Ciudad Autónoma Autoconsciente: De la Sensación a la Planificación

Este artículo presenta un modelo de extracción de conocimiento, donde una ciudad puede planificar su desarrollo basándose en el conocimiento existente durante la expansión de la ciudad, por ejemplo, la asignación de recursos de telecomunicaciones y pronósticos de multitudes en una nueva región. A diferencia de la mayoría de los trabajos que se enfocaron en la percepción del Internet de las Cosas (IoT), este estudio está dirigido a la planificación urbana utilizando datos obtenidos, desde la perspectiva de los arquitectos de la ciudad. Para las áreas metropolitanas de gran escala, se genera una cantidad masiva de datos cada día, ya sea de encuestas estáticas o de percepción dinámica del IoT. Para los planificadores urbanos, la recolección de datos no es su principal preocupación. Cómo transferir el conocimiento obtenido de las partes existentes de la ciudad a las áreas suburbanas/rurales/ inexploradas es un nuevo desafío. Esto se debe a que esas áreas aún carecen de estadísticas suficientes, y la densidad del despliegue de IoT es baja. Por lo tanto, el desarrollo es arriesgado e incierto. Explorar nuevas regiones requiere inferencia del conocimiento. Tal transición necesita interpretación de datos a partir de la dinámica histórica de la ciudad, involucrando el despliegue de sensores, actividades humanas y asignación de recursos en las cercanías. Con el modelo propuesto, una ciudad puede estimar la necesidad de recursos cuando las áreas periféricas en las afueras de una ciudad se desarrollan. El mismo modelo puede aplicarse a empresas para el despliegue de recursos, y las aplicaciones no se limitan meramente a los gobiernos.