el proceso de toma de decisiones más óptimo (eso que ahora llamamos big data). Y lo hace con esos pírricos 20 vatios, entre 500 y 1.000 veces menos que un pequeño secador de pelo.
Pese a ello, somos la especie que mayor consumo energético asigna al cerebro en términos porcentuales. Sin duda, cientos de miles de años de evolución han sabido combinar la necesidad de potencia de cálculo para hacernos inteligentes, con la obligación de tener un bajo consumo para hacernos sostenibles energéticamente como especie.
¿Y qué tiene que ver todo esto con una smart city?
Las ciudades son, como el cuerpo humano, un ente complejo que debe responder adecuadamente ante situaciones y cambios de estado endógenos y a la vez analizar y responder a los cambios de factores exógenos. Debe amoldarse a diferentes situaciones del tráfico, aglomeraciones por razones diversas, a emergencias, a la contaminación, a la meteorología y sus consecuencias,… e intentar mantener la situación lo mejor posible para garantizar una calidad de vida adecuada a los ciudadanos.
Muchos han visto en la ‘sensórica’ una forma limpia y elegante de medir el mayor número posible de factores para responder de forma (automática o no) a cada situación. Pero como todo, llevado a extremos puede acabar siendo muy poco inteligente.
Analicemos un par de casos.
Medir la velocidad de vehículos con sensores desplegados cada 50 metros por todas las calles
Si volvemos al cerebro vemos que tiene aproximaciones mucho mejores y más eficientes, en definitiva más inteligentes. El cerebro humano ha aprendido a medir la velocidad de un objeto con bastante precisión usando órganos multi-propósito que ya existían.
La primera aproximación es la visual, comparando el objeto en movimiento con objetos de referencia. La segunda, mucho más sofisticada, con el oído ya que ha aprendido a interpretar el cambio de decibelios provocado por el efecto Doppler.
Es decir, hemos aprendido a medir la velocidad de un objeto con una notable precisión sin la necesidad de ningún sensor específico. Es cierto que esta precisión no es suficiente para poner una multa de tráfico pero si lo es para todo lo que se pretendía medir (congestión, velocidades excesivas, volumen de tráfico,...). Y, por ejemplo, ya hay muchas cámaras de vídeo por las ciudades, solo falta añadirles la inteligencia.
Quienes hablan de la bondad de este sistema aducen un ahorro de agua ya que solo se riega allí donde es necesario y solo cuando es necesario. Lo que tal vez no se explica es el consumo energético necesario en términos globales para mantener toda esa red de sensores (además de su coste de adquisición y despliegue).
¿No puede hacerse exactamente lo mismo con un buen modelo matemático que tome como base la humedad relativa del aire y los niveles de pluviosidad pasados y previstos? Esto es, un poco de software de análisis de modelos predictivos y la información en open data de Euskalmet puede competir razonablemente con el más complejo sistema de sensores de riego. Seguramente, el nivel de acierto tendría entre 5 y 10 puntos porcentuales menos pero el ahorro energético del no despliegue de sensores cada 25 metros compensaría con creces el sobre-consumo de agua caso de producirse.
Incluso puede que una aproximación mixta con un número reducido de sensores de humedad en lugares estratégicos, combinado con la potencia predictiva de un buen modelo y la información meteorológica sea la mejor de las opciones. Desde luego, bastante mejor que llenar los jardines de sensores para obtener la información a base de fuerza bruta.
¿Acaso se está sugiriendo que no hay que desplegar redes de sensores por las ciudades?
En absoluto, nada más lejos de eso. Simplemente, hagámoslo con cordura, analizando la información disponible para ver si con la combinación de datos ya existentes podemos obtener nueva información. Y si se llega a la conclusión de que es necesaria más información despliéguense los mecanismos que permitan obtenerla. Lo segundo no debe ocurrir antes que lo primero. Esa es la inteligencia real, la smart city real. Y es ahí donde conceptos como el big data y smart city confluyen.
Animales como los murciélagos pueden emitir y captar ultrasonidos, incluso pueden ver la luz ultravioleta. El humano, sin embargo, ha potenciado y primado su capacidad analítica, su cerebro, para compensar la falta de sensores específicos. Es razonable pensar que si nuestro cerebro hubiera sentido la necesidad de disponer de miles de sensores de todo tipo para hacernos más inteligentes, ahora mismo todos llevaríamos un par de antenas WiFi en las orejas, ojos con precisión láser o un cutis con capacidades de radar. No debemos olvidar que nuestro cerebro ‘solo’ ha tenido un tercio de millón de años de evolución para ello.
Toca diseñar la smart city con cordura porque de no hacerlo así tal vez la ciudad acabe siendo inteligente a costa de haber dejado de serlo nosotros.
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Nota: léase con el debido y obligado sentido del humor para no estirar los argumentos hasta el límite. Cualquier verdad llevada al extremo deja de ser cierta.
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