Un estudio de la Queensland University of Technology demuestra que el uso de inteligencia artificial para seleccionar especies y ubicación de árboles urbanos puede reducir la temperatura hasta 3,5 °C mejorar el confort térmico y disminuir el efecto isla de calor en ciudades
La inteligencia artificial como herramienta para enfriar las ciudades
El aumento de las temperaturas en entornos urbanos se ha convertido en uno de los principales retos asociados al cambio climático debido al efecto isla de calor que provoca que las ciudades registren valores térmicos superiores a los de su entorno natural Para hacer frente a este problema un equipo de la Queensland University of Technology ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de optimizar la plantación de árboles urbanos con el objetivo de reducir el estrés térmico y mejorar la habitabilidad de las ciudades
El sistema combina datos climáticos con características funcionales de distintas especies arbóreas para diseñar estrategias de reforestación urbana más eficientes teniendo en cuenta no solo la estética sino también el rendimiento térmico de cada especie y su capacidad de adaptación a condiciones locales específicas
Un modelo basado en el confort térmico humano
La herramienta incorpora el Índice Climático Térmico Universal un indicador que permite estimar la sensación térmica experimentada por las personas en combinación con variables ambientales y biológicas Este enfoque permite simular cómo diferentes configuraciones de arbolado influyen en el microclima urbano y en la reducción del calor extremo en zonas edificadas
Según los investigadores el objetivo es superar los modelos tradicionales de vegetación urbana que suelen basarse en criterios estáticos y estéticos sin considerar la complejidad de los flujos de calor ni la interacción entre especies vegetales y entorno construido
Cuatro especies seleccionadas por su capacidad de enfriamiento
El estudio se llevó a cabo en condiciones de verano extremo en un suburbio en desarrollo de la isla Bribie en Queensland donde se evaluaron distintas estrategias de plantación mediante simulaciones
Se seleccionaron cuatro especies de árboles por su comportamiento térmico forma de copa y adaptabilidad al entorno urbano
- Fresno Fraxinus griffithii árbol caducifolio de tamaño medio con copa redondeada
- Tristania conferta especie perenne de copa densa y forma de cúpula
- Podocarpus elongatus de crecimiento compacto y copa estrecha
- Palma reina Syagrus romanzoffiana palmera alta con copa en abanico adaptada a climas subtropicales
Estas especies fueron combinadas en diferentes configuraciones espaciales para evaluar su impacto en la reducción de temperatura urbana
Resultados significativos en reducción de temperatura y confort térmico
Los resultados muestran que la configuración optimizada mediante inteligencia artificial permite una reducción de hasta 22 por ciento en las áreas que superan los 39 °C además de un incremento del 18 por ciento en las zonas consideradas térmicamente confortables
Asimismo el modelo logró reducir la temperatura ambiental hasta en 3,5 °C lo que representa un impacto significativo en la mitigación del estrés térmico urbano y en la mejora de la calidad de vida en ciudades expuestas a olas de calor
Aplicaciones en planificación urbana sostenible
El estudio demuestra el potencial de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo a la planificación urbana permitiendo diseñar ciudades más resilientes frente al cambio climático mediante estrategias de vegetación optimizada
Este enfoque puede ser clave para reducir el consumo energético asociado al uso de sistemas de refrigeración mejorar la salud pública y transformar la infraestructura verde urbana en un elemento activo de regulación climática
Fuente
Shaamala, A., Yigitcanlar, T., Nyandega, D., & Nili, A. (2026). Algorithmic urban greening for thermal resilience: AI-optimised tree placement and species selection. Cities. Meteored España.
