Roca City como laboratorio de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para el futuro del entorno construido.
Roca City puede convertirse en un laboratorio urbano para explorar cómo datos, inteligencia artificial y nuevas tecnologías transformarán el entorno construido.
El proyecto Roca City puede ser mucho más que un nuevo desarrollo urbano entre Gavà y Viladecans. Analizamos cómo un proyecto de esta escala podría convertirse en un laboratorio para explorar la aplicación de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial al futuro de edificios, infraestructuras y ciudades.
Roca City
Entre Gavà y Viladecans está comenzando a tomar forma un proyecto urbano que merece ser observado mucho más allá de sus dimensiones inmobiliarias.
Roca City plantea la transformación de una extensa área vinculada históricamente a la actividad industrial de Roca en un nuevo distrito donde convivirán actividad económica, vivienda, espacios públicos, naturaleza, conocimiento e innovación.
Pero su verdadero interés podría estar en otra parte.
Un proyecto urbano de esta escala, desarrollado durante años y con la participación de empresas, administraciones, arquitectos, ingenieros, universidades, centros de investigación, operadores urbanos y ciudadanía, puede convertirse también en un extraordinario laboratorio para comprender cómo evolucionará el entorno construido durante las próximas décadas.
Y, especialmente, para explorar una pregunta que en Arquitectura.Tech consideramos fundamental:
¿Cómo pueden la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial ayudarnos a diseñar, construir, gestionar y transformar mejor nuestros edificios, infraestructuras y ciudades?
Roca City podría ser uno de los lugares donde empezar a buscar respuestas.
De proyecto urbano a laboratorio urbano
Las grandes transformaciones urbanas generan algo particularmente valioso: la posibilidad de observar simultáneamente muchas capas del entorno construido.
Urbanismo.
Arquitectura.
Construcción.
Infraestructuras.
Movilidad.
Energía.
Agua.
Espacio público.
Actividad económica.
Naturaleza.
Servicios urbanos.
Y, cada vez más, datos.
Tradicionalmente hemos estudiado estas dimensiones mediante disciplinas relativamente separadas. Sin embargo, la digitalización está permitiendo conectarlas de formas que hace pocos años resultaban difíciles de imaginar.
Los edificios generan información sobre su funcionamiento.
Los sistemas energéticos pueden monitorizar consumos.
Los sensores permiten observar determinadas condiciones ambientales.
Los modelos digitales representan activos físicos.
Los sistemas de información geográfica permiten analizar el territorio.
La visión artificial puede interpretar determinadas situaciones mediante imágenes.
Los modelos predictivos pueden anticipar comportamientos.
Y la Inteligencia Artificial puede ayudar a analizar cantidades crecientes de información y asistir en determinados procesos de decisión.
Cuando todas estas capacidades se aplican sobre un mismo territorio aparece una posibilidad especialmente interesante:
utilizar la ciudad como sistema de aprendizaje.
El entorno construido está empezando a generar datos
Durante siglos, edificios e infraestructuras fueron fundamentalmente objetos físicos.
Hoy empiezan a convertirse también en fuentes de datos.
Una obra puede generar datos sobre planificación, avance, costes, materiales, seguridad o productividad.
Un edificio puede producir información sobre consumo energético, temperatura, ocupación, funcionamiento de instalaciones o necesidades de mantenimiento.
Una infraestructura puede monitorizar su utilización y determinadas condiciones de funcionamiento.
Una ciudad puede analizar patrones relacionados con movilidad, energía, agua, actividad urbana o condiciones ambientales.
Esto modifica profundamente nuestra relación con el entorno construido.
Porque cuando podemos observar mejor un sistema, también podemos empezar a medirlo, analizarlo, compararlo, modelarlo y, eventualmente, anticipar parte de su comportamiento.
Aquí aparece la Ciencia de Datos.
Y cuando los modelos empiezan a detectar patrones, realizar predicciones, interpretar información compleja o asistir en determinadas decisiones, aparece también la Inteligencia Artificial.
No como una capa tecnológica añadida artificialmente a la ciudad.
Sino como una nueva capacidad para comprenderla.
