En Tokio, la ciudad más grande del mundo, la planificación urbana es una tarea complicada. La densidad del área metropolitana (una de cada 200 personas en la Tierra, concentradas en un área del tamaño de Connecticut) significa que cualquier cambio en una sección puede tener profundas consecuencias para toda esa región.
Para hacer un cambio que pueda traer millones más a la región, se requiere una aplicación especialmente hábil del pensamiento geoespacial y la planificación de ciudades inteligentes.
Más rápido que una bala
Desde 2016, se está construyendo una nueva estación de tren en el bullicioso distrito comercial Shinagawa de Tokio. Será el punto de partida para un tren maglev (levitación magnética) que alcanzará velocidades de 500 kilómetros por hora. Cuando se abra la primera fase de la ruta alrededor de 2027, dará servicio a Nagoya, la cuarta ciudad más grande de Japón. Unos años más tarde, la ruta se extenderá hasta Osaka, la tercera más grande del país.
El maglev trasladará a los pasajeros de Shinagawa a Osaka en poco más de una hora, la mitad del tiempo del mismo viaje en el tren bala japonés. Perry Yang, profesor de planificación y arquitectura urbana y regional en el Instituto de Tecnología de Georgia, llama a la estación de Shinagawa una «puerta de enlace 70-70», que proporciona un viaje de 70 minutos para una región de 70 millones de personas.
El maglev, en efecto, acercará a los 70 millones de personas. Para ellos, Yang predice que el proyecto comprimirá el concepto de espacio y tiempo, ejerciendo un profundo impacto en las formas, funciones y experiencias urbanas. Con todo este cambio derivado de un nuevo tren que hará que un viaje en tren ya rápido sea aún más rápido, ¿cómo se puede comenzar a predecir y planificar el efecto que tendrá en el entorno urbano?
Un banco de pruebas viviente
Para Yang, es crucial adoptar un enfoque basado en datos, visualizando y analizando escenarios hipotéticos en el contexto de la ubicación utilizando software de sistemas de información geográfica (GIS).
Yang dirige el Eco Urban Lab de Georgia Tech, sede del Tokyo Smart City Studio. El proyecto se ejecuta en colaboración con Akito Murayama del departamento de ingeniería urbana de la Universidad de Tokio, Yoshiki Yamagata de la Universidad de Keio, y la oficina del Proyecto Global Carbon en Tsukuba, Japón.
El estudio incluye estudiantes del Georgia Tech que buscan títulos avanzados en arquitectura, diseño urbano, GIS y planificación urbana y regional. Cada año utilizan GIS para explorar conceptos de ciudades inteligentes, elaborando propuestas de planificación para una pequeña porción del área metropolitana de Tokio.
En 2020, el Tokyo Smart City Studio comenzó a examinar el área alrededor de la nueva estación de levitación magnética. Las estimaciones preliminares sugieren que la terminal podría atraer a un millón de personas adicionales al vecindario este de Shinagawa cada día.
Esa nueva afluencia requerirá más tiendas minoristas, viviendas, hoteles, parques y áreas peatonales, así como mayores servicios de la ciudad. Ejercerá más presión sobre las carreteras y aumentará el tráfico alrededor del cercano aeropuerto de Tokio Haneda y la estación de tren existente de Shinagawa.
Se esperaba que los estudiantes del Tokyo Smart City Studio crearan un marco general de planificación y diseño, con énfasis en hacer que el distrito fuera neutral en carbono para 2040. GIS proporcionó una forma de modelar varias propuestas y presentar propuestas finales.
Creadores de lugares
La naturaleza interdisciplinaria del Tokyo Smart City Studio refleja el enfoque de Yang en el campo emergente del diseño urbano. Con una combinación de planificación urbana y metodologías arquitectónicas, los diseñadores urbanos adoptan un enfoque de ingeniería de sistemas para las ciudades.
Desde este punto de vista, las ciudades son como organismos dinámicos, compuestos por flujos de humanidad en constante cambio, que a menudo utilizan GIS para modelar estos flujos. Un concepto clave es la creación de lugares, la toma de decisiones basada en la observación y el análisis cercanos acerca de cómo las personas que habitan un espacio lo usan.
Todas las imágenes de diseño son cortesía del Tokyo Smart City Studio 2017-2021, la Escuela de Planificación Urbana y Regional y Escuela de Arquitectura del Instituto de Tecnología de Georgia, y el Departamento de Ingeniería Urbana de la Universidad de Tokio.
Para muchos diseñadores urbanos, la creación de lugares incluye un marco de geodiseño, una lectura atenta de grandes cantidades de información geográfica pertinente. Utilizan tecnologías inteligentes conectadas al Internet de las Cosas (IoT) para recopilar datos sobre flujos urbanos y gemelos digitales basados en GIS del entorno urbano, y así modelar, analizar y visualizar estos flujos.
“La forma en que entendemos las ciudades es muy diferente del enfoque tradicional anterior”, dijo Yang. Mientras que un arquitecto tradicional ve un proyecto solo dentro del contexto del paisaje inmediato, explicó que «con una herramienta informática como GIS, tenemos una mayor capacidad para comprender los datos y la información de manera sistemática».
