PARTE PRIMERA

Fundamentos de la IA en el Urbanismo

Modelado, simulación y plataformas del Urbanismo e Inteligencia Artificial

Aplicaciones y supuestos prácticos del Urbanismo e Inteligencia Artificial

Marco normativo, evaluación y recursos prácticos del Urbanismo e Inteligencia Artificial

Casos prácticos del Urbanismo e Inteligencia Artificial

• Fundamentos y paradigmas de la IA aplicados al urbanismo: conoce los orígenes de los primeros sistemas expertos, los avances en machine learning y deep learning, y las fronteras por explorar en la IA fuerte.
• Tecnologías esenciales: descubre cómo los SIG inteligentes, los gemelos digitales, el IoT masivo y las plataformas de Big Data permiten monitorear y entender la ciudad en tiempo real.
• Modelado y simulación urbana: aprende a predecir el crecimiento de la ciudad, optimizar la asignación de usos del suelo y simular movilidad multimodal, impacto ambiental y escenarios socioeconómicos.
• Herramientas y ecosistema: explora desde QGIS y TensorFlow hasta soluciones comerciales como ArcGIS Urban, y domina la integración en la nube, el edge computing y los microservicios.
• Diseño y participación: aplica IA generativa para proponer trazados urbanos, semáforos adaptativos y procesos de co-diseño gamificado que acercan la planificación a los habitantes.
• Gobernanza y ética: incorpora transparencia algorítmica, protección de datos y modelos de auditoría para asegurar que la IA sirva con responsabilidad al bien común.

• Fundamentos de la IA en el Urbanismo

1. Definición y alcance de la IA en contextos urbanos

a. Orígenes históricos y evolución
b. Componentes y técnicas básicas
c. Ámbitos de aplicación en ciudades

2. IA débil vs IA fuerte en planificación urbana

a. Características de la IA débil
b. Perspectivas de la IA fuerte
c. Implicaciones para la toma de decisiones

3. Tendencias tecnológicas actuales y emergentes

a. Machine learning supervisado y no supervisado
b. Deep learning y redes neuronales profundas
c. IA híbrida y sistemas cognitivos

4. Convergencia con Smart Cities y sistemas ciberfísicos

a. Definición y arquitectura de Smart Cities
b. Internet de las Cosas (IoT) y sensores urbanos
c. Gemelos digitales y control en tiempo real

5. Beneficios y riesgos potenciales

a. Optimización de recursos y eficiencia
b. Sesgos algorítmicos y discriminación
c. Seguridad, privacidad y ciberseguridad

6. Objetivos, público y estructura de la guía

a. Perfil de destinatarios y uso profesional
b. Metodología de elaboración
c. Guía de lectura y navegación 

1. Historia de la IA en contextos urbanos

a. Primeros simuladores y sistemas expertos
b. Hitos en la planificación asistida
c. Lecciones aprendidas

2. Paradigmas de IA: machine learning, deep learning y evolutivos

a. Introducción al machine learning
b. Deep learning: arquitecturas y retos
c. Algoritmos genéticos y evolutivos

3. Procesamiento de lenguaje natural (PLN) y análisis territorial

a. Extracción de información en textos normativos
b. Clasificación semántica de documentos urbanos
c. Generación automática de informes

4. Visión por computador para teledetección y drones

a. Detección de cambios en imágenes satélite
b. Reconocimiento de patrones urbanos
c. Aplicaciones de UAVs en seguimiento

5. Bases de datos espaciales y gestión de información

a. Modelos de datos geoespaciales (GIS)
b. Almacenamiento y consulta eficiente
c. Integración con sistemas IA

6. Ética y responsabilidad en la investigación IA

a. Principios éticos y marcos deontológicos
b. Transparencia y explicabilidad
c. Protección de derechos ciudadanos

1. SIG con módulos IA

a. Procesamiento avanzado de capas temáticas
b. Análisis predictivo de usos del suelo
c. Integración con sensores IoT

2. Plataformas de gemelos digitales urbanos

a. Modelado 3D y actualizado en tiempo real
b. Simulación de escenarios y políticas
c. Monitorización y control remoto

3. Sensórica urbana e IoT masivo

a. Tipos de sensores y despliegue
b. Comunicaciones LPWAN y 5G
c. Gestión de flujos de datos

4. Computación en la nube y edge computing

a. Arquitectura híbrida nube–borde
b. Latencia y procesamiento local
c. Seguridad y fiabilidad

