La integración de técnicas de inteligencia artificial con datos geoespaciales está abriendo nuevas fronteras en el análisis urbano. Uno de los enfoques más prometedores es el uso de Graph Neural Networks (GNN) para inferir funciones urbanas a partir de la disposición espacial de puntos de interés (POI). Herramientas como city2graph, OSMnx y PyTorch Geometric permiten construir tuberías completas que transforman datos abiertos de OpenStreetMap en grafos heterogéneos y homogéneos, sobre los cuales se pueden entrenar modelos como GraphSAGE. Este artículo explora el flujo de trabajo típico, desde la recolección de datos hasta la visualización de embeddings, y destaca cómo las empresas pueden aprovechar estas capacidades para desarrollar aplicaciones a medida en el ámbito de la planificación urbana y la movilidad.

El proceso comienza con la adquisición de datos de POI y redes de calles desde OpenStreetMap. Para garantizar la reproducibilidad del experimento, se incluye un mecanismo de respaldo sintético que genera agrupaciones artificiales de puntos. Luego se ingenian características espaciales: coordenadas proyectadas, densidad local de vecinos y distancia al segmento de calle más cercano. Estas variables, junto con las etiquetas de categoría (alimentación, comercio, educación, salud), conforman la base para construir múltiples familias de grafos de proximidad: K-vecinos más cercanos, triangulación de Delaunay, grafo de Gabriel, grafo de vecindad relativa, árbol de expansión mínima y Waxman. Cada una de estas topologías conecta los mismos POI de forma distinta, revelando diferentes relaciones espaciales. Este análisis comparativo es fundamental para seleccionar la representación más adecuada según el problema de negocio, ya sea para ia para empresas o para sistemas de recomendación basados en ubicación.

Una vez definida la estructura del grafo, se crean dos variantes: un grafo heterogéneo donde cada nodo pertenece a un tipo según su función urbana, conectado mediante aristas puente entre capas; y un grafo homogéneo con todos los nodos unificados, al que se añade el grado como característica adicional. Ambos se convierten al formato de PyTorch Geometric, listos para ser procesados por un modelo GraphSAGE de dos capas. El entrenamiento con 200 épocas y una división 60/20/20 permite evaluar la capacidad del modelo para predecir la categoría de cada POI a partir únicamente de su contexto espacial. Los resultados muestran que el modelo aprende embeddings que separan bien las clases en el espacio PCA, y que las predicciones, al ser mapeadas geográficamente, reflejan patrones urbanos coherentes.

Este tipo de tuberías no solo son relevantes para la investigación académica, sino que también tienen un alto valor práctico para empresas que necesitan software a medida en sectores como logística, comercio minorista o gestión de infraestructuras. Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial que infiera usos del suelo a partir de datos abiertos puede integrarse con servicios cloud aws y azure para escalar el procesamiento de grandes áreas metropolitanas. Asimismo, los servicios inteligencia de negocio pueden visualizar estos resultados mediante dashboards interactivos en Power BI, permitiendo a los planificadores urbanos tomar decisiones basadas en datos.

Más allá de la clasificación de POI, la arquitectura presentada admite experimentación con grafos heterogéneos. Utilizando la función to_hetero de PyTorch Geometric, se puede transformar un modelo homogéneo en uno que maneje múltiples tipos de nodos y aristas. Esto abre la puerta a aplicaciones más complejas, como la predicción de flujos peatonales o la identificación de zonas con déficit de servicios. Los agentes IA pueden beneficiarse de estas representaciones para tomar decisiones autónomas en entornos urbanos, mientras que la ciberseguridad garantiza la integridad de los datos geoespaciales sensibles.

En conclusión, la combinación de city2graph, OSMnx y PyTorch Geometric proporciona un flujo de trabajo robusto y flexible para inferir funciones urbanas mediante GNN. La posibilidad de comparar diferentes estrategias de construcción de grafos, junto con la capacidad de entrenar modelos como GraphSAGE, convierte esta tubería en una herramienta invaluable para cualquier organización que busque extraer conocimiento a partir de datos espaciales. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones de inteligencia artificial y aplicaciones a medida que integran estas técnicas para transformar la manera en que las empresas entienden y gestionan el territorio.