Roca City como sistema de datos
Pensar Roca City desde esta perspectiva conduce a una pregunta diferente.
En lugar de preguntarnos únicamente:
¿qué se va a construir?
podemos preguntarnos también:
¿qué podremos aprender de lo que se construya?
La diferencia es importante.
Un distrito urbano contemporáneo puede concebirse no solamente como una colección de edificios e infraestructuras, sino como un sistema en el que múltiples componentes producen información.
Energía.
Agua.
Movilidad.
Edificios.
Espacio público.
Vegetación.
Condiciones ambientales.
Actividad económica.
Operaciones y mantenimiento.
Cada una de estas capas puede generar datos.
La cuestión relevante será cómo convertir esos datos en conocimiento útil.
Ahí es donde Roca City podría adquirir una segunda dimensión: además de proyecto urbano, podría convertirse progresivamente en una infraestructura de aprendizaje sobre el entorno construido.
Del dato a la decisión
Acumular datos no hace inteligente una ciudad.
Esta distinción es fundamental.
Instalar sensores tampoco.
Ni crear cuadros de mando.
Ni incorporar Inteligencia Artificial simplemente porque la tecnología esté disponible.
El valor aparece cuando existe una conexión clara entre:
problema → datos → análisis → conocimiento → decisión → impacto.
Imaginemos, por ejemplo, que queremos reducir el consumo energético de determinados edificios.
Primero debemos comprender cómo funcionan.
Después necesitamos identificar qué datos son relevantes.
A continuación podemos analizar patrones de consumo.
Posteriormente podemos desarrollar modelos que ayuden a detectar anomalías o anticipar determinadas necesidades.
Y finalmente debemos convertir ese conocimiento en decisiones que mejoren el funcionamiento real del edificio.
La tecnología es solamente una parte de la cadena.
El objetivo es mejorar el entorno construido.
Esta idea resulta especialmente importante en un momento en que la Inteligencia Artificial genera enormes expectativas. El riesgo consiste en comenzar por la herramienta y buscar después dónde aplicarla.
La aproximación debería ser exactamente la contraria:
primero comprender el problema; después determinar si los datos y la tecnología pueden ayudarnos a resolverlo.
Diez ámbitos que podrían explorarse
Un proyecto de la escala y duración de Roca City puede abrir múltiples líneas de investigación y experimentación.
Algunas podrían estar relacionadas con:
1. Rendimiento energético de los edificios
Analizar consumos, detectar anomalías, comparar comportamientos y explorar modelos predictivos que permitan optimizar determinados sistemas.
2. Gestión del agua
Monitorizar consumos, estudiar patrones, detectar posibles ineficiencias y mejorar la gestión de un recurso cada vez más estratégico.
3. Mantenimiento predictivo
Utilizar información procedente de instalaciones y activos para anticipar determinadas necesidades de mantenimiento antes de que aparezcan fallos.
4. Movilidad
Analizar cómo se desplazan las personas dentro del distrito y cómo se relaciona este con Gavà, Viladecans y el conjunto metropolitano.
5. Confort y utilización de los espacios
Comprender mejor cómo se utilizan edificios y espacios públicos y cómo determinadas condiciones ambientales afectan a su funcionamiento.
6. Construcción
Aplicar datos, visión artificial y modelos de Inteligencia Artificial para estudiar planificación, avance de obra, calidad, seguridad o productividad.
7. Gemelos digitales
Conectar representaciones digitales de edificios, infraestructuras o espacios urbanos con información procedente del mundo físico.
8. Adaptación climática
Analizar variables relacionadas con temperatura, vegetación, sombra, agua, materiales o comportamiento de los espacios públicos frente a condiciones climáticas cada vez más exigentes.
9. Circularidad y materiales
Mejorar la trazabilidad de materiales y explorar nuevas formas de medir su utilización, reutilización y comportamiento a lo largo del ciclo de vida.
10. Gestión urbana basada en evidencia
Integrar diferentes fuentes de información para ayudar a administraciones, gestores y operadores a comprender mejor cómo funciona el distrito y evaluar los resultados de determinadas actuaciones.
No se trata de afirmar que Roca City vaya a desarrollar todas estas aplicaciones.
