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El proyecto AI4Cities explora el potencial de la inteligencia artificial para lograr la neutralidad de carbono

El proyecto AI4Cities explora el potencial de la inteligencia artificial para lograr la neutralidad de carbono
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192. Segundo Trimestre (2020)
NÚMERO 192


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Smart Cities

28/06/2019

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Smart Cities

AI4Cities

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Bajo el paraguas del proyecto AI4Cities –financiado por el Programa H2020 de la Unión Europea–, estas seis ciudades y regiones europeas, junto a la red ICLEI – Gobiernos Locales para la Sostenibilidad, iniciaron el pasado enero un proceso de compra pública precomercial (CPP) en busca de soluciones de inteligencia artificial que contribuyan a reducir el CO2 en los ámbitos de la movilidad y la energía. La CPP es una herramienta de compra pública de innovación que consiste en la contratación de servicios de I+D en los que el comprador público no se reserva los resultados de la I+D, sino que comparte riesgos y beneficios con las empresas. Se trata, siempre, de desarrollar soluciones que aún no existen en el mercado y que deben superar a las ya existentes.

Para ello, Helsinki, Ámsterdam, Copenhague, la región de París, Stavanger y Talín –el Grupo de Compradores– están presentando sus desafíos en los terrenos energético y de movilidad, a la vez que definiendo sus necesidades y requisitos durante la fase inicial de la CPP, conocida como de consultas abiertas al mercado.

A lo largo de esta fase, el Grupo de Compradores se ha reunido con los potenciales proveedores de soluciones para explicarles lo que buscan, saber cuáles son las soluciones existentes, escuchar ideas sobre lo que debería desarrollarse… y así, ir definiendo las especificaciones que se incluirán en la convocatoria a la licitación, que se prevé abrirá en diciembre de este año. Aquellos consorcios interesados podrán presentar su candidatura y optar a financiación para el desarrollo de su propuesta. El presupuesto total a dividir entre los proveedores seleccionados a lo largo de todas las fases de la CPP es de 4,6 millones de euros. La convocatoria está abierta a todo tipo de participantes/empresas, siempre y cuando un mínimo del 50% de su actividad/presupuesto se desarrolle en la UE o en países asociados.

 

 

“La inteligencia artificial ya se ha utilizado en el desarrollo de muchas tecnologías y soluciones que nos ayudan en nuestra vida diaria. Cuando la IA se usa en el contexto adecuado, crea una nueva comprensión y conocimiento a partir de fuentes y patrones de datos combinados en grandes volúmenes de datos. Por ejemplo, se puede utilizar para optimizar cuestiones de logística o el uso de energía en los edificios”, explica Kaisa Sibelius, de Forum Virium Helsinki y coordinadora de AI4Cities. “Alcanzar los objetivos climáticos es un objetivo ambicioso para las ciudades y es por eso que necesitamos disponer de las tecnologías más novedosas para lograr ese fin. La inteligencia artificial y el conocimiento con el que cuentan las empresas sobre el tema tienen un enorme potencial para las ciudades que desean encontrar soluciones en relación a la emisión de CO2 en los campos de la movilidad y la energía. Estos dos dominios son las mayores fuentes de emisión en muchas ciudades –en algunos casos incluso suponen el 95% de ellos”.

La convocatoria a la licitación estará abierta, al menos, 90 días. Después, el Grupo de Compradores seleccionará 40 proveedores (20 para el lote de movilidad y 20 para el lote de energía) que recibirán financiación para entrar en la Fase 1, la de diseño de la solución. Durante cuatro meses, los proveedores seleccionados trabajarán en un plan completo para el desarrollo de un prototipo, incluido un modelo de sostenibilidad para garantizar su futura aceptación y escalabilidad.

Una vez finalizada la Fase 1, el Grupo de Compradores evaluará todas las propuestas y 20 de ellas (10 para el lote de movilidad y 10 para el de energía) avanzarán a la Fase 2, la de desarrollo del prototipo. Los proveedores dispondrán de tres meses. Concluido este tiempo, los prototipos serán sometidos a evaluación, y seis (tres para el lote de movilidad y tres para el de energía) serán seleccionados para alcanzar la Fase 3, de prueba de prototipos.

“Las soluciones deben basarse en un enfoque de microservicio distribuido y desacoplado, en lugar de servicios monolíticos. También se debe tener en cuenta que el resultado de la IA no es necesariamente una interfaz de usuario o aplicación móvil, sino a menudo otra API, una que proporciona datos procesados ​​siguiendo las mismas pautas API que la ciudad ya tiene”, matiza Sibelius.

“Los esquemas de contratación pública tienen como objetivo proporcionar una buena relación calidad-precio mediante el uso inteligente de las aportaciones de los contribuyentes. Un enfoque estratégico de la compra pública incluye el impulso de la innovación para apoyar el desarrollo de soluciones de vanguardia. Entre las ventajas, el ser el primero en dar el paso y obtener lo que realmente se necesita, ya que la adquisición de innovación tiende a responder bien a las necesidades reales en lugar de las prioridades de inversión percibidas”, comenta Philipp Tepper, coordinador de Economía y Contratación Pública Sostenibles en ICLEI – Gobiernos Locales para la Sostenibilidad.

 

 

 

Movilidad

En lo que respecta a la movilidad, las ciudades de AI4Cities están tratando de resolver cuestiones diversas. La capital finlandesa plantea, como retos locales, los sistemas adaptativos de control de tráfico, el estacionamiento dinámico o la optimización de flujos de transporte.