5. Big Data y analítica avanzada

a. Ingesta y tratamiento de datos masivos
b. Algoritmos de clustering y clasificación
c. Visualización y dashboards

6. Estándares e interoperabilidad

a. Modelos INSPIRE y CityGML
b. APIs abiertas y datos públicos
c. Protocolos de comunicación

• Modelado, simulación y plataformas del Urbanismo e Inteligencia Artificial

1. Modelos predictivos de crecimiento urbano

a. Series temporales y regresión espacial
b. Factores socioeconómicos y demográficos
c. Validación con datos históricos

2. Optimización espacial y uso del suelo

a. Técnicas de optimización matemática
b. Programación lineal y entera (MILP)
c. Casos de reasignación de usos

3. Simulación de tráfico y movilidad multimodal

a. Modelos macroscópicos y microscópicos
b. Integración de transporte público y privados
c. Evaluación de políticas de movilidad

4. Modelos de impacto ambiental y social

a. Emisiones, ruido y calidad del aire
b. Accesibilidad y cohesión social
c. Indicadores de sostenibilidad

5. Calibración y validación de modelos

a. Fuentes de datos de referencia
b. Ajuste de parámetros y métricas de error
c. Estrategias de mejora continua

6. Plataformas de simulación multiagente

a. Arquitectura y actores virtuales
b. Interacción y toma de decisiones
c. Casos de uso en planificación urbana 

1. Software open source para urbanismo

a. QGIS + plugins de IA
b. GRASS GIS y procesamiento masivo
c. R y Python en SIG

2. Soluciones comerciales y SaaS

a. ArcGIS Urban y CityEngine
b. Bentley Systems y OpenCities Planner
c. Startups y plataformas emergentes

3. APIs y librerías esenciales

a. TensorFlow y PyTorch
b. Scikit-learn y Keras
c. GeoPandas y Rasterio

4. Integración en la nube (AWS, Azure, GCP)

a. Servicios gestionados de IA
b. Almacenamiento y bases de datos geoespaciales
c. Frameworks serverless

5. Frameworks de desarrollo de apps urbanas

a. Node.js, Django y Flask
b. Microservicios y contenedores
c. CI/CD en proyectos urbanos

6. Criterios de selección y comparativa

a. Coste y licencias
b. Escalabilidad y soporte
c. Comunidad y actualizaciones

1. Generación automatizada de propuestas

a. Modelos generativos (GANs)
b. Parametrización de terrenos
c. Iteración y refinamiento

2. Optimización de espacios públicos

a. Análisis de confort y microclima
b. Distribución de equipamientos
c. Evaluación de uso y ocupación

3. Diseño de infraestructuras resilientes

a. Simulación de eventos extremos
b. Materiales inteligentes y adaptativos
c. Planificación de redes críticas

4. Realidad aumentada y virtual

a. Visualización inmersiva de proyectos
b. Interacción en tiempo real
c. Feedback ciudadano

5. Co-diseño participativo gamificado

a. Plataformas lúdicas de consulta
b. Técnicas de engagement urbano
c. Análisis de inputs ciudadanos

6. Evaluación técnico-económica

a. Estimación de costes y tiempos
b. Modelos de retorno social
c. Análisis de sensibilidad

• Aplicaciones y supuestos prácticos del Urbanismo e Inteligencia Artificial

1. Concepto y evolución de zonificación dinámica

a. Definición y objetivos
b. Políticas de uso mixto flexibles
c. Herramientas de monitorización

2. Análisis de densidad y usos óptimos

a. Modelos de densificación sostenible
b. Equilibrio vivienda-servicios
c. Ejemplos de ciudades piloto

3. Evaluación de impacto en tiempo real

a. Sensores y datos en continuo
b. Algoritmos de alerta temprana
c. Toma de decisiones inmediata

4. Integración de criterios de sostenibilidad

a. Huella de carbono urbana
b. Suelo permeable y gestión del agua
c. Infraestructura verde

5. Proyectos de regeneración basados en datos

a. Reconversión de áreas industriales
b. Rehabilitación de barrios vulnerables
c. Casos de éxito internacionales

6. Actualización automática de normativas

a. Motor de reglas y políticas
b. Versionado y control de cambios
c. Difusión y acceso público 

1. Control adaptativo de semáforos

a. Algoritmos de optimización en tiempo real
b. Coordinación en corredores viales
c. Resultados y ahorros energéticos

2. Planificación de rutas y transporte público

a. Sistemas de predicción de demanda
b. Ajuste dinámico de frecuencias
c. Integración multimodal

