Así pueden utilizar las ciudades la inteligencia artificial para adaptarse al cambio climático

Los espacios urbanos son especialmente susceptibles a los efectos del cambio climático, como las olas de calor, las inundaciones y las tormentas. Como la frecuencia e intensidad de estos fenómenos, en particular las olas de calor, seguirán aumentando en el futuro, es de gran importancia realizar mapas y pronósticos precisos y de alta resolución del confort térmico exterior humano en entornos urbanos. Pero ¿qué zonas de una ciudad se ven más afectadas y cómo pueden responder los urbanistas?

Los investigadores han dedicado los últimos tres años y medio a desarrollar modelos que permitan realizar mediciones y predicciones precisas y detalladas con ayuda de la inteligencia artificial (IA), por ejemplo, sobre la frecuencia del estrés térmico, pero también sobre los efectos de los cambios en la planificación, como la plantación de árboles o el aumento de la densidad de población de un barrio.

‘I4C–Intelligence for Cities’ es un proyecto interdisciplinario de la Universidad de Friburgo y varios institutos de la red Fraunhofer, en Alemania. El proyecto también abordó cuestiones éticas en el uso de la IA y la importancia de la protección de datos. Los resultados se han publicado en ‘Geoscientific Model Development’.

Entre otras cosas, los investigadores desarrollaron un modelo basado en IA capaz de representar el estrés térmico a pequeña escala y durante varias décadas.

Esta red neuronal artificial (RNA) se aplicó a toda la ciudad de Friburgo sobre la base de datos climáticos regionales y calculó el estrés térmico en alta resolución hasta el nivel de calles individuales. El equipo calculó el estrés térmico con la ayuda de tres modelos físicos independientes y verificó los resultados utilizando datos de una red de estaciones de medición distribuidas por toda el área metropolitana.

Optimizar la posición de los árboles

"Fue muy interesante para nosotros ver que lo que la red predijo era tan cercano a la realidad, aunque la red no modela explícitamente los procesos físicos subyacentes. Solo así pudimos observar espacios de predicción tan grandes", señala el científico informático Thomas Brox, director del proyecto.

El modelo aún debe combinarse con datos sobre la vulnerabilidad de espacios urbanos individuales, pero ya se puede utilizar para evaluar medidas de planificación urbana como la apertura de superficies. Esto significa que los planificadores urbanos pueden contar con una ayuda muy valiosa a la hora de tomar decisiones informadas.

 Además, los autores del estudio desarrollaron un nuevo método para determinar automáticamente dónde plantar árboles en un vecindario para lograr la máxima reducción del estrés térmico. El método utiliza un algoritmo clásico de aprendizaje automático para optimizar la posición de los árboles.

Los investigadores también desarrollaron un modelo eólico basado en inteligencia artificial y, entre otras cosas, analizaron qué efecto tienen los vientos locales sobre el estrés térmico en el entorno urbano.

"Para la investigación climática, los métodos de inteligencia artificial desarrollados en el proyecto abren posibilidades completamente nuevas para representar los efectos del cambio climático directamente en la puerta de casa", afirma el meteorólogo ambiental Andreas Christen, coautor del estudio.

En una simulación y a partir de entrevistas con representantes de varios departamentos de la administración municipal de Friburgo, los investigadores también estudiaron dónde las herramientas basadas en IA del proyecto podrían realmente utilizarse en la planificación urbana, qué oportunidades, riesgos y desafíos implicaría esto y cómo las herramientas deberían adaptarse aún más para su uso práctico.

Usabilidad y aceptación

"Veo que el gran potencial de las herramientas de IA reside sobre todo en que permiten simular con mayor rapidez los efectos de distintos escenarios de planificación, por ejemplo, en el desarrollo del calor. De este modo, se pueden evaluar mejor las distintas interacciones y se pueden incorporar en el proceso de planificación en una fase temprana", afirma Verena Hilgers, responsable de adaptación climática de la ciudad de Friburgo.

"El reto consiste en integrar una red neuronal artificial de este tipo en las estructuras de datos y de TI (conjunto de dispositivos, herramientas de hardware y equipos de red, sistemas informáticos y demás recursos tecnológicos) existentes de la ciudad, hacer que sea fácil de usar para usuarios profesionales y seguir desarrollando el sistema con grandes cantidades de datos", resalta Michael Bauder, director de la oficina de ciencia de datos de la ciudad de Friburgo.

No obstante, la integración de estas tecnologías también presenta desafíos significativos. La necesidad de compatibilidad con las infraestructuras de TI existentes y la gestión de grandes volúmenes de datos son obstáculos técnicos que deben superarse.

Además, la aceptación pública de las herramientas de IA es crucial para su implementación exitosa. La preocupación por la privacidad de los datos y el uso ético de la IA son asuntos que deben abordarse de manera transparente y con la participación activa de la comunidad.

El proyecto también abordó aspectos sociopolíticos, por ejemplo, en dos foros éticos participativos y otras actividades de participación ciudadana.

Los primeros resultados de una encuesta realizada entre los ciudadanos de la región de Friburgo ya muestran actitudes diferenciadas hacia las aplicaciones de IA en el sector público; las opiniones van desde el apoyo entusiasta hasta el escepticismo preocupado.

Informe de referencia: https://gmd.copernicus.org/articles/17/1667/2024/

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Contacto de la sección de Medio Ambiente: crisisclimatica@prensaiberica.es