Por Rosa Bonilla - Especialista en Gestión de Reputación y Desarrollo Sostenible
Lectura de:
Las ciudades enfrentan desafíos crecientes en contaminación, congestión vehicular y gestión de residuos, afectando la calidad de vida urbana. Para abordar estos problemas, es esencial adoptar soluciones tecnológicas que reduzcan el impacto ambiental y optimicen la movilidad y el manejo de residuos. La electromovilidad, la inteligencia artificial (IA) para el ordenamiento vehicular y la gestión integral de residuos sólidos son pilares clave en este esfuerzo, promoviendo espacios urbanos más eficientes y sostenibles. Algunas alternativas son las siguientes:
– Vehículos eléctricos (EVs): Desde automóviles hasta autobuses y bicicletas eléctricas, los EVs disminuyen la contaminación y el ruido urbano. En 2023, el mercado global de EVs superó los $500 000 millones de dólares, con un crecimiento anual del 24 %.
– Infraestructura de carga: Estaciones de carga rápida y redes inteligentes. En Oslo y Ámsterdam, más del 75 % de los puntos de carga usan energía renovable.
– Energía renovable: Integrar fuentes como energía solar y eólica en la red de carga es clave para promover una movilidad sostenible.
– Transporte compartido: La movilidad eléctrica compartida a través de plataformas de carpooling optimiza recursos y reduce la congestión vehicular.
«Las ciudades enfrentan desafíos crecientes en contaminación, congestión vehicular y gestión de residuos, afectando la calidad de vida urbana».
Además, la IA viene optimizando el tráfico urbano con un impacto significativo en la disminución de la contaminación, mediante:
– Optimización de rutas con algoritmos en tiempo real que sugieren trayectos eficientes, evitando congestiones y reduciendo consumo de combustible.
– Semáforos inteligentes que se adaptan al flujo vehicular, disminuyendo paradas innecesarias. En Barcelona, reducen esperas en un 30 %, por ejemplo.
– Integración con vehículos eléctricos, coordinando la carga en horarios de menor demanda para maximizar energía renovable.
La gestión integral de residuos sólidos debe concebirse bajo un esquema de economía circular para que promueva el reciclaje, la reutilización y valorización de residuos. En el mundo ya existen innovaciones como:
– Sensores inteligentes en contenedores para monitorear el llenado y optimizar rutas de recolección, reduciendo costos y emisiones.
– Plataformas digitales de reciclaje para incentivar la separación de residuos mediante recompensas y educación ambiental.
– Infraestructuras de valorización de residuos como plantas de procesamiento que convierten desechos orgánicos en biogás y electricidad, reduciendo la dependencia de combustibles fósiles, así como la conversión de residuos valorizados en materia prima para reintegrar, por ejemplo, metales a las cadenas de producción de aparatos eléctricos.
En nuestro país, la electromovilidad, la IA para el ordenamiento vehicular y la gestión integral de residuos sólidos aún enfrentan una serie de retos.
La electromovilidad ayudaría a reducir la contaminación en las principales ciudades del país, donde el tráfico y las emisiones de CO₂ son un problema creciente. Sin embargo, su adopción requiere más infraestructura de carga y políticas de incentivos.
La IA aplicada al tráfico podría optimizar la movilidad en Lima, donde los tiempos de desplazamiento superan las dos horas en horas pico. Pero la administración de las redes de semaforización no está centralizada, lo que representa una barrera de entrada.
Finalmente, la gestión de residuos sólidos es prioritaria, ya que Lima genera más de 8000 toneladas de residuos sólidos al día, con tasas de reciclaje aún bajas por la falta de cultura ambiental en la población. Sensores inteligentes y plataformas digitales podrían mejorar la eficiencia en la recolección y el reciclaje, fortaleciendo un modelo de economía circular.
La clave está en la colaboración entre Gobiernos, empresas y ciudadanos para construir un futuro urbano más limpio y sustentable, impulsando una transformación social y cultural en nuestra visión de ciudadanía y sostenibilidad.