3. Vehículos autónomos y V2X

a. Infraestructura de comunicación:
b. Seguridad y regulación:
c. Pilotos de prueba en entornos reales:

4. Gestión de micromovilidad

a. Estaciones y puntos de anclaje inteligentes:
b. Predicción de puntos calientes:
c. Incentivos y tarifas dinámicas:

5. Monitorización en tiempo real

a. Cámaras, radares y LIDAR:
b. Plataforma única de mando y control:
c. Indicadores de congestión:

6. Métricas de accesibilidad y equidad

a. Índice de accesibilidad global
b. Análisis de brechas territoriales
c. Políticas de inclusión

1. Modelos de apoyo a la decisión pública

a. Sistemas de recomendación para gestores
b. Escenarios “what-if” interactivos
c. Integración con procesos administrativos

2. Transparencia y explicabilidad

a. Herramientas de XAI (explicable AI)
b. Informes automatizados de razonamiento
c. Comunicación con la ciudadanía

3. Plataformas de co-diseño digital

a. Foros virtuales y encuestas inteligentes
b. Mapas colaborativos y anotables
c. Análisis de sentimiento social

4. Ética algorítmica y prevención de sesgos

a. Identificación de fuentes de sesgo
b. Métodos de corrección y balanceo
c. Auditoría externa de algoritmos

5. Capacitación y cambio organizativo

a. Formación técnica para funcionarios
b. Gestión del cambio cultural
c. Modelos de gobernanza interna

6. Rendición de cuentas y seguimiento

a. Indicadores de responsabilidad
b. Informes de desempeño público
c. Mecanismos de reclamación

• Marco normativo, evaluación y recursos prácticos del Urbanismo e Inteligencia Artificial

1. Legislación y directrices internacionales

a. Recomendaciones OCDE y ONU
b. Estrategias de la Unión Europea
c. Convenios y tratados relevantes

2. Protección de datos y privacidad

a. GDPR y normativa española
b. Impacto de la IA en la privacidad
c. Buenas prácticas de anonimización

3. Responsabilidad civil y penal

a. Responsabilidad por daños
b. Seguro y cobertura de riesgos
c. Jurisprudencia clave

4. Certificaciones y estándares de calidad

a. ISO/IEC en sistemas IA
b. Sellos de confianza ciudadana
c. Procedimientos de auditoría

5. Normativas específicas

a. Unión Europea
b. Estados Unidos y Canadá
c. Proyectos piloto municipales y ciudades inteligentes

6. Futuro y tendencias regulatorias

a. Proyectos de ley en tramitación
b. Retos de gobernanza global
c. Adaptación a nuevas tecnologías 

1. Definición de KPIs urbanos con IA

a. Eficiencia operativa
b. Sostenibilidad ambiental
c. Cohesión social

2. Métodos de evaluación de proyectos

a. Análisis coste-beneficio
b. Evaluación multicriterio
c. Estudios de caso comparados

3. Seguimiento en tiempo real y dashboards

a. Arquitectura de tablero de mandos
b. Alertas y notificaciones automáticas
c. Visualización avanzada

4. Informes de resultados y comunicación

a. Estructura de informes ejecutivos
b. Democratización de datos
c. Feedback ciudadano

5. Auditoría y mejora continua

a. Planes de revisión periódica
b. Mecanismos de retroalimentación
c. Ciclo PDCA aplicado a IA

6. Escalabilidad y replicabilidad

a. Modelos de implantación progresiva
b. Adaptación a distintos contextos
c. Lecciones aprendidas 

1. Checklist de evaluación preliminar de proyectos

a. Requisitos de datos y fuentes:
b. Competencias técnicas necesarias:
c. Criterios de viabilidad inicial:

2. Formulario de recogida de requisitos urbanos

a. Datos demográficos y socioeconómicos
b. Infraestructura existente
c. Objetivos de IA y métricas

3. Checklist de calidad y limpieza de datos

a. Detección de valores atípicos
b. Uniformidad de formatos
c. Documentación de metadatos

4. Formulario de planificación de simulaciones

a. Parámetros de escenarios
b. Cronograma de ejecución
c. Recursos y responsables
d. Salidas y almacenaje de resultados
e. Plan de reproducibilidad

5. Checklist ético y de cumplimiento normativo

a. Revisión de privacidad y GDPR
b. Evaluación de sesgos y equidad algorítmica
c. Consentimientos, licencias y gobernanza de datos
d. Control continuo y auditoría externa (opcional pero recomendado)