Anja Reimann, jefa de proyecto de innovación urbana en el Ayuntamiento de Ámsterdam, explica que en su caso se enfocan en problemas y cuestiones como “la escasez de espacio público, la conexión de todos los servicios y posibilidades (movilidad como servicio), los servicios logísticos, los centros de movilidad y dónde colocarlos, la optimización de los puntos de carga o el ser una ciudad sin automóviles”.

En el marco del proyecto, Talín se centra solo en el ámbito de la movilidad y, en concreto, “en la optimación del tráfico y los flujos de personas, es decir, matrices origen-destino, generación de viajes y puntos de atracción, modelos de comportamiento de viajes o modelos de transporte multimodal a escala macro, y en la logística, en cuestiones como los sistemas de reserva previa de entregas para empresas locales y hogares, y base de datos digital de todas las empresas locales con coordinación geográfica y requisitos de entrega”, cuenta Mart Brauer, líder del proyecto en la capital de Estonia.

Desde Stavanger afirman que el transporte por carretera es la principal fuente de emisiones locales de CO2. Stavanger espera reducir las emisiones tanto del transporte de mercancías y paquetes, como del transporte de personas. “Nos gustaría ver el desarrollo de un ecosistema basado en IA que pueda optimizar y coordinar el transporte local de bienes y paquetes. Esto podría reducir las emisiones de CO2 del transporte local, pero también reducir los costos, crear oportunidades comerciales locales y aumentar la producción local. Hoy en día, la producción local en muchos casos no puede competir con las cadenas de suministro estandarizadas de larga distancia. Una alternativa local podría crear una alternativa a los bienes transportados a larga distancia y, en este caso, también reducir aún más la huella de CO2”.

El Plan de Viajes Urbanos de la región de París adoptado en 2014 establece nueve desafíos y 34 acciones con el objetivo de lograr un equilibrio sostenible entre las necesidades de viaje, por un lado, y la protección del medio ambiente y la salud, por el otro. El objetivo de la evolución de la movilidad es reducir las emisiones de gases de efecto invernadero de los viajes en un 20% durante el período 2010-2020. En un contexto de aumento de los viajes en un 7% de 2010 a 2020 como resultado del cambio demográfico y el desarrollo urbano, el Plan tiene como objetivo la reducción del 2% en viajes individuales motorizados y el aumento del 20% en el uso del transporte masivo y del 10% de los modos activos. Para lograr este objetivo, deben abordarse cuestiones como el desarrollo la movilidad activa (por ejemplo, un sistema de bicicletas), la diversificación de los modos de transporte de mercancías, o la optimización y la digitalización del suministro directo de alimentos, entre otros.

 

 

 

Energía

En el ámbito de la energía, Helsinki destaca entre sus desafíos la gestión y optimización de infraestructuras y servicios energéticos, la optimización del almacenamiento de energía (electricidad, calefacción, refrigeración y carga) o la motivación ciudadana para el ahorro de energía.

En Ámsterdam, se buscan soluciones relacionadas con el almacenamiento y reutilización de la energía de frenado de tranvías y trenes, la integración de calor y electricidad a través del mapeo de redes de calor o la carga de electricidad para todos los barcos en los canales de la ciudad.

Copenhagen, por su parte, reta a los proveedores a proponer soluciones de inteligencia artificial para aumentar aún más la eficiencia energética en la ciudad e integrar más las energías renovables en el sistema energético mediante el uso de edificios públicos como amortiguador, mientras se garantiza un clima interior saludable y se reducen las emisiones de CO2.

Para 2030, la región de París se ha fijado como objetivo reducir en un 50% su dependencia de los combustibles fósiles y la energía nuclear en comparación con 2015. Para 2050, el objetivo es avanzar hacia una región que se fundamente 100% en las energías renovables y de emisiones cero, al reducir el consumo de energía regional en un 40% y al aumentar la cantidad de energía renovable producida en la región. Algunos ejemplos de los desafíos para lograrlo son la modernización energética de los edificios públicos, la integración de energías renovables, la integración de redes inteligentes, o el empoderamiento de la ciudadanía.

 

 

 

Grupo de socios preferentes

Aquellas ciudades interesadas en seguir de cerca esta CPP pueden unirse al grupo de socios preferentes.

“Ser un socio preferente significa tener la oportunidad de observar y aprender del Grupo de Compradores a lo largo del proceso de compra precomercial. Asimismo, poder intercambiar impresiones sobre cómo la IA puede contribuir a la neutralidad de carbono en las ciudades. Hacia el final del proyecto, una vez los prototipos ya estén probados, se alentará a los socios preferentes a apoyar la adopción de las soluciones desarrolladas”, explica Josefine Hintz, técnica de proyectos de Economía y Contratación Pública Sostenibles en ICLEI – Gobiernos Locales para la Sostenibilidad.

Para mediados de 2022, la coordinadora del proyecto Kaisa Sibelius enfatiza el deseo de ver “nuevas e innovadoras formas de usar la IA para apoyar los objetivos climáticos de las ciudades. Alentamos a las empresas a ofrecer sus soluciones y productos innovadores y desarrollar sus ideas con las ciudades”.

A lo largo de los tres años que dura el proyecto, AI4Cities hará que demanda y oferta se den la mano para desarrollar nuevas soluciones de IA que sean útiles para los espacios urbanos en su lucha contra el cambio climático.


Más info sobre el proyecto en:

Web: www.ai4cities.eu

Twitter: @AI4Cities_EU Hashtag: #AI4Cities

LinkedIn: AI4Cities


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