28 jun 2018

Cómo mapeó y modeló la NASA el gemelo digital de Langley

Traducido por Aeroterra S.A. a partir de la nota escrita por Patrick Wallis
Nota original aquí.

El Centro de Investigación Langley de la NASA comenzó en los primeros días de la aviación. Los científicos de Langley ampliaron su investigación aeronáutica para probar el vuelo supersónico y el hardware espacial, incluido el Módulo Lunar Apolo. El campus de 764 acres alberga una variedad de instalaciones de prueba que incluyen 40 túneles de viento utilizados para estudiar y mejorar la seguridad y el rendimiento de aeronaves y naves espaciales.

Por casi 30 años, un equipo de técnicos especializados trabajó para construir el sistema de información geográfica (GIS) del centro para ayudar a administrar las operaciones y el mantenimiento. Ellos crearon un mapa detallado de todo el centro, incluyendo el interior y exterior de más de 200 instalaciones. Las aplicaciones personalizadas utilizan el mapa como contexto para todo, desde el mantenimiento diario y la seguridad hasta la prevención de inundaciones y la sustentabilidad.

“Tenemos 300 aplicaciones seleccionadas, y estas obtienen más de cinco millones de visitas al año de más de 3.500 usuarios”, dijo Brad Ball, líder del equipo GIS.

Precisión antes que Implementación

El equipo de GIS ha tomado muy en serio el concepto de crear un gemelo digital del centro. Ellos miden y recolectan datos minuciosamente, incluyendo detalles intrincados de servicios subterráneos. En un centro lleno de ingenieros, esta diligencia necesaria precedió una amplia implementación.

Examinamos todas nuestras características visibles, todas nuestras utilidades, todas nuestras carreteras, y luego respaldamos eso con fotografías aéreas de alta resolución. Podemos comparar el mapa con la foto aérea y ellos se alinean exactamente dónde están las cosas,” dijo Ball.

Una vez que el equipo de GIS de Langley estableció confianza en la precisión de sus mapas y datos, los llamados por soluciones empezaron a llegar desde otros departamentos.

Empezamos a tener personas que se acercan a nosotros para que los datos respalden las decisiones específicas de las instalaciones,” dijo Ball. “A veces teníamos que arremangarnos e ir a buscar los datos, pero entonces los datos se mantendrían porque la gente los usa para respaldar su próxima decisión y la que le sigue.”

El equipo GIS ahora es compatible con todas las ramas de operaciones en el centro. La oficina de ReVITALization, que supervisa una estrategia de 20 años para la deconstrucción de las estructuras de envejecimiento y la construcción de instalaciones de última generación, es la que más utiliza las aplicaciones. Ellos regularmente interactúan con 48 aplicaciones que se ocupan de la gestión del espacio, la gestión de bienes inmuebles y las funciones de planificación.



La aplicación localizadora ayuda a guiar al personal a la puerta correcta o al equipo adecuado. La adición de ascensores y escaleras mejora la evaluación de proximidad para la asignación de espacio.

Mapas de Espacio 3D

La iniciativa de mapeo interior comenzó con la necesidad de asignar de manera más eficiente el espacio dentro y fuera de los edificios del campus. Primero, el equipo digitalizó los planos de planta que estaban en papel. A continuación, desarrollaron algoritmos de optimización para ponderar las necesidades de las instalaciones para cada departamento.
En el 2004, el equipo de GIS creó una herramienta de asignación de espacio que era la primera en su tipo. Langley utilizó la herramienta en su programa Reduce la Huella Ecológica para ajustar el tamaño promedio de la oficina de 190 a 125 pies cuadrados por persona. La herramienta de asignación de espacio ayudó a tomar decisiones difíciles sobre cómo compaginar las ubicaciones de más de 3.000 personas específicas. Las consideraciones incluyen la cantidad de espacio requerido, proximidad y sinergia a varios laboratorios e instalaciones de investigación, servicios de agua y energía disponibles, seguridad del edificio, la proximidad del personal clave, la necesidad de nuevas construcciones y el costo de cada escenario para fines de comparación.

