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Un algoritmo genético predice el crecimiento vertical de las ciudades

El aumento del número de rascacielos en una ciudad se asemeja al desarrollo de algunos sistemas vivos. Investigadores españoles han creado un programa evolutivo que, a partir de los datos históricos y económicos de un área urbana, es capaz de predecir cómo será su skyline en los próximos años. El método se ha aplicado con éxito al pujante distrito de Minato, en Tokio.

Representación en 3D del distrito de Minato, en Tokio, utilizada para el estudio. / Ivan Pazos et al.

Los científicos se han dado cuenta de que el crecimiento de las ciudades sigue pautas similares al de ciertos sistemas biológicos autoorganizados. Inspirándose en la naturaleza, han desarrollado algoritmos genéticos que predicen cómo aumentará el número de rascacielos y otros edificios en un área urbana.

“Nos movemos dentro de la computación evolutiva, una rama de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquinas que emplea las reglas básicas de la genética y la selección natural de Darwin para hacer predicciones”, explica el arquitecto Iván Pazos.

La computación evolutiva emplea reglas básicas de la genética y la selección natural para hacer predicciones, en este caso, urbanísticas

“En este tipo de computación se combinan de forma aleatoria multitud de posibles soluciones a un problema –continúa el experto, que actualmente trabaja en una empresa japonesa de arquitectura–, y un sistema de selección va escogiendo los mejores resultados. Esta operación se repite una y otra vez hasta que los algoritmos obtienen los resultados más exactos”.

De esta forma, Pazos y un equipo de investigadores de la Universidad de A Coruña han creado algoritmos (a partir de otros estándar existentes) que aprenden las pautas de crecimiento de distritos urbanos usando datos históricos del sector de la construcción y diversos parámetros económicos.

Su estudio, publicado en el Journal of Urban Planning and Development, se ha centrado en uno de los barrios con mayor crecimiento vertical del mundo durante los últimos años: el distrito de Minato, en Tokio, donde se levantan las sedes de compañías multinacionales como Mitsubishi, Honda, NEC, Toshiba o Sony. “Esta metodología se podría haber aplicado a cualquier otra cuidad con un elevado número de rascacielos”, apunta Pazos.

Dos vistas del ‘skyline’ de Minato presentadas en el trabajo. / Ivan Pazos et al.

Una vez recopilada toda la información, los autores realizaron en 2015 una serie de planos y representaciones en 3D de Minato para poder predecir el número de edificios y sus probables locaciones dentro de este pujante distrito en los años siguientes, durante el periodo 2016-2019.

El algoritmo estima la cantidad de rascacielos que habrá en un barrio de la ciudad y dónde estarán situados

“Las predicciones del algoritmo han sido muy exactas respecto a la evolución real del skyline de Minato en los años 2016 y 2017”, destaca Pazos, que comenta: “Ahora estamos evaluando su exactitud para el 2018 y 2019 y parece, según las observaciones, que lo serán en un 80%”.

Predicciones urbanísticas

Según los autores, el algoritmo no solo estima la cantidad de futuros rascacielos en un barrio de la ciudad, sino también las zonas concretas en las que será más probable que se sitúen.

“La conclusión final del trabajo es que la computación evolutiva parece ser capaz de encontrar pautas de crecimiento no obvias en sistemas urbanos complejos, y mediante su posterior aplicación, sirve para predecir posibles escenarios de evolución de las ciudades”, concluye Pazos.

Referencia bibliográfica:

Rafael Ivan Pazos Perez, Adrian Carballal, Juan R. Rabuñal, Omar A. Mures and María D. García-Vidaurrázaga. “Predicting Vertical Urban Growth Using Genetic Evolutionary Algorithms in Tokyo's Minato Ward”. Journal of Urban Planning and Development 144: 1, March 2018.

Este artículo forma parte de la tesis doctoral de Iván Pazos en la Facultad de informática de la Universidade da Coruña (UDC), bajo la dirección de Adrián Carballal y Juan Ramón Rabuñal.

Fuente: SINC
Derechos: Creative Commons

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