Las ciudades como máquinas de datos

Imaginemos que despertamos conectados a un dispositivo que, mediante IA, controla de forma permanente todo lo que hacemos: cuando caminamos, conducimos, vamos en bicicleta o en transporte público, adónde nos dirigimos y cómo nos desplazamos, cuántos pasos damos, qué leemos, vemos y escuchamos. También monitoriza nuestras constantes vitales, nuestro ritmo cardíaco, nuestros niveles de oxígeno y hasta nuestra respiración. Todos conocemos bien estos dispositivos y los usamos voluntariamente para que recopilen ingentes cantidades de datos sobre nosotros y nos ofrezcan todo tipo de alternativas para «optimizar» nuestras vidas.

Ahora imaginemos una ciudad que supervisa todo lo que forma parte de su existencia: el movimiento de personas y mercancías, los intercambios energéticos de sus infraestructuras, cada construcción nueva o adaptada, sus sistemas naturales, la vegetación, el agua y otras especies que viven en ella, así como el programa y uso de cada uno de sus espacios públicos. Esto está tan lejos de la realidad de las ciudades, incluso de las más avanzadas tecnológicamente, que casi suena a distopía.

La irrupción inminente y probablemente inevitable de la inteligencia artificial (IA) en todos los aspectos de las sociedades humanas plantea preguntas acuciantes a arquitectos, urbanistas y demás responsables de las ciudades. ¿Cómo cambiará la IA nuestra forma de percibir, concebir, construir y gestionar nuestros entornos urbanos? ¿Qué papel desempeñarán los datos en la evolución de las ciudades, los edificios y las profesiones que los rigen? Al fin y al cabo, ¿cómo es posible que los gigantes tecnológicos sepan más sobre el funcionamiento de nuestras ciudades que los urbanistas y arquitectos?

Según el Foro Económico Mundial, al ritmo actual generamos 2,5 billones de gigabytes de datos al día. Una ciudad inteligente de aproximadamente un millón de habitantes genera doscientos millones de gigabytes al día. El 50 % de estos datos procede de dispositivos de Internet de las cosas (IdC), mientras que más del 10 % procede de las redes sociales. Sin embargo, menos del 1 % de estos datos se utiliza para fomentar la innovación y tomar decisiones. Al mismo tiempo, las ciudades ocupan menos del 2 % del territorio mundial y consumen el 80 % de su energía. El potencial de optimización de nuestras ciudades que aún permanece inexplorado es evidente. Y la IA ofrece una oportunidad única para liberar esos recursos sin explotar.

Por este motivo, el crecimiento de la IA en el campo de la arquitectura y el urbanismo ha sido vertiginoso. En los últimos cinco años, nuestro trabajo en el Instituto de Arquitectura Avanzada de Cataluña (IAAC) ha pasado de unos pocos seminarios y estudios al nacimiento del Master in AI in Architecture and the Built Environment. El crecimiento de este campo es tan acelerado que no nos es posible reutilizar el plan de estudios que impartimos de un año para otro. Desde los primeros modelos de redes generativas adversativas (GAN), que concebían planos de planta, hasta la expansión de Stable Diffusion, que revolucionó la visualización arquitectónica, pasando por los grandes modelos de lenguaje (LLM) y de generación aumentada de recuperación (RAG), que desdibujan las fronteras entre la inteligencia artificial y la humana, es realmente difícil seguir el ritmo.

En términos más prácticos, es posible enseñar a arquitectos y urbanistas sin experiencia en IA a emplear modelos complejos de aprendizaje automático y generativos con el fin de revolucionar el análisis y el diseño del espacio. Por citar algunos ejemplos, estos abarcan desde sencillos algoritmos de agrupación que equilibran el uso y la producción potencial de energía de una ciudad hasta la identificación del potencial de desarrollo de espacios vacíos urbanos. Asimismo, existen modelos de segmentación de imágenes que utilizan simples fotografías a pie de calle para generar mapas precisos de las condiciones de las vías públicas que permitan circular con seguridad en bicicleta o cartografiar la actividad humana en una ciudad.

Hoy en día, las empresas emergentes de software de IA están experimentando un gran auge en la arquitectura y la planificación, aumentando la creatividad de los diseñadores a la hora de imaginar paisajes de ensueño y formas sin precedentes. Al mismo tiempo, nuestro compromiso como arquitectos y urbanistas de responder al impacto que nuestras construcciones tienen en el clima continúa siendo firme y la IA nos brinda una oportunidad única para lograrlo.

Ahora más que nunca es posible integrar la ciencia del clima, la tecnología avanzada y los conocimientos de diseño para lograr que nuestros edificios y ciudades sean más sostenibles. En infrared.city, una empresa de software nacida de nuestro trabajo de investigación en el Instituto Austriaco de Tecnología, trabajamos para acercar las simulaciones climáticas a todos los arquitectos. Utilizando tecnología de aprendizaje profundo de última generación y grandes conjuntos de datos de simulación, entrenamos modelos de IA para predecir resultados y proporcionar información instantánea sobre las decisiones de diseño. Una simulación de viento que antes requería una semana ahora está disponible al instante con solo pulsar un botón. La combinación de estos resultados de simulación instantáneos con amplias bases de información y modelos lingüísticos nos permite poner al alcance de todos los arquitectos y urbanistas los conocimientos y la capacidad de simulación de un experto en climatología.

Obviamente, esta oportunidad única de aumentar exponencialmente nuestras capacidades de diseño gracias a la IA conlleva una gran responsabilidad. Al igual que el diseño asistido por ordenador (CAD) trastornó y cambió radicalmente la profesión de arquitecto, la IA tiene el potencial de revolucionar lo que entendemos, visualizamos y construimos en el mundo. Sin embargo, no puede ni debe cambiar nuestras intenciones. Por tanto, si la tecnología de IA es la respuesta, sin duda estamos obligados a plantearnos las preguntas adecuadas.

Imagen principal: Conjunto de datos de simulaciones climáticas para los modelos de IA de infrared.city. Imagen © infrared.city