Eafitenses crean modelo que pronostica el crecimiento de ciudades

Un modelo que permite proyectar a futuro el crecimiento de las ciudades, una herramienta para la planificación urbana, fue creado por investigadores del grupo de investigación Research in Spatial Economics (Rise), adscrito al Departamento de Ciencias Matemáticas de EAFIT. 

Este modelo, que se realizó como parte del programa internacional Peak Urban, utiliza la distribución de la población, la huella urbana y la apariencia del crecimiento de esta mancha en las ciudades como variables que pueden ser estimadas con este algoritmo. El avance de los investigadores eafitenses fue publicado, recientemente, por la revista científica Remote Sensing.

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El novedoso modelo podrá ser aplicado en regiones como el Valle de San Nicolás (Rionegro), donde se realizará un piloto liderado por EPM.

Un modelo para determinar el crecimiento urbano que tendrán las ciudades, desarrollado por investigadores del grupo de investigación Research in Spatial Economics (Rise) de EAFIT, permite estimar la huella urbana, la distribución de la población y visualizar la expansión que tendrán las urbes durante los próximos años. 

Este software de crecimiento urbano está basado en datos y fue creado por expertos interdisciplinares en áreas como la inteligencia artificial, el análisis satelital, la economía espacial y la ingeniería matemática. El avance fue destacado, recientemente, por la revista científica Remote Sensing en el artículo Modelado espacio-temporal del crecimiento urbano utilizando Aprendizaje automático. 

Sus autores son Juan Carlos Duque Cardona, Jairo Alejandro Gómez Escobar y Jorge Patiño, todos ellos investigadores posdoctorales. Además de Santiago Passos, estudiante eafitense del pregrado en Ingeniería Matemática, quien acompañó a los expertos como parte del proceso formativo del programa internacional Peak Urban, el cual apoya estas investigaciones. 

"Este modelo lo podemos correr en cualquier parte del mundo, porque los datos son los mismos", explica Juan Carlos Duque, experto en economía espacial y director del grupo Rise. "Trata de entender las dinámicas de crecimiento y las proyecta a futuro basadas en tres variables. La mancha urbana, o sea, lo construido o cómo va a crecer. La distribución de la población al interior de la ciudad. Y algo innovador es que, generalmente, estos modelos para pronóstico de manchas urbanas tienen métodos de visualización distintos. Quisimos ir más allá y usar algoritmos de inteligencia artificial para mostrar cómo va a ser la ciudad futura, no sólo marcando el área que va ocupar, sino tratando de replicar su textura", complementa. 

En el estudio del crecimiento de ciudades, destacan los investigadores, es importante conocer el pasado histórico y la dinámica espacial del desarrollo urbano, a la vez que estar en capacidad de pronosticar su futuro. Por eso los analistas para el diseño de este modelo usaron fuentes de información alternativas, las cuales están disponibles a nivel global y a bajo costo como las imágenes satelitales. 

"En Latinoamérica, actualmente, el 80 por ciento de la población vive en ciudades. Al América Latina haber pasado por ese proceso hay oportunidades de entender cómo fueron las dinámicas de crecimiento para mirar qué lecciones podemos aprender y compartir con países del sur global que están a punto de enfrentar el mismo reto", sostiene Juan Carlos Duque. 

Actualmente, según registra la Organización de Naciones Unidas, el 55 por ciento de la población mundial vive en ciudades y para el año 2050 ese porcentaje subirá al 70 por ciento, una tendencia que se presentará sobre todo en regiones de Asia como India y China. Precisamente, la replicabilidad y el impacto mundial de estos estudios son parte de los logros de Peak Urban. Uno de sus objetivos es la transferencia de conocimiento y que con estos resultados se pueda impactar el diseño de política pública. 

"Es una visión interdisciplinar a los problemas urbanos. Utilizamos unas técnicas de machine learning en los que tomamos históricos de distintas variables sobre población. Este modelo que proponemos utiliza un algoritmo que procesa todos esos datos y, a partir de unos procesos de optimización, encuentra un modelo que hace las predicciones a futuro. Nuestro modelo está impulsado por el crecimiento de la población, que es lo que genera la urbanización", señala Jairo Alejandro Gómez, doctor en Ingeniería de la Universidad de Sídney (Australia) e investigador del grupo Rise. 

Como antecedente de este modelo, el grupo Rise ya había realizado un primer estudio de pronóstico para el crecimiento urbano, analizando la dinámica de todas las ciudades de América Latina y el Caribe. Aspectos como la evolución de la forma urbana, la tendencia a construir en laderas y terrenos cada vez más inclinados, el nuevo suelo de ocupación y las áreas protegidas fueron algunas de sus observaciones. 

"Cuando estuvimos trabajando en el paper hicimos las primeras aproximaciones sobre las dinámicas de crecimiento en el Valle de San Nicolás, pero a nivel mucho más básico. Encontramos que en Rionegro el crecimiento urbano es más atomizado. A diferencia de una ciudad como Medellín que es densa y compacta", explica Juan Carlos Duque. 

Con estas herramientas creadas por los expertos en EAFIT se contribuye a los Objetivo de Desarrollo Sostenible, especialmente el número 11 que hace referencia a ciudades más inclusivas y sostenibles. Para los investigadores este marco de crecimiento urbano puede ser una herramienta de simulación útil para la planificación de las ciudades. 

"Creo que es la clave para un futuro sostenible. Este esfuerzo desde el proyecto Peak Urban busca tener un impacto importante no solamente en nuestra región. Creemos que puede brindar información cuantitativa importante para varios escenarios. Ese tipo de preguntas sobre la capacidad máxima de población da escenarios que permitirían a los hacedores de política tener información para tomar mejores decisiones", comenta Jairo Gómez, experto en aprendizaje de máquinas. 

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Alejandro Gómez Valencia
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