Los investigadores del QUT Urban AI Hub han propuesto un marco que combina soluciones técnicas basadas en inteligencia artificial para reducir el calor en las ciudades con estrategias de enfriamiento que las comunidades acepten y consideren factibles. El estudio, publicado en la revista Urban Climate, subraya la importancia de conocer qué iniciativas de enfriamiento serán aceptadas por las comunidades y señala que las soluciones de adaptación de temperatura basadas en IA no pueden implementarse sin la aprobación de la comunidad.
El primer autor del estudio, el profesor Tan Yigitcanlar, señaló que el calor en las ciudades se está intensificando a nivel mundial. Sin embargo, la precisión de la IA para identificar puntos calientes no garantiza el apoyo público, la preparación local ni la viabilidad administrativa. Yigitcanlar declaró: 'Hay una creciente brecha entre la capacidad técnica y la aplicación local'.
El marco propuesto de Climate AI tiene en cuenta que las respuestas de las personas a los riesgos de temperatura están moldeadas por sus experiencias, normas culturales y prioridades urgentes. Este marco reposiciona los sistemas de IA como herramientas de apoyo a la toma de decisiones para mejorar la planificación, orientar la asignación de recursos y fortalecer la legitimidad del proceso, utilizando agentes conductuales e institucionales.