¿Puede la Inteligencia Artificial ayudar a reducir la informalidad urbana?

Luz Adriana Moreno - Asesora Senior de la Dirección de Desarrollo Urbano, DNP (Colombia)
27 febrero, 2022 - Prosperidad
Asentamientos informales en Lima, Perú.

Por Luz Adriana Moreno González, Véronique de Laet, Héctor Antonio Vázquez y Patricio Zambrano Barragán  

Uno de los problemas de las ciudades de América Latina y el Caribe (ALC) es la expansión de los asentamientos informales. Al menos el 25 % de su población vive en uno de ellos. ¿Por qué sucede este fenómeno? ¿Se puede revertir? ¿Puede la tecnología ayudarnos a reducir la informalidad urbana

En este blog damos respuesta a estas preguntas y, además, mostraremos cómo un proyecto apoyado por el Banco Interamericano de Desarrollo BID ha hecho posible que la inteligencia artificial esté ayudando a identificar y priorizar intervenciones en asentamientos informales de Colombia.  ¡Tu municipio puede ser el siguiente! Sigue leyendo para averiguar cómo. 

¿Qué son, y por qué se crean los asentamientos informales? 

Los asentamientos informales existen en prácticamente todos los países. Los de nuestra región no son una excepción. Estos asentamientos (conocidos dependiendo del país como barrios informales, villas, campamentos, favelas,) se crean como resultado a la demanda insatisfecha de vivienda de una manera no controlada, generalmente mediante la autoconstrucción. Cada año, miles de hogares se constituyen sin acceso a una vivienda formal, lo que resulta en un crecimiento continuo del déficit habitacional. 

Esta brecha entre la demanda y la oferta formal de vivienda da lugar a que el mercado informal absorba la demanda de los hogares que, por su baja capacidad adquisitiva, quedan excluidos. Esto resulta en la formación de asentamientos informales: territorios que se desarrollan en condiciones físicas y sociales deficitarias, profundizando las condiciones de vulnerabilidad de sus residentes, y aumentando la inequidad que sufren. 

¿Puede la imagen satelital identificar asentamientos informales? 

La respuesta es sí. Las imágenes capturadas por satélites se utilizan desde hace ya décadas para recopilar información sobre la superficie de la Tierra. Su análisis para planificación urbana permite producir mapas muy precisos, con actualización frecuente del crecimiento de las ciudades. Esto permite no sólo entender la velocidad a la que crece un municipio, sino también las características de su construcción. 

Por este motivo, los satélites pueden informar dónde y cómo crecen los asentamientos informales. Sin embargo, esto requiere equipos de trabajo muy especializados, y una potente infraestructura de procesamiento que muchas veces debe configurarse y probarse desde cero para cada proyecto. Estas dificultades representan una barrera para la adopción de estas técnicas por parte de equipos locales de gobierno. Esto es una paradoja, pues son unas de las instituciones que más podrían beneficiarse de contar con información de alto detalle espacial. 

¿Cómo analizar grandes cantidades de información satelital?: la inteligencia artificial al rescate 

El avance de la inteligencia artificial -en concreto, el llamado aprendizaje automático– representa un enorme paso adelante, facilitando el procesamiento de grandes cantidades de información. Es posible “entrenar” sistemas digitales para que aprendan a identificar objetos de interés en imágenes satelitales, usando como insumo el material previamente producido por expertos humanos. 

¿Cómo puede un algoritmo reconocer un asentamiento informal a través de imágenes satelitales? El primer paso es tomar una imagen satelital de un barrio donde un equipo municipal ha demarcado las áreas informales. Después, esta imagen se procesa con un algoritmo que “aprende” a identificar los patrones visuales característicos de estas áreas vistas desde el espacio. El algoritmo, así entrenado, puede más adelante identificar áreas del mismo tipo en otras imágenes.  Por ejemplo, puede mapear un área metropolitana completa tras haber aprendido de datos que sólo abarcaban unos pocos barrios, o crear con bajo esfuerzo mapas actualizados cada vez que se dispone de imágenes nuevas. 

