Alejandro Cantera #conocimientos21

Alejandro Cantera es arquitecto/urbanista por la Universidad Politécnica de Madrid (ETSAM) y Data Scientist. Actualmente desarrolla su carrera profesional en Inspide/Portall y como consultor externo en el Resilient Housing Program (World Bank Group). Se dedica al diseño de nuevas herramientas de análisis urbano avanzado a múltiples escalas, combinando su experiencia en planeamiento urbanístico con el tratamiento de datos geoespaciales.

Usos de la IA para la predicción de la densidad urbana y caracterización de la vivienda en ciudades españolas y latinoamericanas.

La geoestadística y los métodos de Machine/Deep Learning nos ayudan a crear herramientas de estudio de los comportamientos territoriales y de toma de decisiones. La gran cantidad de datos espaciales abiertos que tenemos a nuestro alcance nos pueden ayudar a generar modelos, entrenados con imágenes raster (drone, ortofotos, satélite) etiquetadas, que nos permitan analizar y caracterizar territorios de los cuales no se dispone de información.

En este contexto, el Clasificador de Densidades Urbanas usando Redes Neuronales Convolucionales, es un modelo de aprendizaje supervisado de Deep Learning, capaz de predecir el número de viviendas por superficie de una fotografía aérea. La herramienta, entrenada con la ciudad de Madrid, fragmenta en teselas una ortofoto y clasifica cada una de ellas en función de su rango de densidad. De esta manera, el modelo no sólo identifica la forma en la que se ocupa el territorio, sino que también caracteriza la intensidad de la huella urbana y su grado de compacidad.

Sobre este programa

Conocimientos Híbridos

Este foro busca apelar a la generación de conocimientos interdisciplinares, capaces de analizar la progresiva pero imparable incorporación de inteligencias artificiales a nuestra cotidianeidad, huyendo de visiones parciales inexorablemente abocadas a reducir este complejo fenómeno y sus consecuencias en todas las parcelas de nuestras sociedades.

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