Chisme 80 del Lince: ciudad inteligente, el increíble gemelo digital

La máquina del tiempo dejó al Lince de la Noche y a la Gata Montesa en un planeta terraformado. En un cartel desgastado ponía «Nova City», una ciudad inteligente.

—Lince, hay sierra roja, mar, casas blancas y un faro. Me suena de algo.

—No es casualidad —dijo el Lince—. Dentro de muchos años iremos a otros planetas y los terraformaremos para vivir en ellos. Es la ciudad que soñó el concurso Moon Camp de la ESA, pero con playa. Aquí no vamos a repetir los errores que cometimos en la Tierra.

—Yo solo quiero ver las estrellas —dijo Butan Hero—. En mi tiempo había tantas farolas que se veían tres.

—Entonces la ciudad necesita sentidos —respondió la Gata Montesa—: medusas, humo, aire y cielo, medidos desde el primer día.

Marge The ThunderClown apareció riéndose entre las casas.

—¡Sensores! ¡Qué aburrido! Voy a soltar medusas, montar una feria con todas las luces y pedir una calima por encargo. ¿Os atrevéis a gestionarlo?

Introducción: una ciudad inteligente de mentira que enseña de verdad

Una ciudad inteligente es una ciudad que mide con sensores, analiza los datos y usa reglas para avisar o decidir. En este chisme 80 montas una, pero simulada: un gemelo digital de una ciudad costera con tres zonas.

Lo manejas como un simulador: provocas sucesos y ves cómo reaccionan los sensores y las reglas. Y en una de las zonas puedes enchufar una micro:bit real por USB para que entren datos de verdad.

Puedes abrir el simulador aquí: Nova City, la ciudad inteligente del Lince.

Por qué este chisme

Nova City se parece a muchas ciudades costeras de la Tierra: tiene mar, sierra y casco urbano, y los tres dan problemas: medusas en verano, incendios en la sierra, calima y tráfico en la ciudad, y farolas que apagan las estrellas.

La idea de fondo es de ingeniería: si diseñas una ciudad inteligente desde cero, puedes decidir qué medir antes de que aparezca el problema. La ESA lo hace con sus bases lunares en el Moon Camp Challenge: cada sensor responde a una necesidad.

Cómo funciona

El mapa tiene tres zonas y cada una tiene sus sensores:

• Mar: temperatura del agua, pH, oxígeno disuelto, salinidad, turbidez y medusas contadas por una cámara en 100 m de playa. Un semáforo verde, amarillo o rojo resume las medusas.
• Sierra: temperatura, humedad, viento y partículas de humo. Con ellas se calcula el riesgo de incendio (índice de Ångström, más un nivel si hay viento fuerte).
• Ciudad: partículas PM2.5, dióxido de nitrógeno y luz artificial nocturna. Salen la calidad del aire y el estado del cielo (oscuro, aceptable o contaminado).

Cada segundo pasan 12 minutos en la ciudad: un día entero dura dos minutos. Así se ve cómo cambian los datos con el reloj, igual que en una ciudad inteligente real.

Las reglas no son un dibujo: la página muestra su propio código para que lo leas y lo discutas.

Qué necesitamos

• Un ordenador con Chrome o Edge (sin móvil).
• Para la parte real, una micro:bit V2 y un cable USB.
• MakeCode para grabar el programa de abajo.

Cómo probarlo: las misiones

La página tiene cinco misiones y una opcional:

1. Provoca medusas hasta que el semáforo se ponga en rojo.
2. Pide una calima y consigue humo en la sierra sin que salte la alarma de incendio.
3. Provoca el conato simulado y observa la alarma.
4. Haz que la calidad del aire llegue a «mala».
5. Activa el alumbrado inteligente y consigue un cielo «aceptable» de madrugada.

Importante: ante un incendio real se llama al 112. Nadie intenta apagar nada: lo hacen los bomberos y el INFOCA. El conato de esta página es solo una simulación.

La micro:bit real en la ciudad inteligente

Elige si la micro:bit va en la sierra (su temperatura entra en el riesgo de incendio) o en la ciudad (su luz es la contaminación lumínica). Esa zona usa tus datos y las demás siguen simuladas.

Programa de MakeCode, en JavaScript:

basic.forever(function () {
    serial.writeLine("" + input.temperature() + "," + input.lightLevel())
    basic.pause(500)
})

Descárgalo en la micro:bit, cierra la pestaña de MakeCode y pulsa «Conectar la micro:bit por USB» en la página. Si no sabes cómo funciona una micro:bit con sensores, empieza por la estación del tiempo con micro:bit.

No pongas iconos ni texto en la pantalla de LEDs: la micro:bit mide la luz con esos LEDs y los falsea. Y nunca la metas en agua: por eso el mar queda simulado.

 

 

Qué estamos midiendo realmente

• La temperatura de la micro:bit es la de su chip, no la del aire. Sirve para comparar, no para medir con precisión.
• El índice de Ångström es una simplificación: un incendio real depende también de la vegetación, la sequía y el terreno.
• Los umbrales de calidad del aire están inspirados en el índice europeo, simplificado. Para un uso real hay que mirar la fuente oficial.
• En el simulador las medusas llegan con agua algo más cálida porque lo hemos programado así. Eso no demuestra que el calor cause las medusas: correlación no es causalidad.
• La alarma de humo exige humo y subida rápida de temperatura. Evita falsas alarmas con la calima, pero podría retrasar un aviso real.

Para el aula

• ¿Qué variable distingue una calima de un incendio y por qué? Defiéndelo con los datos del CSV.
• Cambia los umbrales de las reglas y mira cuántas falsas alarmas y cuántos avisos tardíos salen. ¿Qué error es peor?
• Calcula el índice de Ångström a mano para tres momentos del día y compáralo con la página.
• ¿Qué ganó la ciudad con el alumbrado inteligente y qué podría perder? ¿Qué más habría que medir?
• La cámara de medusas ve personas: ¿qué datos deberían salir del dispositivo y cuáles no?
• Compara con el simulador de incendio forestal: ¿qué modela cada uno?

Retos

• Reto 1: supera las cinco misiones.
• Reto 2: cambia los umbrales y busca una configuración sin falsas alarmas.
• Reto 3: conecta la micro:bit en la sierra y en la ciudad.
• Reto 4: descarga el CSV y represéntalo en Python con pandas.
• Reto 5: reescribe las reglas de la ciudad en Python.
• Reto 6: añade un sensor nuevo a Nova City (por ejemplo, ruido) y escribe su regla.
• Reto 7: piensa cómo enviarías estos datos a un panel compartido, como en el resto de chismes del Lince.

Qué hemos aprendido

Una ciudad inteligente es sensores, datos y reglas, y cada regla es una decisión humana con sus errores posibles. Un simulador permite probar esas decisiones sin riesgo. Y un dato real, aunque sea de una micro:bit, enseña mejor que cien simulados.

Prototipo educativo: no sustituye a ningún sistema de aviso real.