Cluster Py

Cluster Py es un software desarrollado por el grupo de investigación Rise de la Universidad EAFIT. Con él, se cuenta con un método adecuado para agrupar o desagrupar un número determinado de áreas geográficas en una zona definida teniendo en cuenta restricciones o variables indicadas, como por ejemplo nivel poblacional, cercanía a puntos geográficos, o disponibilidad de recursos. 

¿Para qué sirve?

¿Cómo funciona?

Este software permite el ingreso de diversos lineamientos y restricciones que surgen a partir del interés de diseñar regiones o espacios, un ejemplo puede ser la regionalización de un espacio geográfico, en donde se desea que cada región tenga una cercanía mínima con la capital, acceso a por lo menos un rio, dos pisos térmicos, un número máximo y mínimo de habitantes determinado, llevar a cabo esta tarea manualmente sería una labor dispendiosa, por lo cual Cluster Py permite el ingreso de la información, y a partir de ello arroja un resultado de diseño y medición para las características planteadas desde los requerimientos y posibilidades de la regionalización.

Simultáneamente, personas o instituciones interesadas en zonificar un espacio geográfico pueden hacer uso del software el cual les ayuda a distribuir y dividir esa zona acorde a sus intereses. Algunos casos de éxito del software han sido la definición de cuál sería el espacio óptimo para hacer un puerto en Antioquia, al igual que definir la vocación económica en diferentes regiones del país de acuerdo a diferentes sectores priorizados. 

Más específico...

Las regiones son un concepto dinámico, los gobiernos alrededor del mundo diseñan regiones para implementar políticas públicas. De ellas dependen los sistemas de elección en muchos países, la asignación de niños a sus escuelas, la publicación de estadísticas oficiales, la asignación de recursos, la implementación de políticas, entre otros. En la empresa privada, las regiones también juegan un papel importante en la delimitación de zonas de mercado (segmentación espacial de mercados por perfiles de clientes), o en la definición de zonas de atención de una flota de vehículos, grupo de vendedores o grupo de oficinas. Por último, académicos de todo el mundo constantemente requieren agrupar información geográfica altamente desagregada para contar con unidades espaciales apropiadas para sus estudios y es allí en donde Cluster Py se convierte en una opción valiosa para estos grupos de interés.

El grupo de investigación RiSE de la Universidad EAFIT es líder en el diseño de regiones. Un gran número de modelos, publicados en revistas internacionales del más alto nivel, cubren un amplio espectro de necesidades relacionadas con el diseño de regiones. Las regiones funcionales en Colombia y Croacia son dos de las más recientes aplicaciones de este tipo de modelos. Instituciones como el Banco Mundial, el Banco Interamericano de Desarrollo, el Banco de la República, entre otros, han reconocido la utilidad de estos modelos.

RiSE pone al alcance todos estos modelos en una librería gratuita y de código abierto, escrita en lenguaje Phyton, que permite, de forma sencilla, aplicar un gran número de modelos para el diseño de regiones. Cluster Py ya ha superado las 1,000 descargas a nivel mundial (136 ciudades en 49 países). Además, para aquellos no familiarizados con Python, pueden encontrar el algoritmo más utilizado de Cluster Py como un toolbox de QGIS.

Registro de propiedad intelectual

Cluster Py - Registro de Soporte Lógico No. 13-62-133

Grupo de investigación

Grupo de investigación en Research and Spatial Economics – RISE

Desarrolla nuevas técnicas cuantitativas que permiten, a instituciones públicas y privadas, tener un mejor entendimiento de las dinámicas espaciales de fenómenos socioeconómicos. Estas convierten la información disponible en encuestas, bases de datos e incluso fotografías aéreas, en apoyos para la toma de decisiones y asignación óptima de recursos.

Más allá de la visualización de datos en un mapa, Research in Spatial Economics (Rise) es un apoyo para la toma de decisiones en las instituciones públicas y privadas.

Inventores​

Juan Carlos Duque  Cardona

Doctorado en Estudios Empresariales, Universidad de Barcelona. Maestría en Economía y Empresa, Universidad Pompeu Fabra (España) y Administración de Empresas, Universidad Nacional de Colombia. Docente del Departamento de Ciencias Matemáticas. 

Jorge Eduardo Patiño Quinchía

Doctorado Geodesia, Cartografía y Sistemas de Información Geográficas, Universidad Politécnica de Valencia. Maestría Geodesia, Cartografía y Sistemas de Información Geográficas, Universidad Politécnica de Valencia. Maestría en Ciencias de la Tierra, Universidad EAFIT e Ingeniería de Geología, Universidad Nacional de Colombia. Director de Building Capacity For Future.

Alejandro Betancourt Arango

Ingeniero matemático y Magíster en matemática aplicada de la Universidad EAFIT, Doctor en Interactive and Cognitive Enviroments de la Università degli Studi di Genova​.

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Contacto

Melissa Londoño Ávila