Se trata de comprender que un proyecto de estas características ofrece un contexto excepcional para formular preguntas, construir conocimiento y experimentar con nuevas formas de gestionar el entorno construido.
El potencial de los gemelos digitales
Una de las tecnologías especialmente interesantes en este contexto son los gemelos digitales.
El concepto puede parecer complejo, pero su principio fundamental es relativamente sencillo: disponer de una representación digital de un sistema físico que pueda enriquecerse progresivamente con información sobre su funcionamiento.
Ese sistema puede ser una máquina.
Un edificio.
Una infraestructura.
O incluso determinadas partes de una ciudad.
Aplicado a un proyecto como Roca City, un ecosistema de modelos digitales podría permitir relacionar información procedente de distintas capas del territorio.
No existiría necesariamente un único «gemelo digital de Roca City». Probablemente tendría más sentido imaginar una arquitectura progresiva formada por diferentes modelos y fuentes de datos interoperables.
Edificios.
Instalaciones.
Infraestructuras.
Energía.
Agua.
Espacio público.
Movilidad.
Condiciones ambientales.
La verdadera oportunidad estaría en las conexiones entre ellos.
Inteligencia Artificial para comprender sistemas complejos
Las ciudades son sistemas extraordinariamente complejos.
Miles de personas toman decisiones simultáneamente.
Los edificios interactúan con el clima.
Las infraestructuras condicionan la movilidad.
La vegetación modifica determinadas condiciones ambientales.
El consumo energético cambia con la ocupación.
Las decisiones urbanísticas producen consecuencias durante décadas.
La Inteligencia Artificial no elimina esa complejidad.
Pero puede proporcionar nuevas herramientas para estudiarla.
El aprendizaje automático puede ayudar a identificar patrones.
Los modelos predictivos pueden estimar determinados comportamientos futuros.
La visión artificial puede interpretar imágenes procedentes de obras o infraestructuras.
La IA generativa puede facilitar la interacción con grandes cantidades de documentación técnica.
Los agentes de IA podrían asistir progresivamente en determinados procesos operativos.
Y la combinación entre modelos físicos, simulación y aprendizaje automático puede abrir nuevas posibilidades para analizar escenarios.
La cuestión importante no será cuánta Inteligencia Artificial incorpore una ciudad.
Será qué problemas conseguimos comprender y resolver mejor gracias a ella.
Un espacio de colaboración entre disciplinas
Existe otra razón por la que Roca City resulta especialmente interesante.
Los grandes retos del entorno construido difícilmente pueden resolverse desde una única disciplina.
Un arquitecto puede comprender el espacio.
Un ingeniero, los sistemas.
Un urbanista, el territorio.
Un científico de datos, los patrones existentes en la información.
Un especialista en Inteligencia Artificial, las posibilidades de determinados modelos.
Una empresa tecnológica, las capacidades de sensores y plataformas.
Una administración, las necesidades del territorio y de sus ciudadanos.
Una universidad, las preguntas de investigación.
Una empresa industrial, los procesos y tecnologías que pueden trasladarse al entorno construido.
El verdadero potencial aparece cuando estas perspectivas empiezan a conectarse.
Por eso los proyectos urbanos de nueva generación pueden convertirse también en plataformas de colaboración entre arquitectura, ingeniería, industria, tecnología, investigación y administración pública.
Roca City reúne condiciones especialmente interesantes para explorar este modelo.
De smart city a learning city
Durante años hemos hablado de smart cities.
El concepto contribuyó a introducir sensores, plataformas digitales y sistemas de monitorización en las ciudades.
Pero quizás la siguiente etapa necesite una ambición diferente.
No solamente ciudades inteligentes.
Ciudades que aprenden.
Una learning city, entendida desde la perspectiva tecnológica, sería aquella capaz de observar su funcionamiento, generar conocimiento a partir de los datos, evaluar los resultados de sus decisiones y mejorar progresivamente.
El ciclo sería sencillo:
observar → medir → analizar → aprender → decidir → evaluar → volver a aprender.
Esta lógica resulta particularmente poderosa en proyectos desarrollados durante largos periodos de tiempo.
