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Clustering urbano permitiría identificar barrios

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jueves 20 de octubre de 2022

  • Estudiantes del Centro ANID, Instituto Milenio IMFD, buscan armar una metodología que sea capaz de hacer clusteringde la ciudad y formar una correlación espacial, con el objetivo de detectar barrios.

Francesca Lucchini y Camila Vera, ambas estudiantes del IMFD y del Magíster en ciencias de la ingeniería, mención Ciencias de la Computación en el Departamento de Ciencia de la Computación de la P. Universidad Católica de Chile, (DCC UC) enfocan actualmente su investigación en clusterizar, es decir, crear grupos de acuerdo a determinadas características, la ciudad de Santiago de acuerdo a datos socioeconómicos, uso de suelo y percepción visual urbana. 

En su estudio Learning to clusterize urban areas: two competitive approaches and a user study, analizan y comparan dos metodologías: Graph Neural Networks y Gaussian Mixture Models, usando redes de grafos y modelos de difusión para clusterización, y una encuesta web para validar los resultados.

La investigación, realizada junto a los investigadores IMFD Hans Lobel, académico del DCC UC y Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística de la P. Universidad Católica y Marcelo MendozaDepartamento de Ciencia de la Computación. P. Universidad Católica de Chile, busca armar una metodología que sea capaz de hacer clustering de la ciudad, y al mismo tiempo, formar una correlación espacial, para poder detectar barrios.

“Me gusta mucho trabajar con redes de grafos, me parece un área interesante de estudio. También me interesa la investigación aplicada en la ciudad, que pueda permitir una visión actualizada, lo que ayuda a tener una legislación más efectiva”, explica Francesca Lucchini. “La informática urbana es un área de estudio que permite analizar grandes volúmenes y variados tipos de datos que se generan constantemente en las ciudades. Nuestro estudio descubre estructuras urbanas (como barrios) a partir de distintos tipos de datos utilizando deep learning”, añade Camila Vera. 

Fuente: IMFD

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