Para mí, así como seguramente para muchos de ustedes, manejar o transitar en transporte público en la Ciudad de México es siempre una oportunidad para liberar la mente y reflexionar (claro, si no nos vence el estrés o el reloj no irrumpe en nuestras ideas).
Y justo uno de los temas recurrente en estas “rutas para el pensamiento” suele ser el tráfico. Cómo resolver esta serie de nudos de comunicación urbana que hace de nuestros desplazamientos una (a veces muy dura) evaluación de nuestra paciencia y buen juicio.
Para un apasionado de la tecnología, como me gusta considerarme, pensar en cómo los nuevos sistemas de información podrían ser la llave maestra para solucionar este gran dilema. Últimamente, ha sido precisamente el edge computing lo que me ha hecho pensar en transformar esta realidad urbana caótica en una sinfonía de fluidez y eficiencia.
Esta tecnología ya está desempeñando un papel significativo en la mejora de los sistemas de gestión de tráfico en varias ciudades. Por ejemplo, la ciudad de Dallas ha implementado estrategias innovadoras de ciudad inteligente que incorporan el edge computing para mejorar la gestión del tráfico urbano. Estas iniciativas incluyen el uso de sensores y tecnologías avanzadas para optimizar el flujo de tráfico, reducir la congestión y mejorar la seguridad vial.
El uso global e integrado de la tecnología está siendo enfocado bajo conceptos para transformar las infraestructuras urbanas y mejorar la calidad de vida en las ciudades, teniendo como base tecnologías inteligentes y conectadas. El concepto smartcity no es nada nuevo y existen foros, incluyendo México, en los que se están analizando estas posibilidades.
¿Por qué Edge?
Mi pensamiento recurrente en lo que se conoce como «edge computing» se debe a que es un paradigma que lleva la capacidad de procesamiento de datos y servicios más cerca del lugar donde se necesitan, para no depender de un centro de datos centralizado y lejano. Este enfoque busca optimizar los sistemas de cómputo al reducir la latencia (el tiempo de respuesta) y el ancho de banda utilizado en la transmisión de datos.
El tema de la latencia es crucial, pues si pensamos en un sistema de monitoreo de tráfico, como la sincronización de un semáforo con el volumen de vehículos en cada uno de los sentidos de un cruce de avenidas, necesariamente nos llevará a la idea de que la comunicación se lleve a cabo en tiempo real.
Una demora en la comunicación podría incluso causar un accidente, sobre todo si pensamos en autos autónomos o sistemas de conducción cuya confiabilidad dependa de sistemas de señalización electrónica que operen como la torre de control para una aeronave.
Esto también conlleva a otros beneficios que a su vez generarían un ciclo virtuoso de eficiencia, pues si pensamos que los datos se procesen de manera local, solo se enviaría información relevante o resumida a la nube o al centro de datos, lo que impactaría en el uso del ancho de banda de la red y en el consumo energético de estas granjas de servidores.
Lo anterior nos remite a otra preocupación en temas de seguridad. Un ataque a un centro de control de tránsito en la ciudad podría resultar en una catástrofe o en un escenario de caos y confusión. Choques, aletargamiento peor que el que ya tenemos, autos moviéndose en direcciones equivocadas, etcétera. Por ello, mantener más datos en el lugar donde se generan, significa menos oportunidades para interceptaciones o filtraciones de datos.
Infraestructura
El uso de componentes como sensores avanzados es clave. Estos dispositivos, ubicados estratégicamente en intersecciones y carreteras, serán los encargados de recoger datos en tiempo real sobre sobre las calles y avenidas de una ciudad. Al procesar estos datos de manera local mediante el edge computing, se crearía un ambiente de Internet de las Cosas que permitiría responder rápidamente a los cambios en el tráfico, ajustando señales y rutas alternativas de manera dinámica.
Estas plataformas nos permitirán recolectar información, analizarla y utilizarla para reducir escenarios de congestión vial y aumentar la seguridad de los transeúntes. Si a esto agregamos modelos de prototipado como “digital twins”, también podremos simular y prever el impacto de distintas estrategias y accionamientos orientados al control de tráfico.
Estoy completamente seguro de que en el futuro, los autos conectados y los modelos de conducción autónoma cambiarán radicalmente nuestras calles. Estos vehículos se comunicarán con la infraestructura de la ciudad, ajustándose automáticamente a las condiciones del tráfico y contribuyendo a una circulación más fluida.
Mucho se habla ya de la necesidad de llevar a cabo esta transformación de las infraestructuras urbanas que no solo optimiza el tráfico, sino que mejora significativamente la calidad de vida. Imagina menos tiempo en el tráfico, aire más limpio y un entorno urbano más seguro.
Sin embargo, en países como México, enfrentamos desafíos de infraestructura únicos. La implementación de estas tecnologías requerirá no solo inversiones significativas y una planificación cuidadosa para adaptarse a las complejidades locales, sino de que actores de organismos privados y públicos se pongan de acuerdo para colaborar en una misma dirección bajo un mapa de ruta único, pues requerirá de una inversión cuantiosa, enfocada y cobijada por políticas públicas.
Con cada semáforo y cada enredo de tráfico cada día, veo un potencial sin explotar. El edge computing no es solo una solución tecnológica; es una promesa de ciudades más inteligentes, eficientes y habitables.
Pero hasta aquí mi reflexión del día de hoy. He llegado a la oficina.