Actualmente, los encargados del crecimiento de las ciudades y construcción de vivienda basan su gestión en el crecimiento económico y el presupuesto de las personas. Esto genera una imagen incompleta de la demanda futura y mala planificación a largo plazo. Asimismo, los tipos de viviendas cada vez son menos uniformes, influyendo también en el tipo de consumo de agua. Bajo esta línea, expertos intentar cambiar la estrategia de urbanización por medio de uso de big data e inteligencia artificial.
Investigadores de la Universidad de Stanford analizaron el consumo de agua residencial con ayuda de estas herramientas en función de las características de la vivienda. Esto para entender mejor su uso y mejorar su abasto en las ciudades.
El estudio, publicado en Environmental Research Letters, es el primero en demostrar cómo se pueden utilizar las nuevas tecnologías para obtener información sobre el uso del agua para mejorar su administración en las viviendas e infraestructura de las ciudades. Los investigadores de Stanford recopilaron y analizaron estos datos en Redwood City, California, una ciudad en rápido crecimiento y económicamente diversa con varios estilos de casas y vecindarios.
Por esta parte, entre las características analizadas se encuentran el valor y tamaño de la vivienda, ingresos, edad y nivel de estudios de los inquilinos. De esta forma, con el big data de las empresas y con inteligencia artificial, los investigadores identificaron cinco grupos con tendencias diferentes del uso del agua, y llegaron a las siguientes conclusiones.
Los dos grupos con ingresos más bajos y viviendas pequeñas obtuvieron el menor puntaje en el uso del agua, a pesar de tener mayor número de personas en cada hogar. El grupo de ingresos medios tuvo un promedio poco mayor al anterior grupo y, finalmente se identificaron otros dos grupos con los mejores ingresos. Estos están caracterizados por propietarios altamente educados con casas mucho más grandes y con menos habitantes, quienes fueron inesperadamente los mayores consumidores de agua.
Contrario a demás investigaciones que relacionan ingresos con el uso de agua, esta en particular demostró lo opuesto. Esto, en palabras de los investigadores, sugiere cambiar la forma de las viviendas y la infraestructura de las ciudades con el fin de modificar los patrones en el uso del agua y su administración en las ciudades. De igual manera, esta investigación establece el contexto para la integración de big data e inteligencia artificial en la planificación urbana, proporcionando expectativas más precisas para diferentes configuraciones en una ciudad.
Informes de la Organización de las Naciones Unidas de la Alimentación y la Agricultura aseguran, cerca de 1.200 millones de personas en el mundo habitan en áreas con escasez de agua. Asimismo, 1.600 millones enfrenta recortes en el suministro debido a falta de infraestructura y se estima, estas cifras podrían aumentar hasta 3.500 millones para 2025.
La falta de agua es para muchos países el mayor desafío en el desarrollo socioeconómico. De acuerdo al Banco Mundial, los países más pobres son los más vulnerables a la mala gestión del agua y mejorar este aspecto es fundamental para erradicar la pobreza. Señala que la crisis del agua está entre los principales riesgos mundiales y, de no hacer algo, traerá grandes conflictos a nivel mundial en las próximas décadas. En este sentido, el uso de big data e inteligencia artificial mejoraría el abasto de agua en varias ciudades y con ello se disminuirían diversos problemas sociales.
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