El uso de drones para apoyar la provisión de servicios públicos en ciudades es una tendencia en crecimiento, impulsada por la integración de inteligencia artificial (IA), sensores distribuidos y conectividad avanzada. Estos sistemas permiten una gestión urbana más eficiente, resiliente y sostenible, facilitando, entre otros, el monitoreo ambiental, la optimización del tráfico, la vigilancia y la automatización de tareas como la recolección de basura.
Entre los casos que se destacan en la literatura se encuentran SmartCityPHL en Filadelfia, que emplea drones y sensores en alumbrado público para recopilar y procesar datos ambientales y de movilidad en tiempo real; SwarmCity en Madrid, que utiliza enjambres coordinados de drones con IA para supervisar tráfico, aglomeraciones y calidad ambiental; y la iniciativa en la ciudad de Songdo en Corea del Sur, que integra drones en una infraestructura inteligente para automatizar la gestión de residuos.
Operar estos sistemas presenta complejidades que deben considerarse cuidadosamente si se decide su adaptación para otras ciudades. Para comenzar, la planificación y coordinación de rutas de UAV requiere algoritmos sofisticados para asegurar cobertura eficiente y seguridad aérea. Por otro lado, la gestión de la gran cantidad de datos generados demanda una infraestructura robusta de procesamiento local utilizando Edge Computing o alojando en la nube, junto además de análisis de IA para extraer información útil en tiempo real.
Finalmente, se deben abordar los retos en la interoperabilidad entre múltiples sistemas, y resolver los desafíos de la operación autónoma continuada de drones en áreas pobladas. Asumir estas complejidades constituye el precio inevitable a pagar, dada la avanzada tecnología y la meticulosa coordinación que condicionan la adopción y efectividad de proyectos complejos en zonas de alta densidad poblacional. En particular, la implementación de inteligencia artificial (IA) con drones en atractivos proyectos desarrollados en grandes ciudades enfrenta complejidades que pueden ser diferenciadas en tres etapas principales del proceso de levantamiento de datos.
- Antes de la operación, sobresalen los desafíos para una programación eficiente de rutas para asegurar una cobertura óptima del entorno urbano: Los casos de SmartCityPHL y Songdo utilizan datos históricos y sensores fijos para asignar trayectorias, mientras que en el caso de SwarmCity se aplican algoritmos inspirados en comportamientos de aves daptandose para crear rutas dinámicas capaces de responder a cambios en tiempo real.
- Durante el vuelo, la IA se encarga de monitorear la estabilidad y seguridad de los drones, evitando obstáculos y oordinando la cooperación entre las unidades de vuelo. Esto es especialmente complejo en el caso de SwarmCity debido a la
limitada comunicación adentro de los enjambres y la cobertura simultánea requerida. En SmartCityPHL, el procesamiento local (Edge Computing) permite análisis inmediatos para acelerar la reacción ante eventos urbanos; en Songdo, la IA opera dentro de un ecosistema integrado con sensores IoT, facilitando tareas específicas como la recolección automatizada de basura mediante rutas optimizadas basadas en big data y modelos predictivos. - Después de completar las rutas y recolección, la complejidad se traslada a los sistemas de gestión y análisis de datos en cada uno de los desarrollos. El proyecto SwarmCity gestiona grandes volúmenes de datos simultáneos de múltiples drones, utilizando aprendizaje automático para detectar eventos urbanos críticos. La solución ofrece una interfaz avanzada de realidad virtual para la interacción humano-máquina, aumentando la complejidad del software y la integración operativa. El caso de SmartCityPHL, dada la naturaleza del servicio, se enfoca en procesamiento descentralizado para agilizar los análisis y alertas a autoridades, sintetizando datos heterogéneos que inciden en la gestión ambiental y la movilidad sustentable. Por último, el proyecto de la ciudad de Songdo se destaca porque ejecuta decisiones automatizadas dentro del sistema urbano, ajustando dinámicamente rutas de recolección y control energético, requiriendo una ajustada integración e interoperabilidad de los múltiples subsistemas conectados.
Estas tecnologías están destinadas a revolucionar la gestión de servicios urbanos mediante la automatización, el análisis predictivo y la conectividad en tiempo real, impulsadas por la inteligencia artificial y la integración de múltiples fuentes de datos. La incorporación de drones inteligentes promete optimizar significativamente la administración urbana, mejorando la movilidad, la seguridad y la calidad ambiental. La capacidad de estas innovaciones para monitorear el tráfico en tiempo real y detectar incidentes posibilita intervenciones más ágiles y precisas, favoreciendo una circulación vial fluida y la reducción de emisiones. En el ámbito de la seguridad, amplían la cobertura de vigilancia y aceleran las respuestas, aunque plantean retos importantes en materia de privacidad y control.
Asimismo, la recolección de datos ambientales, aunque crucial para la toma de decisiones, exige un análisis riguroso y una gestión responsable para evitar interpretaciones erróneas o usos indebidos. Por ello, el despliegue de drones inteligentes debe equilibrar la eficiencia tecnológica con criterios éticos y normativos que protejan el bienestar urbano.
En América Latina, el incipiente impulso para adoptar drones con inteligencia artificial en monitoreo ambiental, seguridad y gestión urbana promete potenciar la transformación de la gestión de sus ciudades. Sin embargo, este proceso enfrenta desafíos significativos: marcos regulatorios insuficientes, limitaciones presupuestarias y la necesidad de fortalecer capacidades institucionales. La colaboración entre universidades y gobiernos locales se presenta como el motor esencial para superar estas barreras y avanzar hacia una transformación tecnológica responsable y sostenible. Una estrategia de alianzas de actores comprometidos que concilie incentivos es indispensable para que la región construya ciudades inteligentes y resilientes, capaces de enfrentar los crecientes desafíos sociales y ambientales con innovación disruptiva y un compromiso ético inquebrantable.
* Javier Carranza Torres – Economista, desarrollador especializado en IA y especialista en contenido geoespacial. Amplia experiencia en capacitación en datos geoespaciales, integración digital e innovación. Organizador y curador de eventos tecnológicos.
@geocensosguy
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