En mayo de 2017, la Universidad Carlos III (Madrid) desarrolló un nuevo sistema científico para evaluar los desequilibrios de una ciudad. Se trataba de una metodología para localizar desigualdades económicas, de desarrollo, culturales, etcétera, en la que resultaba clave el empleo de la inteligencia artificial.
Todavía está en fase de pruebas, pero algoritmos de este estilo nos ayudarán a repartir mejor los fondos públicos, combatir el crimen, dar de comer al mundo e incluso localizar a nuestros hijos perdidos. Así es como la IA puede ayudar a crear una sociedad más justa.
Flujos de capital hacia los barrios que más lo necesiten
En todas las ciudades hay barrios marginales; y en toda región hay ciudades que avanzan a ritmos muy diferentes. Las personas tendemos a la estratificación social, y a menudo estas diferencias son conflictivas, generan roce y diferencias sociales. Empobrecimiento y todo tipo de problemas sociales, como la delincuencia, nacen de estos focos.
Pero podemos usar los datos (incluidos los que generan los smartphones) y la inteligencia artificial para analizar esa información y así mejorar estas zonas. Uno de los primeros casos de éxito haciendo uso de grandes bases de datos fue Medellín. Esta ciudad tenía una de las tasas de homicidios más altas del mundo, superando en 2002 los 184 fallecidos al año por cada 100.000 habitantes. Era una locura.
Los expertos, después de observar datos sobre la ciudad y diferentes métricas como el empobrecimiento y la violencia por zona, descubrieron la relación entre la falta de movilidad y la delincuencia. Los algoritmos señalaban que, a menor movilidad por barrio y mayor segregación por riqueza, mayor eran los índices de violencia.
A finales de 2004 se abrió la primera línea de metrocable, un sistema de transporte urbano de tipo teleférico. Se esperaban 25.000 viajeros el primer día, pero hubo cerca de 40.000. Gracias a este y otros proyectos sociales, las tasas de homicidios disminuyeron drásticamente.
Pensemos en cómo algoritmos simples señalaron el problema hace ya varias décadas, y en cómo inteligencias artificiales actuales pueden tratar datos y complementar políticas sociales más justas. Hoy día, todos llevamos un smartphone con GPS. Determinar los flujos (anonimizados) de población o detectar focos de pobreza y violencia, y establecer correlaciones, ahora es mucho más fácil.
Persiguiendo el crimen allá donde vaya
Uno de los objetivos de la justicia es perseguir los crímenes. Estos han existido siempre, si bien es cierto que han sufrido «actualizaciones continuas». De las bandas de ladrones que robaban sal a incautas aldeas romanas, a ciberdelitos que se llevan a cabo a nivel mundial, han pasado dos milenios. Adaptados a los nuevos tiempos, servicios de seguridad como la policía neoyorquina tienen su propia unidad de “precrimen”.
El relato de Philip K. Dick que se convirtió en la película Minority Report (2002) marcó un antes y un después en nuestra cultura. ¿Predecir el crimen? Sería fantástico. O, mejor dicho, resulta muy útil, porque ya existen herramientas de predicción de delitos en tiempo real.
En Rivas-Vaciamadrid usan Eurocop Cube, una herramienta basada en data mining que predice con cierta seguridad cuándo y dónde se producirá un delito antes de que ocurra. Esta IA cruza la hora del día, la temperatura ambiente, la concentración de personas en un punto, los eventos cercanos y una larga lista de factores para crear un mapa bidimensional de “calor”, donde el rojo serán las zonas más probables del siguiente delito. Es la punta de lanza de una tecnología que ya redujo un 30% los delitos en ciudades como Memphis, Miami, Richmond o Durham.
Nueva York fue pionera y, como tal, la primera que cometió graves errores de sesgo: dado que la IA aprendió del historial de la policía, y este se orientaba con demasiada dureza hacia la población afroamericana (por prejuicios personales), el algoritmo señalaba a la gente de color como probables agresores.
Por supuesto, este y otros problemas se corrigieron en las primeras semanas de funcionamiento del sistema, y lleva operando con muchos controles desde entonces. En 2017, Nueva York analizaba 78 variables y un volumen enorme de información. La precisión era del 72% con respecto a cuándo ocurrirá un crimen, y un 83% en concreto para los asesinatos. El crimen se ha reducido enormemente.
¿Adiós a las epidemias alimentarias en el mundo?
Es posible que dentro de una década el crimen urbano, el de los atracos a punta de navaja, sea algo residual y que no haya apenas desequilibrios entre los barrios. Pero hay un problema en el horizonte que todavía tenemos que abordar: la malnutrición, en toda su envergadura. El hambre debido a la población creciente y al uso intensivo del suelo.
El reparto justo de la comida puede ser, junto con la energía, uno de los grandes retos del siglo XXI. Se habla de soberanía alimentaria y energética. ¿Producimos suficiente? ¿Tenemos espacio para cultivar en base a la demanda? Los métodos tradicionales se están quedando cortos a medida que se generan cambios culturales en nuestra alimentación y la población sigue creciendo.
Uno de los principales problemas de la agricultura actual es la dependencia de la meteorología. Las lluvias torrenciales, huracanes, fuertes vientos, sequías e incluso plagas son capaces de eliminar la cosecha local. Según la ONU, entre el 30 y 40% de los cultivos de todo el mundo se pierden.
Es por eso que Europa invierte en tecnología de satélites para que ni una planta quede sin el riego necesario o sus nutrientes diarios. El proyecto español FATIMA usa inteligencia artificial y algoritmos complejos para “leer” el suelo cultivable ¡a 600-700 de kilómetros de él!
Desde Alphabet (Google) también están interesados en usar su fuerza de cálculo e IA para focalizarla en la producción de comida. Algunas iniciativas interesantes pasan por los huertos verticales urbanos, que optimizan el espacio y dan a cada planta los nutrientes necesarios sin desperdiciar una gota de agua. Es demasiado valiosa.
La justicia 2.0 empieza con los datos
La monitorización punto a punto no solo sirve para las plantas. Cuando llevamos nuestro teléfono en el bolsillo y caminamos por la ciudad, nuestra posición es detectada. Ya sea con el GPS, la triangulación de antenas o redes WiFi abiertas, resulta interesante saber que se recogen miles de datos.
Estos ayudan a los ayuntamientos a saber por dónde se mueve la gente, qué transporte público reforzar o dónde realizar adecuaciones urbanas. “¿Por qué todos esos ‘puntos’ sobre el mapa se desplazan siempre 50m al sur antes de seguir su camino?”, podría preguntarse una IA o analista antes de darse cuenta de que hay una barrera arquitectónica que impide el paso.
Para una persona que no tenga una discapacidad, caminar un poco más por la ciudad no supone un problema, pero pensemos en personas con ceguera o movilidad reducida. En este sentido, la tecnología será una gran igualadora. Una manera de hacer más justa la sociedad.
Entornos urbanos adecuados, igualdad alimentaria, ciudades sin sesgos, urbes seguras para todos y todas, o barrios que no sufran marginación son apenas unas pinceladas de lo que la inteligencia artificial puede hacer por mejorar la sociedad. Y todo arranca con los datos, materia prima de la IA.
Imágenes | Amanda Dalbjörn, Omar Uran, skeeze, Sentinel-2A: Ready to launch, Marius Masalar
