Un estudio liderado por Mario Alejandro Mercado Mendoza, investigador del Instituto de Investigaciones Económicas de la UNAM, revela que el uso de inteligencia artificial para identificar riesgos geológicos permite diseñar políticas públicas diferenciadas. El análisis destaca que en áreas donde coexisten desarrollos de lujo y asentamientos populares, como en el poniente de la capital, la vulnerabilidad ante desastres naturales está estrechamente ligada al nivel de desigualdad económica de los habitantes.
La investigación se centró en una franja territorial que integra las alcaldías Álvaro Obregón y Cuajimalpa de Morelos, junto con los municipios de Naucalpan de Juárez y Huixquilucan. El experto señaló que la elección de estos puntos responde al crecimiento inmobiliario de alta gama en terrenos que originalmente eran de bajos ingresos, un proceso que ha impulsado la gentrificación y ha acentuado las brechas sociales frente a los riesgos por deslizamientos de tierra.
Para el desarrollo del proyecto se emplearon trece modelos de aprendizaje de máquina que analizaron variables topográficas e hidrológicas de las laderas. El modelo seleccionado, denominado Extreme Gradient Boosted Trees, permite visualizar con alta precisión cómo la filtración de agua y la saturación del suelo durante las lluvias pueden comprometer la estabilidad de los terrenos, afectando directamente el desarrollo sostenible de la región.
El cruce de datos permitió identificar que el riesgo no se distribuye de forma equitativa. Mientras que en las zonas bajas existe rezago social pero menor peligro de deslaves, en los niveles intermedios la susceptibilidad aumenta; no obstante, los sectores de mayores recursos en estas áreas cuentan con mejores sistemas constructivos para mitigar el impacto, a diferencia de los sectores más vulnerables.
En las partes más altas de la montaña el escenario vuelve a complicarse, pues se detectó una relación crítica entre el incremento de posibles deslaves y un alto índice de rezago social. Para alcanzar este nivel de detalle, el equipo de investigación contrastó la información con quince indicadores del Coneval, evaluando factores como el acceso a la salud, la infraestructura de las viviendas y el nivel educativo de la población en estas zonas de riesgo.