6. Formulario de seguimiento y auditoría post?implementación

a. Indicadores de rendimiento (KPIs)
b. Registro de incidencias y gestión de tickets
c. Lecciones aprendidas y plan de mejora
d. Aprobaciones y archivo

7. Checklist de riesgos y contingencias

a. Identificación y clasificación de riesgos
b. Matriz probabilidad–impacto (P?×?I)
c. Planes de mitigación y contingencia
d. Procedimiento de revisión y reporting
e. Firmas y aprobaciones

7. Checklist de riesgos y contingencias

a. Identificación y clasificación de riesgos
b. Matriz probabilidad–impacto (P?×?I)
c. Planes de mitigación y contingencia
d. Procedimiento de revisión y reporting
e. Firmas y aprobaciones

9. Checklist de ciberseguridad y continuidad de servicio

a. Cifrado, autenticación y gestión de identidades
b. Pruebas de penetración, vulnerabilidades y monitoreo
c. Respaldo, continuidad y hardening edge / cloud
d. Auditorías y documentación
e. Firmas y validación

10. Formulario de gestión del cambio y capacitación

a. Plan de comunicación y engagement
b. Plan de formación y capacitación
c. Métricas de adopción y seguimiento
d. Evaluación de eficacia y cierre del cambio
e. Firmas y aprobación