“Recientemente hemos agregado el inventario de ascensores y escaleras a nuestras herramientas de enrutamiento y este detalle se incorporará a la herramienta de asignación de espacio de última generación que se encuentra en desarrollo,” dijo Ball. “En lugar de mover a todos a un piso para lograr la sinergia deseada, el personal puede simplemente subir los escalones. Esto ahorrará una gran cantidad de gastos, y probablemente también sea bueno para sus corazones.”

Langley logró sus objetivos de reubicación para su programa Reduce La Huella Ecológica, en el tiempo y dentro del presupuesto utilizando la herramienta de asignación de espacio. Los equipos continúan confiando en la herramienta para acelerar la asignación de espacio y evitar la usual politización.

El siguiente paso para el mapeo interior pasó los planos de planta del papel a precisión absoluta mediante escaneo láser. Los escaneos informaron a los modelos interiores en 3D usando el software Building Information Modeling. Ahora, el personal de Langley comienza cada proyecto de construcción en 3D en lugar de dibujos en 2D.

“Todavía tenemos gente de la vieja escuela que estrictamente tiene que tener un boceto de papel,” dijo Ball. “Por eso debemos cambiar ese pensamiento mientras avanzamos.”

Seguridad Pública

Los modelos 3D informan muchas aplicaciones livianas, como la aplicación Locator que guía al personal de mantenimiento hacia la pieza correcta de equipo. Están trabajando para expandir la funcionalidad de la aplicación al agregar enrutamiento multimodal para que el personal pueda navegar de manera segura en las carreteras, caminos y pasillos, ya sea en automóvil, carro eléctrico, bicicleta o a pie.

“Guiará a nuestro personal de mantenimiento a las salas de equipos, pero no enviará a nuestros científicos o personal administrativo cerca de maquinaria peligrosa con la que no estén familiarizados,” dijo Ball.

El mapa incluye la ubicación 3D precisa de extintores y desfibriladores externos automáticos para ayudar al personal de respuesta a emergencias. Muestra detalles de todas las escaleras, pasarelas, entrepisos, cerraduras, cajas fuertes e infraestructura crítica. Después de un accidente reciente, el modelo 3D informó una investigación sin interrumpir los experimentos vitales.



La herramienta de mapeo de inundaciones utiliza el gemelo digital para permitir que el Centro visualice y simule cómo se extenderán las aguas de la inundación a medida que aumenta el nivel del mar y qué edificios son más vulnerables.

Análisis de impacto de inundación

Dada la ubicación baja de Langley, al lado del río Back en la bahía de Chesapeake, el centro confía regularmente en GIS para realizar análisis de impacto de inundación y escenarios de preparación para eventos climáticos.

“Hace años, echamos un vistazo a las actualizaciones de las elevaciones de las mareas y pensamos que teníamos mal nuestro mapa y nuestras medidas,” dijo Ball. “Fue entonces cuando descubrimos que el cambio en el nivel del mar era real, y ajustamos nuestra perspectiva.”

Una nueva comprensión de la vulnerabilidad a las inundaciones del centro dio lugar a una serie de aplicaciones que tienen en cuenta la elevación de las instalaciones. Las pautas de planificación de todo el centro requieren una elevación lo suficientemente alta para los edificios nuevos. Y, el personal examinó las elevaciones de los edificios existentes, así como la infraestructura para asegurarse de que los programas críticos de la NASA se mantengan fuera de peligro.

La vulnerabilidad también fomenta la vigilancia. La NASA toma medidas en tiempo real de la altura de la marea y la altura del suelo. Si la respuesta a una inundación requiere sacos de arena, el modelo 3D calcula cuántos se necesitan para cada puerta.

“Estamos trabajando en la migración de varios proyectos y programas de la NASA a instalaciones más seguras,” dijo Ball. “Mientras tanto, estamos implementando estrategias de mitigación como represas en puertas.”

