Hubert Beroche, IA urbana diciembre 2023
Las ciudades se enfrentan a desafíos sin precedentes. Las cifras son bien conocidas: aunque ocupan sólo el 2% de la superficie terrestre, los asentamientos urbanos albergan a más del 50% de la población mundial y son responsables del 70% de las emisiones de gases de efecto invernadero. Si bien concentran la mayor parte del capital y la riqueza humana, también son lugares de desigualdades sistémicas (Nelson, 2023), que exacerban y materializan los desequilibrios sociales. Mientras tanto, las ciudades tienen cada vez menos recursos para afrontar esas tensiones. Las crecientes limitaciones ambientales, combinadas con la reducción de los presupuestos públicos, están ejerciendo presión sobre las capacidades de las ciudades. Más que nunca, los actores urbanos tienen que hacer más con menos.
En este contexto, la inteligencia artificial suele considerarse una tecnología muy bien recibida. Esta tecnología se puede definir como la capacidad de las máquinas para realizar funciones cognitivas, principalmente a través de algoritmos de aprendizaje desde 2012. Integradas por primera vez en grandes proyectos verticales de ciudades inteligentes, las aplicaciones de IA en las ciudades han proliferado gradualmente bajo el impulso de diversas partes interesadas. Las ciudades de hoy albergan numerosas IA, propiedad de múltiples partes interesadas y utilizadas por ellas para servir a intereses diferentes, a veces divergentes. Véase el grafico
La diversidad de IA urbanas en las ciudades queda bien ilustrada en nuestro proyecto coproducido con Cornell Tech: “ El futuro de la IA urbana ”. Este gráfico representa diferentes tendencias de IA urbana basadas en The Future of UrbanTech Horizon Scan . Cada punto de color representa una importante tendencia urbana de tecnología/IA urbana, con sus ramificaciones. Algunas de estas tendencias son opuestas pero aún cohabitan (por ejemplo, “ Planes oscuros ” y “ New Screen Deal ”).
Comprendí por primera vez esta diversidad de IA a través de una gira mundial por ciudades inteligentes durante la cual exploré 12 ciudades y conocí a más de 130 partes interesadas en 2019. Durante este proyecto, conocí a científicos y profesionales de todo el mundo que utilizan la IA para propósitos muy diferentes: tiempo real detección de terremotos en Tokio , seguimiento de la biodiversidad urbana en Londres, mantenimiento de infraestructuras en Montreal. No sólo utilizaron la IA de manera diferente, sino que también la desarrollaron, gobernaron e implementaron de manera diferente dependiendo de las culturas, políticas y capacidades locales. La startup H3 Dynamics, con sede en Singapur, está utilizando drones para crear ciudades autorreparables, mientras que CANN Forecast desarrolló una solución basada en datos sin sensores para el mantenimiento urbano , haciéndose eco de las diferencias políticas y capitalistas entre la ciudad-estado asiática y la capital de Quebec.
H3 Dynamics utiliza drones para automatizar las inspecciones de edificios e identificar intervenciones prioritarias. Fuente: H3 Dinámica. Fuente: Dinámica H3
CANN Forecast desarrolló una solución basada en datos sin sensores para el mantenimiento urbano . Fuente: Pronóstico CANN
A partir de esta primera observación, la masificación y diversificación de las IA en las ciudades, fui coautor de un informe con 20 científicos y profesionales donde propusimos el concepto de “Inteligencia Artificial urbana” . En ese momento, en 2020, el concepto apuntaba a nombrar una gama diversificada de aplicaciones de IA bajo un nombre común y designaba “un conjunto de algoritmos que aprenden de conjuntos de datos urbanos y se utilizan para soluciones que se implementan, o podrían implementarse, en un ciudad” (Beroche, 2020).
Hacia un enfoque sistémico de las IA urbanas Después de observar la gran diversidad de IA en las ciudades, el siguiente paso fue analizar sus características similares para comprender qué componentes unifican esas categorías de IA y las hacen compartir un espacio conceptual, más que un nombre común. Para ello, escribimos en coautoría con Sarah Popelka y Laura Narvaez Zertuche, con la participación activa de Urban AI Community, una Guía de IA Urbana (Popelka, 2023). Basándonos en una extensa revisión de la literatura y once entrevistas en profundidad con partes interesadas urbanas de todo el mundo, primero ampliamos y mejoramos la definición existente de IA urbana, considerando ahora que “el término” inteligencia artificial urbana “se refiere a cualquier sistema que incorpore datos derivados de la ciudad. entorno, que luego es procesado por algoritmos, cuyo resultado tiene aplicaciones útiles en el nexo socioespacial de la ciudad”. El principal cambio de la primera definición a la última es el enfoque sistémico, que también representa nuestra renovada ambición de unificar los estudios de las IA urbanas. A nivel conceptual, este enfoque también se hace eco del trabajo estimulante de Anatomía de un sistema de IA de Kate Crawford y, de hecho, de la última definición de IA de la O
