Saturday, November 23, 2024
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La IA podría ayudar a mejorar la planificación urbana

La Inteligencia artificial se ha convertido en una de las tecnologías más populares y crecientes de los últimos años, ya que ha comenzado a utilizarse en muchos aspectos y actividades de la vida de los humanos, incluso en la planeación de ciudades.

La nueva investigación muestra que el uso de inteligencia artificial generativa de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como ChatGPT y Gemini de Google, podría mejorar la planificación urbana al mejorar el acceso a herramientas que ayudan a medir la transitabilidad, la seguridad, la iluminación.

“Siempre me ha intrigado cómo las tecnologías emergentes pueden ayudar a la planificación urbana y, más en general, profundizar en nuestra comprensión fundamental de los lugares, los barrios y las ciudades”, dijo a Metro Junghwan Kim, profesor adjunto del Departamento de Geografía y director de Smart Cities for Good EN Virginia Tech.

“Desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en 2022, un aspecto central de mi investigación ha sido cómo la IA generativa puede utilizarse eficazmente en la planificación urbana”.

Junghwan Kim, profesor adjunto del Departamento de Geografía y director de Smart Cities for Good EN Virginia Tech.

Al comparar el rendimiento de los LLM con los métodos tradicionales de aprendizaje profundo para la planificación urbana, el estudio de la Facultad de Recursos Naturales y Medio Ambiente del Virginia Tech descubrió que el rendimiento basado en LLM es similar al de los enfoques establecidos.

“Nuestro estudio demuestra que los grandes modelos lingüísticos (LLM) son fiables a la hora de auditar diversas características del entorno construido”, explicó a Metro Kee Moon Jang, coautor de la investigación y asociada postdoctoral del Senseable City Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

A diferencia de los métodos tradicionales que requieren conocimientos técnicos o trabajo manual, los investigadores descubrieron que los LLM ofrecen una herramienta más accesible para los usuarios, lo que facilita a las partes interesadas en la política y la planificación el uso de estos modelos en ciudades pequeñas y medianas para la gestión de infraestructuras urbanas inteligentes.

De acuerdo con sus autores, con esta nueva investigación se ha demostrado que las herramientas de IA generativa pueden ser usadas para analizar imágenes y detectar características como bancos, aceras o farolas de forma automática. Antes, los investigadores tenían que analizar manualmente las imágenes, lo que requería mucho trabajo.

Kim destaca que esto democratiza el acceso a herramientas avanzadas que antes sólo podían utilizar expertos con conocimientos de programación y recursos informáticos de alto rendimiento.

Herramientas de IA para la planificación urbana

1.- TestFit

Es una potente herramienta de IA para la planificación urbana que facilita la creación de planos de emplazamiento, masas e iteraciones conceptuales. Permite a los usuarios definir rápidamente los límites del terreno, desarrollar redes de carreteras y establecer límites de zonificación, todo ello garantizando el cumplimiento de la normativa.

2.- UrbanistAI

Es una innovadora plataforma diseñada para convertir a los observadores pasivos en participantes activos, permitiendo a las comunidades dar forma a su entorno. Al combinar la inteligencia colectiva con la IA, la herramienta ayuda a los usuarios a visualizar el impacto de las políticas en el mundo real, aportar ideas sobre nuevos espacios públicos y colaborar en soluciones de diseño.

3.- DeepBlocks

Es una potente herramienta de análisis adaptada a la adquisición y desarrollo de propiedades, que ofrece soluciones especializadas para fondos, promotores y corredores. Simplifica la selección de emplazamientos y el análisis de viabilidad permitiendo a los usuarios examinar rápidamente miles de emplazamientos. En cuestión de minutos, proporciona al instante informes de zonificación con datos cruciales sobre parcelas en más de 200 ciudades.

5 preguntas a…

Junghwan Kim, profesor adjunto del Departamento de Geografía y director de Smart Cities for Good EN Virginia Tech, y Kee Moon Jang, coautor de la investigación y asociada postdoctoral del Senseable City Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT))

P: ¿Por qué se interesó por estudiar cómo la IA puede ayudar a diseñar ciudades?

–Junghwan Kim: Soy profesor universitario e investigo métodos innovadores de ciencia de datos geoespaciales, incluida la inteligencia artificial (IA), y aplico estas nuevas técnicas para abordar problemas críticos de planificación urbana, como el transporte y la salud pública. Desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en 2022, un aspecto central de mi investigación ha sido cómo la IA generativa puede utilizarse eficazmente en la planificación urbana. Históricamente, las nuevas tecnologías han proporcionado a los urbanistas herramientas revolucionarias, como los sistemas de información geográfica (SIG). Siempre me ha intrigado cómo las tecnologías emergentes pueden ayudar a la planificación urbana y, más en general, profundizar en nuestra comprensión fundamental de los lugares, los barrios y las ciudades.

P: ¿Cómo pueden ayudar a mejorar la planificación urbana programas como ChatGPT y Gemini de Google? Técnicamente, ¿cómo pueden utilizarse estos programas informáticos en cuestiones urbanas?

–Kee Moon Jang: Nuestro estudio demuestra que los grandes modelos lingüísticos (LLM) son fiables a la hora de auditar diversas características del entorno construido. Las auditorías tradicionales sobre el terreno o virtuales suelen requerir inspecciones manuales laboriosas o conocimientos técnicos para manejar algoritmos de visión por ordenador. Sin embargo, tanto los recursos humanos como los informáticos suelen ser limitados en las ciudades pequeñas y medianas. Creemos que el desarrollo de una herramienta fácil de usar, accesible con independencia de los conocimientos técnicos, podría mejorar sustancialmente la productividad de las administraciones locales al reducir el tiempo y los costes asociados a las auditorías del entorno construido.

¿Podrían decirnos algo más sobre cómo estos LLM son más accesibles para los usuarios y democratizan el acceso a herramientas avanzadas?

–Kee Moon Jang y Junghwan Kim: El estudio evaluó el potencial de los grandes modelos lingüísticos (LLM) para evaluar entornos construidos locales a una velocidad casi instantánea, presentando una valiosa herramienta política, en particular para geógrafos locales o planificadores urbanos de comunidades subrepresentadas con recursos humanos y técnicos limitados. Los análisis avanzados de planificación urbana han requerido considerables conocimientos técnicos (por ejemplo, habilidades de codificación) y recursos computacionales (por ejemplo, GPU), que pueden no estar al alcance de todos. Sin embargo, herramientas de IA generativa como ChatGPT y Gemini, dotadas de interfaces conversacionales de fácil uso y ampliamente accesibles, permiten a los planificadores urbanos realizar análisis sofisticados a pesar de las limitaciones de recursos computacionales y conocimientos técnicos.

P: En el futuro, ¿podrían diseñarse nuevas ciudades con IA?

–Kee Moon Jang: Efectivamente. Los investigadores urbanos están explorando activamente las capacidades de las herramientas avanzadas de IA para diversas aplicaciones, como la auditoría del entorno construido, el diseño arquitectónico y la planificación espacial de las comunidades urbanas. Además, los resultados de la IA son evaluados críticamente por diversos grupos que utilizan un enfoque «humano» para validar los resultados generados. Un hallazgo digno de mención en otro estudio (https://doi.org/10.1057/s41599-024-03645-7) demuestra que los LLM pueden captar eficazmente la identidad de lugar de 64 ciudades globales. Por consiguiente, estas herramientas generativas de IA son valiosas no sólo para crear representaciones visuales basadas en el contexto cultural de un lugar, sino también para apoyar las estrategias de creación de lugares en el diseño urbano, mejorando tanto el sentido del lugar como el apego.



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