Langley compartió la tecnología con la sede de la NASA para un enfoque estandarizado de predicción de mareas de tempestad en todos los centros. Otras adopciones de la herramienta incluyen el Centro Espacial Johnson, la Base adyacente de la Fuerza Aérea Langley y un municipio local. Cada uno informó una mayor comprensión de los riesgos de inundación y dependen de la herramienta para la planificación de mitigación de riesgos.

Mantenimiento y Operaciones

Años de recopilación de datos detallados están dando sus frutos sin que nada quede inutilizado. La visión detallada de Langley de la información de las instalaciones respalda la licitación competitiva para el mantenimiento y las operaciones. Esto garantiza la transparencia al presentar los contratos y reduce el relleno del contrato, lo que permite ahorrar dinero al centro.

“Sabemos exactamente cuántos metros cuadrados de alfombras y piso de linóleo van a limpiar, y cuántos cuartos de baño y lavabos,” dijo Ball. “También sabemos cuántos acres de hierba de diferentes tipos y cuántos metros lineales de bordes se producen alrededor de carreteras, edificios y cercas. Esto reduce el riesgo para nosotros y nuestros contratistas, porque todo está en blanco y negro.”


Obtenga más información sobre cómo GIS integra el campus y la información del edificio para una mejor administración de las instalaciones, y únase a la comunidad de instalaciones para interactuar con sus colegas.

1 jun 2018

La tecnología para desarrolladores de Esri admite flujos de trabajo de conciencia situacional en entornos desconectados

Traducido por Aeroterra S.A. a partir de la nota publicada en geospatialworld.net
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Esri ha anunciado que lanzará la aplicación de ejemplo Dynamic Situational Awareness (DSA), una aplicación de código abierto y completamente funcional para dispositivos móviles que presenta la última versión del kit de desarrollo de software de ArcGIS Runtime. El software ArcGIS Runtime permite a los desarrolladores crear aplicaciones de conciencia situacional específicamente para el personal que debe operar en entornos desconectados, intermitentes o de bajo ancho de banda.

Los operadores de campo, como los soldados y los primeros en responder, deben coordinarse entre sí en el campo utilizando aplicaciones de conciencia situacional en el vehículo y en el dispositivo de bolsillo que comparten inteligencia de ubicación en tiempo real. La aplicación de ejemplo DSA destaca las mejores prácticas para los desarrolladores que crean soluciones de campo móvil para ayudar al operador de campo a responder preguntas tales como ¿Dónde estoy? ¿Dónde están mis compañeros de equipo? ¿Estoy visible para un lugar sospechoso? ¿Cuál es la última orden de mi jefe de equipo? y ¿Cuándo estoy dentro de los 20 metros de un área peligrosa? Debido a problemas de seguridad y supervivencia, esta información se transmite normalmente utilizando una tecnología de red segura punto a punto, sin depender de Internet.

“La aplicación de ejemplo DSA demuestra cómo los desarrolladores pueden usar las herramientas de Esri para ayudar a mantener la conciencia situacional del personal de campo con información crítica, análisis y colaboración, incluso en entornos de red austeros,” dijo Jeff Peters, jefe del sector del gobierno nacional en Esri. “Continuamos esforzándonos para satisfacer las necesidades únicas de nuestros usuarios en defensa, inteligencia y seguridad pública, y este es un ejemplo de ese esfuerzo.”


DSA Example App es una aplicación de código abierto basada en ArcGIS Runtime SDK para Qt, que los desarrolladores pueden descargar, personalizar, compilar y configurar para dispositivos en el vehículo y portátiles en plataformas Windows, Linux, macOS, Android e iOS.

Por qué la tecnología geoespacial es fundamental para una Nación Inteligente

Traducido por Aeroterra S.A. a partir de la nota publicada en govinsider.asia
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Cualquier ecosistema requiere un delicado balance para prosperar y crecer, con flora y fauna coexistiendo en armonía. Pero cuando una especie se extingue, el balance se interrumpe para siempre.

