AECOC
INNOVATION HUB

Tendencias - Tecnologías - Impactos

Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Ciudades Robot: Tres prototipos urbanos para el futuro de las ciudades

En los últimos cinco años, los gobiernos han empezado a darse cuenta que la automatización es la llave para mejorar las la vida en las ciudades. Se pueden utilizar soluciones robóticas para reducir la contaminación ambiental y la congestión de tráfico, hacer frente al aumento en el nivel de consumo, la necesidad de servicios de inmediatez y la conectividad

Las consecuencias de implantar soluciones robóticas para las ciudades:

  • Creación de ciudades robóticas – El gobierno japonés esta utilizando la automatización de la ciudad para la revitalización económica, la creación de una marca cultura y la demostración internacional.
  • Creación de ciudades inteligentes – El gobierno de Singapur esta experimentando con robots con el objetivo de mejorar los sistemas de gestión y control de la ciudad con automatización en los servicios de repartos, hospitales y hoteles.
  • Creación de ciudades seguras – El gobierno de Dubái ha lanzado un prototipo de robotización de los servicios públicos con el fin de llegar a ser la ciudad con menos crímenes y más feliz del mundo. Se pretende utilizar los robots en los servicios públicos como el transporte, la policía y la vigilancia


Para saber más haz click aquí



NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

Economía circular: hacia una menor utilización de los...

El Instituto Nacional para la Salud Pública (RIVM), La Netherlands Environmental Assessment Agency (PBL), y Statistics Netherlands (CBS) han establecido un marco para monitorizar el progreso de la economía circular holandesa. El investigador estadístico del CBS Roel Delahaye explica que “en una economía circular, las materias primas se utilizan de la forma más eficiente posibles. Un ejemplo de ello es el reciclaje, pero también se puede trabajar en este aspecto pensando en la fase de diseño de un productos y anticipándose al destino de las materias primas al final del ciclo de vida de un producto”.Según las Naciones Unidas, en 2050, la humanidad necesitará el triple de materias primas que en la actualidad si seguimos utilizándolas como hasta el momento, lo cual es un problema, ya que la utilización de materias primas tiene un elevado impacto en el clima y en la biodiversidad. Además, la escasez de materias primas puede llevar a tensiones geopolíticas. Este es el motivo por el que La unión Europea y los Países Bajos quieren poner en marcha una política dirigida a la reducción del uso de materias primas, para lo cual están trabajando CBS, RIVM y PBL. El proceso consta de tres partes. El RIVM

¿La respuesta al problema del plástico? Enzimas...

Científicos en Colorado han desarrollado recientemente una enzima capaz de desintegrar el plástico en sus componentes originales en cuestión de días, en contraposición con los 400 años que tarda de manera natural.

¿Por qué las últimas tecnologías deberían tomar el...

Christina Figueres, antigua jefa de cambio climático de la ONU, reta a los titanes tecnológicos a incrementar exponencialmente su actuación frente al cambio medioambiental.

El nuevo sistema del MIT permite a los coches autónomos...

El laboratorio de informática e inteligencia artificial del MIT ha desarrollado el sistema Maplite, que permite que los coches autónomos puedan conducir gracias a los sensores que monitorizar las condiciones de la carretera en lugar de navegar utilizando los mapas 3D que se usan en el resto de coches autónomosLas consecuencias del uso de este desarrollo:Menor dependencia de los mapas 3D para la conducción autónoma – los sistemas actuales dependen de mapas 3D muy detallados que indican al sistema características como la altura de las aceras o la líneas que separan los carriles en MapLite las características de la carretera son reconocidas con los sensoresMayor número de carreteras incluidas– la gran mayoría de carretas estadunidenses no han sido mapeadas en detalle en 3D y los coches autónomos que dependen de esa tecnología no podrían conducir en ellas, sin embargo con el sistema Maplite, los coches podrían conducir por carreteras no mapeadas​Nuevo enfoque frente a otros modelos de auto conducción mapless – Otros sistemas mapless utilizan machine learning para entrenar al sistema mientras que Maplite desarrolla modelos para situaciones en las que los coches autónomos podrían encontrarse y luego informa de sus accionesPara saber más haz click aquí