Ideas para vivir mejor que podrían estar en las calles de mañana

Cuarenta alumnos viajaron desde Barcelona hasta Ginebra con un objetivo: conseguir que la vida en las ciudades sea mejor. Divididos en ocho equipos, estudiantes de la Universidad Politécnica (UPC), el Instituto Europeo de Diseño (IED) y Esade (que ha invitado a EL PAÍS a conocer el proyecto), participaron en un reto para lograr más accesibilidad, menos contaminación, mayor reacción ante desastres naturales o mejor gestión de los residuos. Ingeniería, diseño y negocio que dieron lugar a prototipos que construyeron en el propio CERN.

En 2013 el CERN abrió su laboratorio IdeaSquare con el objetivo de "acortar el camino desde que una tecnología se crea en el organismo hasta que llega a la sociedad". Aquí es donde estos estudiantes han acabado de perfilar sus propuestas durante la segunda semana de diciembre.

El equipo Fermi propuso un sistema de guía para las bicicletas de alquiler. Una pantalla en el manillar propone rutas alternativas en función de la contaminación que se encuentra en la ciudad. El dispositivo usa modelos de datos de contaminación desarrollados en el Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS). Gracias a esta información, el ciclista puede elegir la ruta más limpia.

La mayoría de las grandes ciudades superan el número de partículas en suspensión máximo recomendado por la OMS. El equipo Alani propone un prototipo de un sistema de absorción de estas partículas que consiste en dispositivos verdes robotizados, equipados con paneles de musgo, que se desplazan de forma autónoma hacia las zonas donde hay más contaminación. Este sistema también puede regular el tráfico al bloquear calles en la proximidad de las escuelas a las horas puntas e incorpora varios sensores para monitorizar el estado del musgo y la proximidad de los obstáculos.

El equipo Heisenberg se centró en el concepto de resiliencia, la capacidad para superar una desgracia. En su caso han trabajado en las inundaciones. Estos alumnos crearon un sistema que facilita una correcta evacuación de la población en situaciones de riesgo. Su proyecto combina diferentes tipos de aviso, como las imágenes de realidad aumentada, que sirven para visualizar y alertar al usuario de la situación en la que puede encontrarse una calle cuando pasen unas horas.

El equipo Ralph Braun diseñó un bastón para invidentes que detecta la presencia de obstáculos, mediante ultrasonidos y tecnología Lidar (un sistema láser que permite medir la distancia entre el punto de emisión hasta un objeto o superficie).

El equipo Navier desarrolló un dispositivo inteligente que identifica rutas y obstáculos. Esta fue una de las soluciones más futuristas, ya que se utiliza un minidron para sobrevolar al usuario, conectado a un sistema que identifica los obstáculos y le informa, con mensajes de voz, de qué tipo son, a qué distancia están y si se mueven hacia el usuario.

El equipo Djikstra presentó un sistema para reducir el volumen de residuos. El mecanismo absorbe además los malos olores. Su propuesta consiste en un conjunto de sensores que informan al usuario de qué tipo de residuo está generando y verifican que lo está introduciendo en el lugar correcto de reciclaje. El prototipo dispone de un cubo que comprime el volumen de los residuos, una bolsa y un sistema que informa al usuario del ahorro económico, según lo que ha reciclado.

El equipo Turing propuso una solución a la gestión de la regulación del tráfico. Su escenario del futuro contempla la introducción del vehículo autónomo y otros nuevos modos de transporte urbano. Para ello, crearon un sistema que, mediante la realidad aumentada, proyecta en el parabrisas o en los dispositivos GPS del vehículo las indicaciones de regulación del tráfico. Esto hace que la regulación sea más dinámica y flexible y se adapte al minuto a las circunstancias.

El equipo Mileva desarrolló una herramienta para la planificación del transporte público, uno de los mayores quebraderos de cabeza para los Ayuntamientos. Su herramienta es una aplicación que propone analizar datos estáticos de la movilidad, es decir, detecta los movimientos de la población de un punto A al B de forma anónima y no invasiva utilizando diversos métodos, entre ellos, la detección de teléfonos móviles.