O Índice de Cidade Inteligente ( 1 ) define uma cidade inteligente como “um ambiente urbano que aplica tecnologia para aumentar os benefícios e diminuir as deficiências da urbanização para seus cidadãos”. A cidade mais bem classificada, Cingapura, abordou os desafios urbanos com tecnologia da informação desde 2014 por meio de sua Iniciativa Nação Inteligente ( 2 ).
A influência da tecnologia se reflete na plataforma aberta da cidade para compartilhar dados de energia, dados de localização de crowdsourcing para navegação inteligente e até mesmo fóruns online para a participação dos cidadãos na formulação de políticas ( 2) O conceito de cidade inteligente requer a aquisição de grandes quantidades de dados em tempo real, e grandes redes de dispositivos inteligentes devem distribuir o fardo da comunicação e do processamento uniformemente pela rede para evitar a sobrecarga de informações em seu centro. Oportunidades para resolver esse desafio surgiram recentemente por meio do desenvolvimento de “materiais inteligentes” cada vez mais que podem sentir, processar e responder a estímulos ambientais sem recursos centralizados.
Uma recente análise de mercado previu que o número de dispositivos, sensores e atuadores conectados que constituem a Internet das Coisas (IoT) chegará a mais de 46 bilhões em 2021, impulsionado em grande parte pela redução nos custos de hardware para tão pouco quanto $ 1 por dispositivo ( 3 ) Dispositivos de detecção conectados baratos que medem tensão, temperatura e umidade ( 4 ), bem como o aprimoramento de métodos de detecção indireta que usam visão computacional e crowd-sourcing ( 5 ), fornecem grandes quantidades de dados para quantificar o ambiente construído ( 6) A capacidade de monitorar continuamente o estado físico da infraestrutura com alta resolução no tempo e no espaço tem implicações interessantes para a sustentabilidade e a equidade.
A tomada de decisão quantitativa e baseada em dados pode permitir a manutenção preditiva no lugar do fluxo de trabalho convencional baseado na intuição, embora esses sistemas automatizados também possam aprender a replicar os preconceitos humanos ( 7 ).
No entanto, a tomada de decisão eficiente com base nesses fluxos de dados torna-se limitada pela carga de transmissão e processamento de dados brutos e não priorizados. Conforme o número de dispositivos conectados aumenta, as cidades inteligentes mudaram de uma arquitetura de rede hierárquica baseada na computação em nuvem para um ecossistema de informações mais descentralizado. Neste modelo chamado de "computação de névoa", o processamento de dados é realizado na borda da rede para evitar comunicação cara com um servidor de nuvem central ( 8) Alternativamente, “neblina” representa um paradigma ainda mais extremo no qual o processamento de dados é feito por microprocessadores conectados diretamente aos sensores e atuadores.
Uma vantagem da computação em névoa é uma carga reduzida nos sistemas de comunicação, restringindo as informações a uma "base de necessidade de saber". Essa abordagem tem um benefício adicional de sustentabilidade porque a comunicação entre os dispositivos IoT é responsável por até cinco vezes o consumo de energia necessário para o próprio cálculo ( 9 ).
Fonte: Science
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