Por su parte, las ciudades también tienen problemas para planificar nuevas infraestructuras, como escuelas, tuberías y líneas eléctricas. (Y este problema no se limita a las urbes de países en vías de desarrollo)
La presidenta de una empresa especializada en ofrecer información de domicilios a nivel internacional, Merry Law, afirma: "A medida que la globalización de la economía es cada vez mayor y cada vez más personas encargan productos a distancia, es necesario disponer de una dirección más específica que 'la casa con la puerta roja que hay en frente de la catedral'".
Para abordar este reto, un equipo mixto de investigadores del MIT Media Lab y Facebook proponen una nueva estrategia para resolver el problema de las personas sin domicilio. Y como no podría ser de otra manera, su enfoque se basa en la inteligencia artificial (IA).
Su propuesta empezó con el entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje profundo para que aprendiera a reconocer los píxeles asociados a carreteras en las imágenes de satélite. Después, otro algoritmo conectó los píxeles contiguos para representar una red de carreteras. El sistema analizó la densidad y la forma de las carreteras para segmentar la red en diferentes comunidades, y el grupo más denso fue etiquetado como el centro de la ciudad. Las zonas alrededor del centro de la ciudad se dividieron en cuadrantes norte, sur, este y oeste, y a las calles se les pusieron números y letras según su orientación y distancia desde el centro.
Cuando compararon sus resultados con una muestra aleatoria de zonas no mapeadas cuyas calles habían sido etiquetadas manualmente, su método recogía con éxito más del 80 % de las áreas pobladas, una cobertura mucho mejor que la que ofrecen servicios como Google Maps y OpenStreetMaps.
Esta no es la única forma de automatizar la creación de direcciones. La organización what3words genera una combinación única de tres palabras para cada cuadrado de 3x3 metros en una cuadrícula global. El sistema ya ha sido adoptado en regiones de Sudáfrica, Turquía y Mongolia por los servicios nacionales de entrega de paquetes, hospitales locales y equipos de seguridad regional.
Pero la investigadora de Facebook que ha colaborado en la creación del nuevo sistema Ilke Demir afirma que la principal ventaja de su enfoque es que sigue la topología vial existente y ayuda a los residentes a comprender cómo se relacionan dos direcciones entre sí. La investigadora detalla: "Si la dirección de una persona es, digamos, 'loro.fallido.casino' y la de otra persona es 'mesas.sillas.televisión', ninguno tiene ni idea de si son vecinos entre ellos. Ahí está la clave. Queremos direcciones que las personas puedan relacionar intuitivamente".
"Creo que es brillante", opina el abogado internacional y fundador de la asociación sin ánimo de lucro Global Address Data Association, Charles Prescott, y añade: "Si se puede codificar el sistema para generar direcciones basadas en acuerdos locales, sería increíblemente eficiente y rentable".
Tanto Law como Prescott señalan, por otro lado, que este método tiene sus limitaciones. El abogado detalla: "Generar las direcciones no es el problema principal sino lograr que la gente las adopte".
Hay muchos factores diferentes que influyen en la adopción de un esquema de direcciones. Por un lado, el sistema debe ser coherente con la cultura del país, sostiene Law, y no dar la impresión de ser un sistema impuesto de modo colonial. Por otro lado, la adopción parece estar fuertemente correlacionada con la alfabetización. Y en algunas comunidades, agrega Prescott, los residentes desconfían de su gobierno hasta tal punto que no quieren que sea fácil localizarles.
El equipo de Facebook-MIT ya ha empezado a buscar a socios sin ánimo de lucro para poner el sistema en práctica. El propio Prescott afirma que le "encantaría" colaborar.
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