Una nueva ciudad en la periferia urbana
Lo que hace que una ciudad inteligente sea inteligente está abierto a interpretación. Desde una perspectiva de diseño urbano, Yang ve dos modelos básicos.
Uno consiste en incorporar tecnologías inteligentes directamente en el entorno urbano. Los sensores conectados al IoT que miden los flujos en tiempo real pueden permitir que la ciudad cambie en respuesta a las necesidades de los residentes. El otro es usar datos, análisis y GIS para anticipar cambios futuros y planificar en consecuencia.
La primera idea destacó en el proyecto inaugural de la ciudad inteligente de Tokio en 2016, que involucró a Urawa Misono, una región mayoritariamente rural a 45 minutos en tren desde el centro de Tokio. Urawa Misono tiene un estadio de fútbol que había sido elegido como sitio para los Juegos Olímpicos de Verano de 2020.
Anticipándose al crecimiento futuro, el gobierno regional designó una región de tres kilómetros cuadrados cerca del estadio como zona piloto para tecnologías inteligentes. El gobierno local de la cercana Saitama creó el Centro de Diseño Urbano de Misono (UDCMi), una asociación público-privada que gestiona proyectos de ciudades inteligentes en la zona. UDCMi estableció redes de sensores IoT alrededor de la zona, incluidos hogares, edificios, bordes de caminos y áreas comerciales.
“La forma en que democratizamos el análisis de big data y la toma de decisiones es uno de los mayores desafíos que enfrentarán las ciudades inteligentes del siglo XXI al intentar crear entornos sostenibles, resistentes y socialmente inclusivos”, dijo Yang. “Urawa Misono proporciona un modelo impulsado por la comunidad, utilizando datos para aplicaciones que mejoran la movilidad y la eficiencia, al tiempo que mitigan riesgos como la escasez de energía y las inundaciones”.
A medida que crezca la comunidad, aumentará el riesgo de inundaciones a lo largo del río Ayase, intensificado por el cambio climático, la pérdida de arrozales y campos agrícolas, y la topografía en forma de cuenco de la región. Los dispositivos IoT en estanques de retención ahora forman un sistema automatizado de alerta de inundaciones.
Trabajando con Saitama y UDCMi, Tokyo Smart City Studio propuso varios proyectos para la zona. Una idea involucró el espacio público situacional. Los sensores colocados en espacios cercanos al estadio de fútbol podrían monitorear su uso, permitiéndoles transformarse entre ser un estacionamiento y un espacio de ejercicio público. Un sistema inteligente de alumbrado público podría medir la congestión, encendiendo y apagando las luces según sea necesario.
Reimaginar comunidades futuras utilizando análisis avanzados
Las ideas para Urawa Misono no se limitaron a escenarios IoT futuristas. Los estudiantes también consideraron varias formas de aumentar la accesibilidad para peatones y alentar modos alternativos de transporte. Aplicaron los principios del metabolismo arquitectónico (un movimiento japonés de posguerra que enfatizaba la adaptabilidad orgánica de las estructuras) a un sistema de capas de espacios públicos en la estación de tren de la ciudad.
Pero, en general, esas ideas relacionadas con IoT fueron más prominentes en los planes de Urawa Misono que en las propuestas de Shinagawa.
“Ese tipo de ciudad inteligente, con nueva infraestructura integrada, realmente solo funciona en nuevos desarrollos o en grandes proyectos de redesarrollo”, dijo Akito Murayama, profesor del departamento de ingeniería urbana de la Universidad de Tokio, socio del Tokyo Smart City Studio. “En esos casos, un pequeño grupo de personas puede planificar y diseñar una buena ciudad inteligente desde cero e instalar tecnologías avanzadas. Es mucho más difícil con las comunidades existentes”.
Por esa razón, el proyecto Shinagawa, que involucra una parte arraigada del centro de Tokio, se enfoca más en usar el concepto de ciudad inteligente como un medio de análisis cuidadoso. Tratar de comprender cómo el maglev cambiará los entornos inmediatos y cómo esos cambios evolucionarán con el tiempo plantea un desafío formidable.
“Aunque Osaka se está reduciendo, Tokio sigue ganando población”, dijo Murayama. “Pero hay un pronóstico a largo plazo de pérdida de población, y el envejecimiento es un gran problema”.
Asociación con la industria privada
A partir de este año y con una duración prevista hasta 2023, la próxima fase del Tokyo Smart City Studio examinará Nihonbashi, un distrito comercial a unas pocas millas al norte de Shinagawa, y sede de la estación de Tokio, la principal terminal de la ciudad. Los estudiantes trabajarán con el Mitsui Fudosan UTokyo Laboratory, financiado por un desarrollador privado, el tipo de asociación que Yang espera que sea un modelo para proyectos futuros.
“La tecnología está dando forma a cómo entendemos y diseñamos nuestras comunidades y entornos construidos”, dijo Yang. “La educación futura de los estudiantes de planificación urbana y arquitectura requiere con urgencia nuevos modelos para abordar los desafíos climáticos, sociales y urbanos. Eso incluye cómo incorporamos análisis de big data, especialmente datos geográficos, en procesos de diseño colaborativo para hacer que las comunidades sean más sostenibles, resistentes y socialmente inclusivas”.
Este artículo originalmente apareció en la edición global del Blog de Esri
7 de diciembre de 2021
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