Urbanismo / Inteligencia Artificial
La IA puede anticiparse al caos de las ciudades
Un sistema de Inteligencia Artificial (IA) predice reacciones urbanas en tiempo real ante situaciones de crisis

Una herramienta de IA optimiza la gestión inteligente de ciudades. / Crédito: Manchester Metropolitan University.
Pablo Javier Piacente / T21
A medida que las ciudades se convierten en sitios cada vez más complejos e impredecibles, una herramienta impulsada por IA es capaz de mapear y pronosticar el comportamiento de la población urbana en tiempo real. El sistema aprovecha el poder del aprendizaje automático y la geolocalización para revelar cómo se adaptan las poblaciones de la ciudad durante las crisis, desde pandemias hasta disturbios civiles.
Investigadores de la Universidad Metropolitana de Manchester, en el Reino Unido, han desarrollado una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) capaz de predecir en tiempo real cómo reaccionan las poblaciones urbanas ante situaciones de crisis y caos. Este avance, financiado por la Oficina de Investigación del Ejército de los Estados Unidos, representa un hito en la comprensión y gestión de dinámicas urbanas complejas.
El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático y datos geolocalizados de redes sociales para mapear y anticipar comportamientos colectivos en entornos urbanos. Al analizar millones de publicaciones en plataformas como X (anteriormente Twitter), la herramienta identifica patrones de actividad que reflejan cómo las comunidades se adaptan a eventos disruptivos, como pandemias o disturbios civiles, según informa The Debrief.
Cambios urbanos
Durante las pruebas realizadas en Manchester, la IA demostró su capacidad para detectar cambios en los hábitos de la población durante los confinamientos por COVID-19. Por ejemplo, mientras disminuía la afluencia a zonas comerciales y de ocio, aumentaba la actividad en parques y espacios abiertos. Estos hallazgos evidencian la resiliencia y adaptabilidad de las comunidades urbanas frente a restricciones externas.
La herramienta combina técnicas de agrupamiento espaciotemporal y modelado temático para clasificar las publicaciones en categorías como "vida nocturna" o "trabajo", entre otras. Esto permite crear mapas dinámicos que reflejan la evolución de la actividad urbana por hora y por vecindario. Incluso con una proporción limitada de publicaciones geolocalizadas, el sistema logra identificar patrones significativos.
Más allá de su aplicación en planificación urbana, este desarrollo tiene implicaciones en seguridad nacional y defensa. La capacidad de monitorear en tiempo real las dinámicas poblacionales puede proporcionar a agencias de inteligencia una información en sitio sin precedentes durante emergencias, desastres naturales o amenazas terroristas. Asimismo, permite identificar desviaciones en los patrones de actividad que podrían anticipar eventos críticos.
Patrones emergentes
De acuerdo a una nota de prensa, este enfoque innovador considera a las ciudades como Sistemas Complejos Adaptativos, donde las interacciones entre el entorno construido y el comportamiento humano generan patrones emergentes. Al tratar las urbes como "organismos vivos" que responden tanto a presiones internas como externas, la IA ofrece una perspectiva única para entender y gestionar la complejidad urbana.
Referencia
Exploring city dynamics through tweets: A framework for capturing urban activities as complex spatiotemporal patterns. Mahmud Tantoush et al. Cities (2025). DOI:https://doi.org/10.1016/j.cities.2025.105894
Los resultados de esta investigación serán publicados en la edición de julio de 2025 de la revista Cities, aunque ya está disponible el estudio online.
Además, esta herramienta abre la posibilidad de crear réplicas digitales de ciudades que reflejen en tiempo real sus dinámicas, facilitando la simulación de escenarios como evacuaciones de emergencia o fallos en infraestructuras críticas.
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