El proceso de Compra Pública Precomercial (PCP) del proyecto europeo AI4Cities, apoyado por ICLEI, ha seleccionado siete prototipos basados en inteligencia artificial (IA) para acelerar la neutralidad de carbono, que se probarán en Ámsterdam, Copenhague, Helsinki, Región de París, Stavanger y Tallin. Cuatro pilotos tendrán el objetivo de hacer más sostenibles los dominios energéticos urbanos y los tres restantes se centrarán en reducir las emisiones de CO2 en el ámbito de la movilidad.
El proyecto AI4Cities destinará un total de 1,45 millones de euros para que los consorcios realicen sus pilotos. Dentro del lote de energía, se han seleccionado Holoni, desarrollado por Alphaventuri (Noruega) y Energynet (Dinamarca); Spike, de Enerbrain (Italia); Bee, de Eeneman y la Universidad de Ciencias Aplicadas Metropolia (Finlandia) y Unetiq (Alemania); y C-In.City, desarrollado por el consorcio francés formado por Kayrros, La Javaness y Nexqt.
En el lote de movilidad, se encuentran Avenue, ideado por el consorcio español compuesto por Nommon y Populus; MPAT tool, de Vianova (Francia) y Rebel Ticketing (Países Bajos); y Ix3, del consorcio de Finlandia formado por MarshallAi y Dynniq.
Los proyectos de energía se probarán en Ámsterdam, Copenhague, Helsinki, Región de París, Stavanger y Tallin; mientras que los de movilidad se desplegarán en las mismas ciudades, excepto Copenhague, que será reemplazada por Tallin.
Descarbonización de la energía y la movilidad
Holoni aprovecha la IA para predecir tanto la producción solar como el excedente que se puede generar a partir de edificios de energía positiva. Por su parte, Spike es una plataforma de software/hardware basada en la nube que permite el intercambio de datos con dispositivos patentados habilitados para IoT y la comunicación con otros dispositivos y plataformas de IoT.
La solución Bee (Building Energy Efficiency) combina varias tecnologías para conectar los edificios con la red y su entorno para optimizar el impacto general de sus emisiones. En cuanto a C-In.City, brinda información en tiempo real a la ciudadanía sobre cómo reducir sus emisiones, así como facilita a los formuladores de políticas el diseño de políticas más efectivas.
En materia de movilidad, la solución Avenue tiene por objeto predecir el impacto de los servicios de movilidad compartida en las emisiones de gases de efecto invernadero del transporte urbano a través de la IA. MPAT (Mobility Policy Auto Tuner) tool es un motor para optimizar el potencial de reducción de emisiones de CO2 de las políticas de movilidad de las ciudades, poniendo el foco en la micromovilidad compartida.
Por último, Ix3 toma información de las cámaras y otras fuentes de tráfico, para después integrarla en el sistema de semáforos de la ciudad, aumentando la fluidez del tráfico y disminuyendo las paradas innecesarias.