Porque cada fase puede generar conocimiento útil para la siguiente.
Lo aprendido durante la construcción puede mejorar la operación.
Lo aprendido durante la operación puede modificar futuros edificios.
Lo aprendido en unos espacios puede aplicarse a otros.
Y los resultados pueden convertirse en conocimiento transferible.
Un laboratorio con proyección metropolitana
La localización añade otra dimensión al proyecto.
Roca City no aparecerá como una isla.
Se desarrollará entre Gavà y Viladecans, dentro de un territorio conectado con dinámicas metropolitanas mucho más amplias.
Movilidad.
Actividad económica.
Vivienda.
Industria.
Logística.
Infraestructuras.
Espacios naturales.
Aeropuerto.
Innovación.
Todos estos sistemas interactúan en el entorno del Delta del Llobregat.
Esto permite imaginar Roca City no solamente como un laboratorio a escala de distrito, sino como un nodo desde el que estudiar determinadas relaciones entre edificios, ciudad y territorio metropolitano.
Y eso amplía considerablemente las preguntas que podrían investigarse.
Medir para saber si realmente mejoramos
Existe finalmente una cuestión que debería acompañar cualquier proyecto que aspire a convertirse en referencia.
¿Cómo sabremos si funciona?
Las palabras sostenible, inteligente, innovador o resiliente aparecen frecuentemente en los proyectos urbanos contemporáneos.
Pero convertir esas aspiraciones en resultados exige indicadores.
¿Cuánta energía consumen los edificios?
¿Cómo evoluciona el consumo de agua?
¿Cómo se utilizan los espacios públicos?
¿Qué condiciones ambientales encontramos?
¿Cómo envejecen los materiales?
¿Cómo funcionan las infraestructuras?
¿Cuánto cuesta mantener los activos?
¿Qué intervenciones producen mejores resultados?
La Ciencia de Datos puede desempeñar aquí un papel decisivo.
Porque permite transformar objetivos generales en preguntas medibles.
Y las preguntas medibles permiten aprender.
Construir también conocimiento
Los grandes proyectos urbanos suelen medirse por los edificios que producen.
Quizás deberíamos empezar a medirlos también por el conocimiento que generan.
Roca City tendrá la oportunidad de transformar una parte importante del territorio situado entre Gavà y Viladecans.
Pero podría generar algo adicional.
Datos.
Experimentos.
Metodologías.
Modelos.
Casos de uso.
Investigación.
Aprendizajes.
Conocimiento transferible a otros edificios y ciudades.
Si esto sucede, su impacto podría extenderse mucho más allá de sus límites físicos.
Roca City como pregunta abierta
Roca City se encuentra todavía en una etapa en la que muchas de estas posibilidades pertenecen al terreno de la exploración.
Precisamente por eso resulta interesante observarlo desde ahora.
No para anticipar tecnologías que quizá nunca se implanten.
Ni para convertir el proyecto en una colección de promesas sobre ciudades inteligentes.
Sino para formular buenas preguntas.
¿Qué deberíamos medir?
¿Qué datos necesitaremos?
¿Qué problemas merece la pena intentar resolver?
¿Qué experimentos podrían realizarse?
¿Cómo podrían colaborar empresas, administraciones, universidades y centros de investigación?
¿Qué conocimiento podría generarse?
¿Y cómo podríamos transferir ese conocimiento a otros proyectos?
Estas preguntas acompañarán la evolución del entorno construido durante las próximas décadas.
Roca City podría convertirse en uno de los lugares donde intentar responderlas.
Arquitectura.Tech | Observatorio Roca City
Desde Arquitectura.Tech seguiremos la evolución de Roca City como caso de estudio sobre la transformación tecnológica del entorno construido.
Nuestro interés se centrará especialmente en la intersección entre arquitectura, ingeniería, construcción, ciudad, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
Analizaremos el proyecto, sus actores, las tecnologías que puedan resultar relevantes, las oportunidades de investigación aplicada y los aprendizajes que puedan transferirse a otros proyectos.
Porque el futuro del entorno construido no dependerá solamente de cómo construyamos.
Dependerá también de cuánto seamos capaces de aprender de lo que construimos.