De la misma manera, los gobiernos deben considerar cómo diversas decisiones y políticas pueden tener un efecto dominó en comunidades, infraestructura y medio ambiente. Aquí, la tecnología geoespacial puede proporcionar una vista aérea de ciudades enteras, lo que permite a las agencias "simular cómo el crecimiento en la ciudad impactaría al entorno", dice Thomas Pramotedham, CEO de Esri Singapur.

A medida que Singapur avanza con su visión de Nación Inteligente, es crucial diseñar servicios y políticas digitales “basadas en dónde están las cosas y cómo se relacionan entre sí”, dice Pramotedham. “Comienza con geoespacial siendo una plataforma fundamental donde la Internet de las Cosas y los sensores y el análisis de grandes datos sucede.”

Planificación para el 2050

A grandes rasgos, hay cuatro puntos en los que la tecnología geoespacial es una herramienta esencial para el desarrollo de una ciudad inteligente. Primero, permite el desarrollo de políticas y planificación a largo plazo, como está permitiendo que la Autoridad de Remodelación Urbana de Singapur (URA) piense en las próximas décadas y desarrolle planes integrados para políticas del uso de la tierra.

“Modelas un mundo, lo miras, puedes incorporar los otros elementos que operan en este mundo en el que vivimos,” él explica. Los planificadores de URA aprovechan la tecnología geoespacial para analizar las relaciones interdependientes entre residentes, empleos y transporte en parcelas particulares.

De esta manera, podrán tener una comprensión más profunda del impacto del crecimiento de la población, por ejemplo, dice Pramotedham. “La discusión del “dónde” es un componente clave para responder algunas de estas preguntas.”

Entender las necesidades futuras

Segundo, los descubrimientos geoespaciales son clave para satisfacer las necesidades de los ciudadanos. Un país denso como Singapur necesita que el sistema de transporte público sea lo más eficiente posible; la Autoridad del Transporte Terrestre (LTA) está utilizando análisis espacial para administrar la cantidad de personas que viajan.

La agencia utiliza una plataforma llamada PLANET para mapear y analizar puntos calientes de mayor tráfico de pasajeros en colectivos públicos durante horas pico; estudiar patrones de viajes; y profundizar en el acceso y la capacidad del transporte público, dice Pramotedham. Al comprender los aspectos geográficos de las tendencias y patrones de las personas que viajan, la Autoridad del Transporte Terrestre puede desarrollar políticas efectivas para mejorar los transportes.

Además, una Nación Inteligente también debe buscar construir comunidades que sean inclusivas. Por ejemplo, Singapur está planeando cómo las urbanizaciones del futuro puedan satisfacer tanto a familias jóvenes como a una población envejecida en rápido crecimiento. La Junta de Desarrollo de Viviendas puede “determinar si debería haber más centros de cuidado para niños dentro del sistema público, o si debería haber más centros de asistencia secundaria para asistir a la población envejecida”, explica Pramotedham.

Aptitudes para una Nación Inteligente

Finalmente, desarrollar talento y aptitudes es crucial para una comunidad inteligente. La geografía puede ayudar a la gente a comprender y resolver los “peores problemas” que enfrenten, él dice. El “pensamiento espacial” es una aptitud crítica, agrega, porque puede “cambiar la manera en que miramos un problema”.

Esri está trabajando con el Ministerio de Educación para introducir el pensamiento espacial en el curriculum de las escuelas secundarias. “Cuando empezamos a enseñar la resolución espacial de los problemas de manera temprana a una generación joven, ellos crecen sabiendo que el pensamiento espacial puede ser una manera de resolver sus problemas,” él dice.

Los estudiantes tendrán acceso a una “versión mucho más liviana” de las herramientas geoespaciales de Esri, las cuales son más accesibles y fáciles de entender, para ayudarlos a comprender conceptos y como pueden ser utilizados para resolver problemas, dice Pramotedham.

Singapur tiene grandes ambiciones para realizar su visión de Nación Inteligente. Pero se necesita un buen ojo para acercarse y examinar las formas sutiles en que cualquier decisión puede influir en comunidades, sistemas y medio ambiente. Un punto clave para los gobiernos es este: el 'dónde' puede responder al 'por qué' o 'cómo'.

