AI for infrastructure resilience (Record no. 8515)

000 -LEADER
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001 - CONTROL NUMBER
control field 00008515
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field ES-MaONT
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
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040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency ES-MaONT
100 ## - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Symons, Will
9 (RLIN) 9386
245 ## - TITLE STATEMENT
Title AI for infrastructure resilience
Statement of responsibility, etc. Will Symons ; Prof. Dr. Bernhard Lorentz ; Dr. Behrang Shirizadeh ; Michael Flynn ; Dr. Johannes Trüby
260 ## - PUBLICATION, DISTRIBUTION, ETC.
Place of publication, distribution, etc. [Londres]
Name of publisher, distributor, etc. : Deloitte
Date of publication, distribution, etc. ,2025
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 42 páginas
Other physical details ; 1 documento PDF
336 ## - CONTENT TYPE
Source isbdcontent
Content type term texto (visual)
337 ## - MEDIA TYPE
Source isbdmedia
Media type term electrónico
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type term recurso en línea
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Este documento examina cómo la inteligencia artificial puede reforzar la resiliencia de infraestructuras críticas ante riesgos climáticos, fallos técnicos, ciberataques y tensiones sociales. Advierte que las pérdidas anuales derivadas de desastres naturales podrían ascender a 460.000 millones de dólares en 2050, más del doble de la media actual, debido tanto al crecimiento del valor de los activos expuestos como al aumento de fenómenos extremos. La resiliencia se plantea en tres fases —planificación, respuesta y recuperación— donde la IA aporta soluciones como análisis de riesgos, gemelos digitales, mantenimiento predictivo, sistemas de alerta temprana y evaluaciones automatizadas de daños.<br/><br/>El estudio aporta ejemplos que evidencian el impacto de estas tecnologías. Lisboa ha empleado gemelos digitales para simular inundaciones y reforzar su sistema de drenaje; en India, la gestión de residuos urbanos mediante simulación digital ha reducido costes y emisiones; en el Reino Unido, el mantenimiento predictivo en turbinas eólicas offshore recortó un 15 % el tiempo de inactividad y aumentó los ingresos en un 6 %; y en Australia, los sistemas de detección temprana de incendios han mostrado un potencial de ahorro de entre 100 y 300 millones de dólares anuales. Deloitte estima que la integración de soluciones de IA en la mitigación de riesgos y la reducción de vulnerabilidades podría generar hasta 70.000 millones de dólares en ahorros globales cada año en 2050.<br/><br/>El informe concluye advirtiendo que la adopción de IA en infraestructuras enfrenta barreras significativas: costes iniciales elevados, falta de datos de calidad, resistencia organizativa, carencia de talento especializado y marcos regulatorios aún inciertos. Para superarlas, propone un esfuerzo coordinado entre gobiernos, operadores, aseguradoras, tecnológicas y entidades financieras, basado en regulaciones flexibles, esquemas de financiación innovadores y una gestión compartida de datos. La IA se presenta así como un habilitador estratégico de resiliencia y sostenibilidad, clave para anticipar riesgos, reducir costes y garantizar la continuidad de servicios básicos en un entorno cada vez más vulnerable.<br/>
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Conectividad digital
9 (RLIN) 9171
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Tecnología
9 (RLIN) 8588
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Ciberseguridad
9 (RLIN) 8907
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Economía del Dato e IA
9 (RLIN) 9126
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Transformación digital del sector público
9 (RLIN) 8943
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Transformación digital para la sostenibilidad
9 (RLIN) 9136
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Competencias digitales
9 (RLIN) 5629
650 ## - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Década digital
9 (RLIN) 8021
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Lorentz, Bernhard
Relator term autor
9 (RLIN) 9387
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Shirizadeh, Behrang
Relator term autor
9 (RLIN) 9388
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Flynn, Michael
Relator term autor
9 (RLIN) 9389
700 ## - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Trüby, Johannes
Relator term autor
9 (RLIN) 9390
856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://www.deloitte.com/content/dam/assets-shared/docs/about/2025/ai-for-infrastructure-resilience.pdf
Nonpublic note Abierto
Link text Acceso a publicación
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Other/Generic Classification Scheme
Koha item type Informes
Holdings
Withdrawn status Lost status Damaged status Not for loan Collection code Koha itemnumber Home library Current library Shelving location Date acquired Total Checkouts Barcode Date last seen Price effective from Koha item type
      Acceso libre online Colección digital 9447 CDO CDO   21/08/2025   1000020178664 21/08/2025 21/08/2025 Informes
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