A inteligência artificial no planejamento urbano impulsiona um futuro otimista nas cidades, moldando soluções para a vida nos bairros.
À medida que as cidades crescem, a expansão urbana torna-se inevitável, trazendo consigo desafios ambientais e sociais, mas também oportunidades para um desenvolvimento urbano sustentável, moldado pela parceria entre arquitetura e inteligência artificial nos bairros e nas cidades. Nessa jornada de inovação, o arquiteto e designer norte-americano Kyle Branchesi ganhou destaque na competição “Futuros generativos: um desafio de storytelling de arquitetura e IA” do portal Archinect.
Em seu texto narrativo e finalista da competição, Branches ilustra uma visão otimista do futuro do urbanismo. Na crônica, o arquiteto mostra que a IA pode impulsionar a criatividade humana, agindo como uma aliada no resgate e respeito à diversidade cultural. Na vibrante Los Angeles, Maria, uma talentosa arquiteta, une-se à IA Calida para enfrentar a gentrificação e suas implicações sobre bairros populares da cidade. Juntas, encontram soluções inovadoras que não só transformam a paisagem urbana, mas também definem políticas urbanas inclusivas e sustentáveis.
Essa história transcende as fronteiras do imaginário e ecoa na realidade. Inovações constantes no campo da IA e das ferramentas digitais já estão reformulando a forma como os arquitetos e urbanistas encaram e moldam o mundo ao seu redor. A parceria entre humanos e IA amplia a capacidade de construção, permitindo o desenho de cidades mais resilientes.
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De acordo com a Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL), em ambas as regiões, pelo menos 25% da população reside em assentamentos informais. Essa realidade complexa tem se expandido rapidamente e colocado grande pressão sobre as cidades, figurando como um dos principais problemas a serem enfrentados.
Em meio a essa realidade preocupante, surge uma iniciativa apoiada pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), que busca solucionar a problemática por meio da aplicação de novas tecnologias. O projeto propõe a utilização de IA para identificar e detectar áreas com infraestrutura precária, possibilitando intervenções assertivas com o objetivo de reduzir a informalidade urbana.
A detecção é feita por meio de imagens aéreas ou de satélite, o que auxilia as equipes municipais no mapeamento e intervenção em regiões urbanas negligenciadas. O algoritmo entra em ação ao receber os dados de um bairro, previamente demarcado pela equipe municipal como área informal, e identifica padrões visuais característicos dessa região vista do espaço. Com base nesses padrões, o algoritmo é capaz de encontrar áreas com características similares em outras imagens, permitindo identificar automaticamente os distritos onde a informalidade urbana prevalece.
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Em 2021, o Departamento Nacional de Planejamento (DNP) da Colômbia, em colaboração com a Divisão de Habitação e Desenvolvimento Urbano do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) e a empresa GIM, implementou um projeto piloto pioneiro para enfrentar o desafio dos assentamentos informais no país. Considerando o crescimento populacional e a expansão urbana, o governo colombiano reconheceu a necessidade urgente de novas abordagens na resolução do problema habitacional.
Com mais de 48 milhões de habitantes em 2018, com três em cada quatro pessoas residindo em áreas urbanas, a Colômbia enfrenta uma perspectiva de crescimento populacional de 28% até 2050, com grande concentração em centros urbanos. Diante desse panorama, a construção de novos lares se torna imperativa e a tendência é aumentar as habitações informais.
A fim de abordar a questão, o DNP assumiu a responsabilidade de auxiliar o Ministério da Habitação na definição de metodologias inovadoras. Em parceria com o BID e a empresa GIM, o projeto piloto foi implementado, fazendo uso de inteligência artificial para obter informações detalhadas sobre os assentamentos informais na Colômbia.
O município de Barranquilla colaborou fornecendo os dados necessários para a proposta. O projeto demonstrou resultados promissores, revelando que cerca de 85% das áreas identificadas pelos mapas dos algoritmos coincidiam com aquelas verificadas e delimitadas pelos especialistas locais. Esse alto índice de precisão foi suficiente para reconhecer e priorizar as áreas que requeriam intervenção com políticas públicas para a melhoria dos espaços.
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A intenção é expandir o uso desse sistema para outras áreas. Por meio do BID, pretende-se promover essa tecnologia utilizada em Barranquilla para toda a América Latina e Caribe por meio de um software chamado MAIIA (Mapeamento Automatizado de Assentamentos Informais com Inteligência Artificial).
O MAIIA faz parte da Open Urban Planning Toolbox, um catálogo de ferramentas digitais de código aberto para o planejamento urbano. O objetivo é facilitar a detecção e mapeamento automatizado de assentamentos informais em diversas localidades, proporcionando soluções eficientes e acessíveis para os desafios habitacionais.
Não somente na Colômbia, mas também no Brasil, pesquisadores têm empregado com êxito a Inteligência Artificial com a finalidade de compreender, re-imaginar e transformar bairros. Um projeto da Universidade Estadual de Londrina (UEL), no Paraná, utiliza imagens do Google Street View para analisar a paisagem urbana e contribuir com técnicas computacionais na compreensão das cidades. O objetivo é entender as qualidades urbanas que afetam os fatores sociais e econômicos. A pesquisa envolve pesquisadores do Centro de Tecnologia e Urbanismo (CTU) e do Centro de Ciências Exatas (CCE) da UEL, e propõe um modelo de deep learning para classificar os elementos urbanos em três bairros de Londrina.
A equipe de pesquisadores enfatiza que o modelo de inteligência artificial é treinado para aprender, assimilando informações de maneira comparável ao aprendizado humano. No entanto, esse avançado método de aprendizado requer uma extensa quantidade de imagens e exemplos para alcançar sua efetividade, uma demanda que pode ser suprida pela vasta disponibilidade de dados oferecidos pelo Google Street View.
O sistema de IA em questão utiliza imagens coletadas de vias públicas a cada 100 metros em três bairros: Centro, Gleba Palhano e Zona Norte. Ao detectar texturas, formas e cores, o algoritmo classifica os elementos da paisagem urbana, obtendo um desempenho positivo de quase 90% de acertos nas amostras dos respectivos bairros. Diversas diferenças entre as regiões foram observadas, como a verticalização menos expressiva na Zona Norte e a maior variedade de construções no Centro. Além disso, os pesquisadores analisaram aspectos como o número de carros e estacionamentos nas vias, bem como a intensidade da sinalização e a presença de vegetação.
Em entrevista à Agência de Notícias do Paraná, a professora do Departamento de Arquitetura e Urbanismo Milena Kanashiro enfatizou que o projeto representa um notável avanço no campo do planejamento urbano, ao trilhar o caminho da automatização do conhecimento. O estudo viabiliza uma identificação mais precisa de áreas homogêneas e uma delimitação mais acurada de espaços urbanos, incluindo os bairros.
Essa abordagem inovadora permite uma compreensão mais aprofundada da dinâmica das paisagens urbanas dos bairros, proporcionando valiosos insights para o desenvolvimento de políticas públicas e estratégias de gestão urbana mais eficientes de acordo com as necessidades de cada área. A capacidade de identificar áreas com características semelhantes é fundamental para orientar intervenções urbanas de forma mais assertiva, com foco no crescimento sustentável e na melhoria da qualidade de vida dos cidadãos.
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