La combinación de análisis geoespacial y aprendizaje automático es la clave para soluciones efectivas

Traducido por Aeroterra S.A. a partir de la nota publicada en geospatialworld.net
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Como parte del primer Hackathon Espacial de SAP y Esri, desarrolladores GIS, arquitectos empresariales, científicos de datos, desarrolladores de Inteligencia Comercial, y estudiantes se juntaron para resolver una variedad de desafíos a través del uso de análisis espacial y tecnología de aprendizaje automático. Con la ayuda de NexGen y el Laboratorio de Innovación de SAP Co, que dirigió la tecnología detrás del hackathon, los equipos recibieron 40 horas para definir el problema y desarrollar plataformas convincentes que provean una solución efectiva que pueda ser aplicada en escenarios reales, mientras que el 89% de los participantes no tenían experiencia previa con SAP HANA Espacial.

Objetivo/Problema

El equipo finalista, We´re Working on It, era un equipo corporativo de Southern California Edison (SCE), la principal compañía de suministro de electricidad de gran parte del Sur de California. Este equipo desarrolló una solución para predecir el uso de la red solar, utilizando SAP HANA, ArcGIS Pro y R-ArcGIS Bridge para mostrar las partes del tendido que necesiten actualizarse para mantener la seguridad y apoyar la energía limpia. La imagen debajo muestra a SAP HANA como la base de datos geográfica corporativa de ArcGIS Pro. El equipo utilizó SAP HANA como fuente de alimentación de datos para ArcGIS de Esri.


“SAP HANA, edición espacial como un repositorio de datos de backend para nuestro análisis espacial en ArcGIS Pro fue impecable, rápido y fácil de usar. Los beneficios del procesamiento en memoria en un ecosistema de análisis tan bien conectado fueron visibles a medida que manejamos grandes conjuntos de datos para construir nuestro modelo.” Matthew Mendoza, PhD, Científico de Datos, Southern California Edison.

Tecnología utilizada

  • ·        SAP HANA
  • ·        Esri ArcGIS Pro
  • ·        Esri R-ArcGIS Bridge

Me gustó la característica para unir datos de ArcGIS con R-ArcGIS Bridge para realizar aprendizaje automático. Permite incorporar más datos al modelo futuro.” Sophie Lellis-Petrie, Científica de Datos, Southern California Edison.

“En Southern California Edison, trabajamos con muchos conjuntos de Grandes Datos (Big Data) y poder integrar SAP HANA y ArcGIS Pro es emocionante porque nos da la capacidad de producir resultados significativos con un alto nivel de precisión espacial.” Mark Turgeon, GISP, Técnico Especialista en GIS, Southern California Edison.

Solución/Beneficios

Como beneficio de esta nueva plataforma, los servicios públicos podrán monitorear mejor las áreas que contribuyen con grandes cantidades de "flujo inverso" solar, que ejerce una presión excesiva sobre los activos de la red. Con ese fin, un modelo predictivo de adopción solar ayudará a identificar mejor las áreas propicias para la modernización con el fin de apoyar nuestra migración social a una energía más limpia y segura y respaldada por una red de energía confiable. No solo permite la temprana identificación de áreas problemáticas, sino que también puede ayudar a identificar el impacto de instalaciones de producción en comunidades desfavorecidas, ayudando a crear una energía más equitativa y socialmente consiente para el futuro.

Este equipo también tomó ventaja de uno de los valores clave de SAP HANA, ellos combinaron los datos comerciales de SCE con nuevas dimensiones de datos espaciales. Por ejemplo, información de incidentes y de cuentas fueron combinados con datos de geolocalización. Pero ¿por qué parar ahí cuando el equipo tiene científicos de datos? We´re Working On It aplicó las capacidades de aprendizaje automático de R para predecir dónde crecería el consumo de energía solar en el futuro, lo que le permite a la compañía planificar la modernización de la red a medida que crece la implementación de energía limpia.


