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1. Introducción a la IA aplicada al urbanismo y la arquitectura
- ¿Qué es la IA? Conceptos, tipologías y evolución histórica
- IA débil vs IA fuerte: alcances y limitaciones en el ámbito urbano
- La ciudad como sistema de información: datos, sensores y modelos
- Introducción a tecnologías convergentes: IA, Big Data, Machine Learning, Cloud Computing, Edge Computing, IoT, GIS
- Casos pioneros de IA en urbanismo y arquitectura
- Herramientas digitales básicas: visualización, mapeo dinámico y simulación de procesos urbanos
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2. Big Data, gemelos digitales y analítica predictiva en el planteamiento urbano
- Introducción al Big Data urbano: fuentes, tipos y estructura de datos espaciales
- Sistemas de Información Geográfica (SIG) en planteamiento urbano
- IoT (Internet of Things) y sensores aplicados a la ciudad
- Edge Computing y Cloud Computing en el procesamiento urbano en tiempo real
- Ciberseguridad en entornos urbanos digitalizados
- Gemelos digitales: qué son, cómo se construyen y qué permiten
- Analítica predictiva en movilidad, servicios públicos y resiliencia urbana
- Caso de aplicación práctica: construcción de un prototipo básico de cuadro de mando (dashboard) utilizando una herramienta como Power BI, Tableau Public o Google Data Studio
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3. Ética y sesgos algorítmicos en la gestión de ciudades inteligentes
- Gobernanza algorítmica: retos y controversias
- ¿Pueden las smart cities ser realmente inclusivas?
- Tipos de sesgos algorítmicos y sus consecuencias en la planificación urbana
- Marco legal y regulaciones emergentes sobre IA y datos urbanos (UE, ODS, Carta de Derechos Digitales)
- Privacidad, vigilancia urbana y consentimiento informado
- Mecanismos de gobernanza ética
- Principios de diseño ético para ciudades basadas en datos
- Caso de aplicación práctica: se enseñará a los alumnos a entrenar un modelo de IA para experimentar cómo los datos mal balanceados pueden generar sesgos
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4. Neurodiseño y neuroarquitectura para el bienestar urbano
- Introducción a la neuroarquitectura: bases científicas y estado del arte
- Neurodiseño: claves cognitivas, sensoriales y emocionales del espacio urbano
- Variables ambientales: luz, forma, textura, escala, orientación y ritmo
- Herramientas tecnológicas para la medición de impacto: EEG, Eye-Tracking, sensores ambientales, mapas de percepción
- Diseño biofílico y entornos restauradores
- Espacio público como regulador emocional
- Casos de estudio: hospitales, escuelas, calles, parques y oficinas rediseñados desde el bienestar
- Caso de aplicación práctica: análisis de un espacio urbano real mediante Google Street View, aplicando criterios de neurodiseño. Posteriormente, se empleará una herramienta de IA generativa para proponer mejoras sensoriales, que se discutirán en clase evaluando su impacto en el bienestar a través de indicadores y tecnologías disponibles.
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5. Taller práctico interdisciplinar
- Identificación del reto urbano o caso de estudio
- Delimitación del contexto: análisis del entorno, datos disponibles y problemáticas sociales
- Aplicación de IA y/u otras herramientas digitales (gemelo digital, SIG, visualización)
- Marco ético: declaración de principios y consideraciones sociales
- Incorporación de criterios de bienestar y neuro diseño en la solución
- Redacción de una memoria breve y diseño esquemático de la propuesta
- Preparación de la presentación final
- Defensa oral y devolución colectiva con retroalimentación crítica
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