El auge de los vehículos eléctricos (VE) ha transformado la planificación urbana al incluir la electrificación del transporte. Estudios recientes se concentran en cómo integrar Inteligencia Artificial (IA) y modelos de planificación que consideren principios de justicia y equidad para mejorar esta transición. Varias tecnologías de IA se utilizan en este ámbito, incluyendo la AI geoespacial (GeoAI), IA generativa (GenAI), y Modelos de Lenguaje Extensivo (LLMs).

El estudio más reciente en Austin, Texas, aborda la planificación de infraestructura de carga para VE, destacando la importancia de realizar un análisis de sitio idóneo para estaciones de carga, lo cual se logra empleando herramientas AI como GeoAI para clasificar y priorizar terrenos basándose en múltiples factores, desde la densidad de población hasta la proximidad a infraestructuras energéticas.

Durante el análisis de idoneidad, se identificó que los sitios distribuidos a lo largo de corredores de energía presentaban una concentración más alta de estaciones públicas de carga de VE. Esto refleja un patrón de sobre-concentración que había sido previamente criticado, ya que deja de lado áreas rurales que también requerirían mayor accesibilidad a estas instalaciones.

Para fortalecer estos esfuerzos de planificación, el estudio incorpora modelos como el modelo generativo Pix2Pix GAN para predecir y automatizar estimaciones de idoneidad, una herramienta que potencialmente podría aliviar la necesidad de un procesamiento de datos intensivo.

No obstante, los resultados sugieren que la IA sola no puede abordar completamente las necesidades de planificación. La supervisión humana es esencial para asegurar que las decisiones derivadas de AI reflejen fielmente las realidades y necesidades locales. Una implementación efectiva implica validar las estimaciones con conocimiento local y proporcionar oportunidades para que la comunidad audite y retroalimente decisiones automatizadas.

En última instancia, para lograr una planificación centrada en la comunidad, el uso de AI debe estar alineado con excesos de equidad social, donde las decisiones sean tomadas de forma transparente y participativa, asegurando que toda infraestructura de VE se desarrolle teniendo en cuenta la realidad y diversidad de las comunidades que sirve.