Crean una aplicación web para diseñar ciudades sostenibles

Investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) en Suiza han desarrollado un software que propone una nueva forma de planificar las ciudades. Integra los diferentes objetivos a tener en cuenta (densidad, calidad de vida, costos, energías renovables) y genera las mejores variantes de planificación correspondientes. Ayudará a tomar mejores decisiones, compatibles con el desarrollo sostenible.

La aplicación pretende ofrecer una herramienta a la planificación urbana, que debe tener en cuenta muchos objetivos, a menudo contradictorios, no todos conocidos y, a menudo, difíciles de cuantificar: densificar, conservar el patrimonio, utilizar energías renovables, reducir las emisiones de CO2  o minimizar los costos de los servicios públicos.

Sébastien Cajot y Nils Schüler, del grupo de Ingeniería de Sistemas Industriales y Procesos Energéticos de la Facultad de Ciencia y Tecnología de EPFL, liderados por el Profesor Maréchal, han desarrollado una nueva metodología, llamada SAGESSE, y un software, para conseguir esta aplicación.

Aplicada al campo de la planificación urbana, permite que los planificadores integren los diferentes objetivos que deben respetarse, y luego genera rápidamente las variables de planificación correspondientes, fácilmente visibles desde una interfaz web. Los resultados se publican en Frontiers ICT.

Enfoque invertido

«Actualmente, el enfoque de planificación es el contrario. Los urbanistas crean, por ejemplo, 4 o 5 variantes de un vecindario, luego los modelos los cuantifican y comparan sus impactos», explica Sébastien Cajot, en un comunicado. “Pero en el campo de la planificación urbana, hay muchos actores (promotores, ciudadanos, planificadores de energía, comunidades), con objetivos son diferentes y, a veces, contradictorios”, añade.

«Habría millones de variables potenciales para cumplir un solo objetivo», precisa el investigador. Por ejemplo, para reducir el CO2, los planificadores pueden decidir renovar la envoltura del edificio, construir una red de calefacción o reemplazar las calderas. Pero los medios para conocer el impacto que cada decisión tendrá en otros aspectos son limitados. Difícil, por tanto, tomar las mejores decisiones.

Primero los valores, luego las variables

«La cuestión ya no es decidir si construir o no una torre, sino definir primero los objetivos principales que se deben alcanzar, como la densificación, la calidad de vida o el costo, y luego pedir al sistema que proponga las mejores opciones «, continúa.

Visualizar alternativas de forma sencilla, en ejes verticales, permite a los planificadores tener una visión general. Por lo tanto, una opción que cumpla con los costos y la densidad deseada por el planificador también podría mostrar que ya no cumple con los estándares legales para el uso de energías renovables, u obstruir la vista de ciertos edificios. Por lo tanto, los actores pueden adaptar dinámicamente los diferentes objetivos, a fin de identificar progresivamente soluciones que sean aceptables para todos.

Piloto en Ginebra

Después de una primera aplicación en el proyecto de desarrollo de Cherpines, el distrito de Palettes en Ginebra, los investigadores mejoraron su nueva metodología en un contexto de tejido urbano existente. Primero trabajaron para definir los problemas más críticos con los actores locales.

«Lo principal era densificar el tejido, reducir el nivel de CO 2  y proteger el patrimonio», explica  Cajot. Además de estas restricciones, los investigadores también han incluido en sus modelos las restricciones legales y las requeridas por los instrumentos de planificación existentes, como los planes maestros. A continuación, se basa en todos los elementos que los algoritmos del sistema calculan y muestran las posibilidades de planificación.

Los investigadores planean lanzar una startup a medio plazo basada en la aplicación de esta metodología para la planificación urbana, sin renunciar por ello a otras posibles aplicaciones  en otras áreas, como la estrategia energética suiza, la planificación de las energías renovables o la conversión óptima de biomasa.

Referencia

Interactive Optimization With Parallel Coordinates: Exploring Multidimensional Spaces for Decision Support. Sébastien Cajot et al. Frontiers ICT, 14 January 2019. DOI:https://doi.org/10.3389/fict.2018.00032