Expertos intentar cambiar la estrategia de urbanización por medio de uso de big data e inteligencia artificial (IA) para ayudar a comprender mejor el uso del agua y diseñar formas eficientes en su administración en las grandes metrópolis del mundo.
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.
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.
