Toyota apuesta por el Big Data para prevenir catástrofes naturales

Toyota lleva años realizando diferentes proyectos y tareas de investigación con el objetivo de prevenir o mitigar las consecuencias de las catástrofes naturales, como por ejemplo la posible utilización de algunos vehículos híbridos eléctricos o de pila de combustible como generadores eléctricos, suministrando una electricidad que puede resultar indispensable en caso de emergencia.

Ahora, un nuevo proyecto, puesto en marcha por KDDI CORPORATION, OYO Corporation y Toyota Motor Corporation (TMC), permitirá crear un sistema de apoyo e información para el gobierno y las administraciones locales como medida contra las catástrofes, en el que se emplearán tecnologías punteras en el internet de las cosas y el análisis de datos masivos (big data). Se llevará a cabo diferentes experimentos de demostración con vistas a testar el sistema y poder comercializarlo en 2019.

Esta herramienta combinará los datos de movimiento demográfico de KDDI, los diversos datos de sensores de monitorización de catástrofes de OYO, los datos de sondeo obtenidos a través de los vehículos conectados de Toyota y otros datos de dominio público, como información meteorológica, de cara a crear todo tipo de información para la prevención de catástrofes.

Mediante este sistema, las administraciones locales podrán, por ejemplo, verificar dónde están las carreteras más transitables, así como supervisar extensas infraestructuras en tiempo real, tanto en caso de catástrofe como en circunstancias normales. Potenciará la precisión y la velocidad de las decisiones relativas al lanzamiento de avisos de evacuación, la regulación del tráfico, etc., para garantizar la seguridad de los residentes.

Una demostración de un prototipo de este sistema estará presente en el 16º Foro ITS Asia-Pacífico FUKUOKA 2018, que se celebrará el próximo 8 de mayo 2018, en Fukuoka City (Japón).

Sucesos que han propiciado el desarrollo de este sistema

En respuesta a catástrofes naturales tales como terremotos, tifones, lluvias torrenciales localizadas, desprendimientos de tierra, daños provocados por intensas nevadas, etc., que han golpeado con frecuencia a diversas regiones de Japón en los últimos años, las administraciones locales han establecido sistemas para recopilar, analizar y comunicar información sobre la prevención de catástrofes. A continuación se lanzan advertencias de evacuación, como regulación de tráfico en carreteras antes y después de catástrofes, y publicación de órdenes de evacuación a los residentes, tras varios procesos de toma de decisiones.

Por otra parte, las administraciones locales se encuentran con más personas necesitadas de asistencia durante la evacuación por su avanzada edad, y más casos de condiciones meteorológicas anómalas, así como catástrofes de mayor alcance y complejidad debidas al calentamiento global, además de hacer frente a una infraestructura envejecida. Esto ha hecho emerger la necesidad de reforzar los sistemas regionales de prevención de catástrofes.

Para resolver esas cuestiones, Toyota, KDDI y OYO han combinado y analizado los datos masivos de que disponen para diseñar métodos para recopilar y analizar de forma eficiente la información relativa a catástrofes, y plantear así métodos óptimos de prestación de asistencia durante catástrofes.

Resultados previstos

Este sistema permitirá el uso de vehículos y smartphones como sensores móviles del internet de la cosas para complementar los datos recopilados a través de sensores fijos instalados por el gobierno y las administraciones locales.

Mediante la combinación y el análisis de los distintos tipos de datos masivos recogidos a través de esos nuevos sensores del internet de las cosas, se podrá establecer un extenso sistema de supervisión de la infraestructura, tanto en caso de catástrofes como en circunstancias normales. De este modo, se potenciará la previsión y la velocidad de las decisiones tomadas por el gobierno y las administraciones locales, haciendo posible la detección de indicios previos a catástrofes, confirmación in situ, implantación de medidas de prevención de catástrofes —regulación del tráfico, advertencias de evacuación, etc. —, confirmación de seguridad in situ y finalización de regulaciones y avisos.

Preparación para la aplicación práctica del sistema

Este conjunto de empresas pondrán en marcha experimentos de demostración en 2018, con vistas a una aplicación práctica del sistema para 2019 y colavborarán de forma extensa con otras empresas que deseen participar en la aplicación práctica de este sistema, con el objetivo de seguir desarrollando el concepto.

Funciones de cada compañía

La operadora japonesa de telecomunicaciones KDDI trabajará en este sistema para desarrollar una forma de realizar un análisis integral de distintos datos de sensores del internet de las cosas y movimientos demográficos, empleando datos masivos con información de posicionamiento procedentes de teléfonos móviles*, así como una tecnología de análisis/predicción de movimientos demográficos de nuevo desarrollo. Esto permitirá, entre otras cosas, transportar con eficacia suministros en caso de catástrofe, por ejemplo, analizando la distribución de la población en refugios.

Por su parte, la consultora japonesa experta en geología OYO aprovechará su trayectoria y su experiencia en la prestación de servicios de consultoría para la prevención y mitigación de catástrofes para el gobierno, las administraciones locales y distintas instituciones de investigación, para instalar diversos sensores —control del nivel dela gua, sensores de inclinación, sismógrafos, sensores de inundación, etc. — en amplias regiones con el fin de prevenir de forma constante catástrofes naturales. Estos datos se trasladarán posteriormente al sistema.

Por otra parte, OYO contribuirá a la mitigación de catástrofes y la seguridad de los habitantes poniendo en marcha los planes de acción de prevención de catástrofes que deben aplicar las personas encargadas de gestionar la respuesta ante catástrofes en administraciones locales cuando se lanzan alertas.

Toyota, por su parte, proporcionará este sistema con datos procesados estadísticamente por la Plataforma de Servicios de Movilidad, recopilados a partir de sensores de información de tráfico e indicadores de peligro, información sobre temperatura exterior, etc., y permitirá la visualización del estado del tráfico para contribuir a una mayor seguridad urbana.

* Los datos masivos de información de posición son recogidos por KDDI a partir de usuarios de smartphones previa autorización de los mismos y comprenden datos de información de posición e información de atributos —sexo, grupo de edad— procesada para impedir la identificación de personas concretas.