Smart City

IA para transformar la vida urbana

Caso de Uso 1

Descarbonización de edificios públicos con IA

Implementar soluciones de inteligencia artificial (IA) en la gestión y operación de edificios públicos para optimizar el consumo energético, reducir las emisiones de carbono y avanzar hacia la descarbonización del parque inmobiliario público, alineándose con los objetivos de neutralidad climática y eficiencia energética establecidos por la Unión Europea

Impactos positivos:

Reducción significativa de emisiones de CO₂: La IA permite ajustar de manera dinámica y automática los sistemas de climatización, iluminación y otros consumos, disminuyendo la huella de carbono de los edificios públicos.
Optimización del consumo energético: El análisis de datos en tiempo real y la automatización de decisiones permiten identificar y eliminar ineficiencias, logrando ahorros energéticos sustanciales.
Ahorro económico para la administración: La reducción del consumo energético se traduce en menores costes operativos y mayor eficiencia presupuestaria.
Cumplimiento normativo y liderazgo institucional: La digitalización y descarbonización de edificios públicos posiciona a la administración como referente en sostenibilidad y cumplimiento de la normativa europea

Caso de Uso 2

Planificación proactiva de necesidades de movilidad sostenible

Permitir a la administración pública anticipar y ajustar de forma dinámica las necesidades de movilidad urbana mediante inteligencia artificial, integrando datos de movilidad, clima y estacionalidad en un datalake. Esto facilita la toma de decisiones basada en análisis predictivos para gestionar el crecimiento poblacional y diseñar sistemas de transporte más eficientes y sostenibles

Impactos positivos:

Optimización de rutas y frecuencias del transporte público, reduciendo tiempos de espera y mejorando la eficiencia del sistema.
Reducción de la congestión y las emisiones contaminantes al prever patrones de tráfico y adaptar la oferta de movilidad en función de la demanda real y las condiciones climáticas.
Mejor asignación de recursos y planificación de infraestructuras, priorizando inversiones en zonas de mayor crecimiento o necesidad
Mayor capacidad de respuesta ante eventos estacionales, climáticos o poblacionales, adaptando servicios de movilidad de manera proactiva

Resultados positivos

Reducción de tiempos de desplazamiento

Disminución del en las emisiones de CO₂

Precisión de las previsiones de demanda de movilidad

Caso de Uso 3

Gestión inteligente del agua

Implementar sistemas de gestión inteligente del agua basados en inteligencia artificial (IA) y big data para monitorizar en tiempo real, optimizar el uso de los recursos hídricos, detectar fugas y anomalías, predecir la demanda y reducir costes operativos, contribuyendo a una gestión más sostenible y eficiente del ciclo integral del agua.

Impactos positivos:

Reducción significativa de fugas y pérdidas de agua mediante detección temprana y análisis predictivo, lo que mejora la eficiencia operativa y preserva recursos.
Reducción de costes operativos al automatizar el monitoreo, el mantenimiento y la gestión de incidencias, disminuyendo la necesidad de intervenciones manuales.
Cumplimiento normativo y sostenibilidad ambiental, facilitando la generación de reportes automáticos y la adaptación a regulaciones ambientales

Caso de Uso 4

Gestión Inteligente de Residuos

Implementar que detecte automáticamente residuos depositados fuera de los contenedores en los puntos limpios tras el paso de los camiones de recogida de residuos y que permita optimizar las rutas de recogida.

Impactos positivos:

Optimización del uso de los conductores y de los camiones con una planificación inteligente.
Contribución una prestación más sostenible del servicio de gestión de incidencias de residuos.
Mejora en la capacidad de monitorización y control del personal encargado de la gestión del servicio.