• Casos prácticos del Urbanismo e Inteligencia Artificial

Caso práctico 1. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Modelado 3D dinámico de zonas verdes urbanas.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Gemelo digital 3D paramétrico de espacios verdes
2. Red de sensores IoT y analítica Big Data
3. Modelos predictivos de Machine Learning
4. Dashboard integrado y sistema de alertas
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 2. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Optimización de rutas de mantenimiento de mobiliario urbano con IA.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Integración de SIG y base de datos de incidencias
2. Sensorización y monitorización en tiempo real
3. Algoritmo de optimización de rutas (Vehicle Routing Problem)
4. Interfaz de planificación y app móvil para operarios
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 3. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Optimización inteligente del riego en parques urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Sensorización del suelo y telemetría IoT
2. Integración de previsiones meteorológicas y modelos de evapotranspiración
3. Motor de IA para programación óptima de riegos
4. Interfaz de gestión y alertas automatizadas
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 4. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Simulación de tráfico multimodal en un corredor urbano.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Recopilación masiva de datos de movilidad
2. Desarrollo de gemelo digital de la red vial
3. Modelos de simulación multimodal basados en IA
4. Herramienta de consulta y toma de decisiones para gestores
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 5. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Predicción de crecimiento urbano y expansión de usos del suelo.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Consolidación de base de datos geoespaciales histórico-temporal
2. Desarrollo de modelo de predicción basado en regresión espacial y machine learning
3. Generación de mapas de probabilidad y escenarios de crecimiento
4. Integración en plataforma de apoyo a la decisión (DSS)
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 6. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Zonificación dinámica de usos mixtos urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Motor de reglas y aprendizaje de políticas urbanas
2. Análisis de datos urbanos y predicción de demanda de actividades
3. Plataforma de simulación “what-if” de escenarios de zonificación
4. Integración en sistema de gestión municipal
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 7. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Regeneración inteligente de un barrio industrial obsoleto.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diagnóstico multidimensional asistido por IA
2. Mapeo de contaminación y análisis predictivo
3. Gemelo digital de rehabilitación urbana
4. Plataforma de apoyo a la decisión y participación ciudadana
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 8. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Control adaptativo de semáforos con IA en el distrito Centro-Norte.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Despliegue de sensores y cámaras inteligentes
2. Gemelo digital del sistema semafórico
3. Algoritmo de aprendizaje reforzado para ajuste de fases
4. Panel de control y alertas automatizadas
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 9. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Plataforma de gobernanza algorítmica y participación ciudadana digital.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño e implantación de un sistema de apoyo a la decisión (DSS) con XAI
2. Módulo de consulta y co-diseño ciudadano inteligente
3. Sistema de auditoría algorítmica y detección de sesgos
4. Panel de gobernanza y transparencia pública
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 10. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Planificación dinámica de rutas de transporte público multimodal.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Recopilación y normalización de datos multimodales
2. Predicción de demanda y clustering de paradas
3. Optimización de rutas con algoritmo de programación dinámica
4. Interfaz de control y ajuste en tiempo real
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 11. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Protección de datos y privacidad en sensorizar zonas urbanas.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Evaluación de impacto y auditoría legal
2. Implementación de técnicas de anonimización y seudonimización
3. Control de accesos y cifrado extremo a extremo
4. Política de retención y supresión automatizada
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 12. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Checklist de evaluación preliminar de proyectos urbanos asistidos por IA.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño de un checklist preliminar estructurado
2. Integración del checklist en plataforma digital
3. Asignación de puntajes y umbrales de aprobación
4. Pilotaje y retroalimentación continua
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 13. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Formulario de recogida de requisitos urbanos para proyectos de IA.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño de formulario de requisitos estandarizado
2. Plataforma web de captura y seguimiento
3. Integración de checklist de calidad y completitud
4. Talleres formativos y guía de usuario
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 14. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Checklist de calidad y limpieza de datos para proyectos urbanos asistidos por IA.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño del checklist de calidad de datos
2. Implementación de pipeline ETL con validaciones automáticas
3. Plataforma de supervisión y calidad de datos
4. Capacitación y gobernanza de datos
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 15. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Formulario de planificación de simulaciones de proyectos urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño de formulario de planificación de simulaciones
2. Integración en plataforma de gestión de proyectos
3. Validación automática de completitud y consistencia
4. Taller de lanzamiento y guía de mejores prácticas
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 16. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Checklist ético y de cumplimiento normativo para proyectos de IA urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño de checklist de ética y legalidad
2. Integración de proceso de revisión interdisciplinar
3. Herramienta digital de gestión de cumplimiento
4. Formación y concienciación
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 17. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Modelos de impacto ambiental y social en nuevos desarrollos urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Desarrollo de modelo híbrido IA-SIG de evaluación ambiental
2. Simulación social basada en agentes y análisis de redes
3. Integración de escenarios de cambio climático y resiliencia urbana
4. Plataforma DSS para evaluación integrada y participación ciudadana
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 18. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Generación automatizada de propuestas de diseño de plazas urbanas con IA generativa.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Creación de repositorio de datos urbanos para IA generativa
2. Entrenamiento de modelo generativo adversarial (GAN) para propuestas de layout
3. Plataforma paramétrica de selección y ajuste de propuestas
4. Integración en proceso de co-diseño ciudadano gamificado
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 19. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Actualización automática de normativas urbanísticas mediante IA.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Indexación semántica y extracción automática de modificaciones
2. Motor de normalización y consolidación normativa
3. API de consulta y widget para portales web
4. Sistema de alertas proactivas y gestión de suscripciones
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 20. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Monitorización predictiva de infraestructuras viarias con gemelo digital e IA.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Despliegue de sensores y captura de datos en tiempo real
2. Creación de gemelo digital paramétrico de la red viaria
3. Modelos predictivos de IA para deterioro y vida útil remanente
4. Plataforma de control y planificación de mantenimientos
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 21. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Realidad aumentada y virtual para visualización inmersiva de proyectos urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Generación de modelos 3D optimizados para AR/VR
2. Plataforma AR web y app VR nativa
3. Integración de anotaciones colaborativas
4. Talleres inmersivos y difusión pública
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 22. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Co-diseño participativo gamificado de espacios públicos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Diseño de mecánicas gamificadas basadas en retos y recompensas
2. Mapa interactivo y herramientas de bocetado colaborativo
3. Integración de IA para moderación y análisis de propuestas
4. Eventos híbridos y seguimiento de engagement
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 23. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Evaluación técnico-económica automatizada de proyectos urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Desarrollo de motor de cálculo automatizado
2. Integración con datos de mercado y financiación
3. Plataforma de generación de informes y visualización
4. Capacitación y soporte continuo
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 24. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Simulación de eventos extremos y planificación de infraestructuras resilientes.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Modelado hidrodinámico y generación de gemelos digitales de inundación
2. Simulación de isla de calor y diseño de infraestructuras de sombra
3. Plataforma de DSS para resiliencia multi-peligro
4. Entrenamiento de simulaciones con IA y optimización de infraestructuras
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas

Caso práctico 25. "URBANISMO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL." Diseño de microredes energéticas inteligentes en distritos urbanos.
Causa del Problema
Soluciones Propuestas
1. Modelado energético y simulación de demanda
2. Integración de generación renovable distribuida
3. Almacenamiento y gestión inteligente de energía (EMS)
4. Plataforma de monitorización y control
Consecuencias Previstas
Resultados de las Medidas Adoptadas
Lecciones Aprendidas