“La energía limpia es el futuro, así que es responsabilidad de los propietarios de la red construir con ese futuro en mente. Apoyar la adopción de energía solar distribuida ayuda a equilibrar el impulso hacia la energía limpia contra la necesidad práctica de energía confiable. Con ese fin, nuestro proyecto ayuda a predecir los lugares calientes donde la energía solar distribuida tiene posibilidades de ser adoptada.” Alejandro Komai, PhD, Científico de Datos, Southern California Edison.






Esri lanza ArcGIS Pro Workstation personalizada para la Comunidad de Inteligencia

Traducido por Aeroterra S.A a partir de la nota publicada en geospatialworld.net
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Natalie Feuerstein, Lider de Defensa e Inteligencia de Esri, demuestra la configuración de Inteligencia para ArcGIS Pro.

Esri ha anunciado que está lanzando la Configuración de Inteligencia para ArcGIS Pro (ICAP), una estación de trabajo para los analistas de inteligencia. Esta configuración aprovecha el kit de desarrollo de software de ArcGIS Pro para proveer una configuración personalizada y complementos, que ofrece experiencias de usuario optimizadas y herramientas especializadas para ayudar a los analistas a examinar las relaciones y los patrones y determinar las probabilidades relacionadas con el curso de acción más probable del objetivo.

La escala, la complejidad, la naturaleza y el ritmo de los conflictos modernos requieren un nuevo enfoque para brindar capacidades de inteligencia. Por ejemplo, al rastrear contrabandistas que cruzan fronteras, un analista de inteligencia tiene una gran cantidad de ubicaciones de puntos, recibidas a través de observaciones, sensores e informes, y puede usar una consulta espacial en ICAP para filtrar los datos relevantes e identificar las rutas posibles de contrabandistas. El analista puede visualizar las relaciones entre la gente, grupos y objetos, y determinar el curso de acción de las amenazas.
Las funciones en esta nueva configuración incluyen lo siguiente:

  • ·        Gráfico de Líneas- La Configuración de Inteligencia de ArcGIS Pro provee la habilidad de visualizar entidades y sus relaciones. Esta capacidad permite a los analistas ver, editar y manipular fácilmente gráficos de líneas de gente, grupos, y eventos que de otra manera serían visualizados en una tabla o en un mapa. En una sola interfaz, los analistas pueden ver las relaciones complejas entre diferentes activos, con datos mínimos y poca o ninguna curva de aprendizaje. El gráfico de líneas es creado dinámicamente basado en los datos de origen, que pueden ser manipulados a través del gráfico o el mapa.
  • ·        Condiciones y alertas- Para facilitar la carga de los datos de filtrado y consulta para descubrir su valor, esta configuración proporciona una forma para que los analistas designen condiciones basadas en un conjunto de consultas y luego se les avise cuando se cumplan estas condiciones. Por ejemplo, cuando una actividad de arma está dentro de los 7 kilómetros de una ubicación, una alerta notifica al analista, y la actividad es registrada para análisis posterior.
  • ·        Administración de datos- ArcGIS Pro ya tiene muchas herramientas de gestión de datos y flujos de trabajo sólidos. Para dar mayor apoyo a los analistas de inteligencia, esta configuración pondrá al frente a las herramientas de gestión de datos más utilizadas, colocando a las herramientas ampliamente utilizadas en una franja de gestión de datos personalizada. Además, la Configuración de Inteligencia introduce una herramienta que toma los archivos comúnmente utilizados por el analista de inteligencia (como .shp, .kml y .kmz) y los agrega al mapa con la simbología correcta, que incluye la simbología militar estándar 2525.

“Esri está muy complacido de que ArcGIS Pro sea personalizado para las necesidades de la comunidad de inteligencia,” dijo Phil Suarez, soporte de inteligencia para operaciones en Esri. “Los analistas de inteligencia tienen un conjunto específico de necesidades, y todas contienen el componente de la localización. La configuración única que esta herramienta brinda a la comunidad de inteligencia permite un flujo de trabajo más eficiente y optimizado para la recopilación y análisis de datos de lo que nunca fue posible.”