La inteligencia artificial al servicio de la geolocalización

La informalidad urbana en Colombia: pasado, presente y ¿futuro? 

En Colombia, durante 2018, la población superó los 48 millones de habitantes, con tres de cada cuatro personas residiendo en ciudades. La tendencia de cara al futuro no parece cambiar.  Se estima que para el 2050 la cantidad de habitantes aumentará un 28 %, con la población urbana creciendo en proporción igual, o mayor. 

Este crecimiento poblacional necesitará la construcción de nuevos hogares urbanos a un ritmo de 280.000 al año (según la tasa de crecimiento promedio entre 2010 y 2017). Sin embargo, la construcción de nueva vivienda no ha podido acompañar esta demanda en el pasado, y de seguir así, tampoco en el futuro. 

Cada año, miles de nuevos hogares se crean sin tener acceso a una vivienda formal, lo que genera un crecimiento continuo del déficit habitacional. El Pacto por la Equidad del Plan Nacional de Desarrollo 2018-2022 del Gobierno de Colombia, a través de la línea de acción Vivienda y entornos dignos e incluyentes busca poner solución a esta problemática. Para ello, establece como uno de sus objetivos mejorar las condiciones físicas y sociales de viviendas, entornos y asentamientos precarios en el país. 

El Departamento Nacional de Planeación (DNP) fue designado por el Gobierno de Colombia para para apoyar al Ministerio de Vivienda en la definición de metodologías para poner fin a la problemática de la vivienda informal.  El DNP, tras analizar las diferentes metodologías a su alcance, optó por el uso de las nuevas tecnologías: el análisis de imágenes satelitales y la aplicación de inteligencia artificial. 

Mapeo Automatizado de Asentamientos Informales con IA en Colombia 

En 2021 el DNP, con el apoyo de la División de Vivienda y Desarrollo Urbano del BID y la empresa GIM, llevó a cabo un proyecto piloto para aplicar inteligencia artificial en la generación de información detallada sobre la situación de la vivienda informal en ciudades colombianas. 

Los científicos de datos del proyecto establecieron un conjunto de algoritmos de procesamiento que analizan imágenes aéreas, o de satélite, y reconocen de forma automática las características típicas de los distritos que contienen asentamientos informales.  Un ejemplo de estas son los callejones estrechos y las pequeñas casas contiguas con una amplia variedad de estructuras de techo. Los datos para el entrenamiento fueron brindados por la Alcaldía de Barranquilla, que aportó imagen satelital de alta resolución junto información precisa de la ubicación y contorno de las áreas informales de la ciudad. 

Al comparar los mapas producidos por el algoritmo, con los realizados por expertos locales, se encontró una coincidencia de las superficies delimitadas cercana al 85 %, lo cual en la práctica resulta suficiente para identificar y priorizar las áreas que necesitan intervención. 

Imagen satelital de trama urbana con áreas informales

El DNP continuará aplicando este piloto a otras ciudades en Colombia más allá de Barranquilla.  El objetivo es progresar en dos frentes: tanto en la adquisición de información precisa y pertinente, como en la transferencia a los gobiernos locales de habilidades para el uso de las nuevas tecnologías. 

El BID pone este software al alcance de tu ciudad 

La utilización de esta metodología abre un nuevo horizonte en la región. La gran ventaja de este método es que, una vez entrenado, el sistema puede emplearse en otros lugares, o supervisar los cambios a lo largo del tiempo. Un beneficio adicional es que este conjunto de herramientas se basa en componentes de código abierto, lo que también hace que la tecnología sea atractiva para las ONGs y gobiernos que operan en regiones donde se dispone de menos recursos financieros. 

El BID, para promover la reutilización en toda ALC de la tecnología utilizada en Barranquilla ha creado un paquete de software llamado MAIIA (Mapeo Automatizado de Asentamientos Informales con IA), el cual puede descargarse de forma gratuita del repositorio de código abierto del BID.  MAIIA Forma parte del Open Urban Planning Toolbox, un catálogo de herramientas digitales para la planificación urbana de código abierto. 

Artículo publicado originalmente en el Blog del BID