In recent decades, the concept of urban density has been considered key to the creation of sustainable urban fabrics. However, when it comes to measuring the built density, a difficulty has been observed in defining valid measurement indicators universally. With the intention of identifying the variables that allow the best characterization of the shape of urban fabrics and of obtaining the metrics of their density, a multi-variable analysis methodology from the field of artificial intelligence is proposed. The main objective of this paper was to evaluate the capacity and interest of such a methodology from standard indicators of the built density, measured at various urban scales, (i) to cluster differentiated urban profiles in a robust way by assessing the results statistically, and (ii) to obtain the metrics that characterize them with an identity. As a case study, this methodology was applied to the state of the art European urban fabrics (N = 117) by simultaneously integrating 13 regular parameters to qualify urban shape and density. It was verified that the profiles obtained were more robust than those based on a limited number of indicators, evidencing that the proposed methodology offers operational opportunities in urban management by allowing the comparison of a fabric with the identified profiles.

Las ciencias de la Inteligencia Artificial proporcionan técnicas para la comprensión y caracterización de las coherencias y de los patrones que constituyen la realidad. Entre ellas destacan las redes neuronales artificiales y concretamente los Mapas Auto-organizados (SOM) por su capacidad de cartografiar la realidad, representando sus objetivos distribuidos estructurados bidimensionalmente, a partir únicamente de sus propiedades. Se generan así toda una serie de relaciones topológicas que permiten a su vez la agrupación y caracterización de la realidad. En la investigación se exploran estas representaciones como método válido de obtención de información e interpretación de la realidad. Como experimentación se implementan tales técnicas para la comprensión de diversos tejidos residenciales ejemplares, obteniéndose un agrupamiento tipológico que permite caracterizar las formas urbanas a partir de sus variables definidoras.

La Enseñanza Superior se plantea actualmente varios retos fundamentales como son la necesidad de un nuevo paradigma en la distribución y acceso al conocimiento, potenciar un acercamiento entre la formación académica y la profesional, e impulsar la innovación social que se produce de manera espontánea en la sociedad. En este contexto, los nuevos entornos de aprendizaje están basados en el uso de las TIC, que facilitan y promueven la comunicación entre usuarios activos, mientras diseñan un conjunto ordenado de objetos de aprendizaje. En esta línea, un equipo de profesores del Departamento de Urbanística y Ordenación del Territorio de la Universidad de Granada, a través de su Programa de Innovación Docente, ha desarrollado un nuevo entorno virtual de aprendizaje orientado a disciplinas de carácter técnico-proyectual, con el objetivo de potenciar una actitud creativa e innovadora en el alumnado.La plataforma web doyoucity.com ha sido diseñada como un entorno virtual de aprendizaje con objetos de aprendizaje repositados granularmente y dinámicas sociales, caracterizado por ser abierto, colaborativo e interactivo, destinado a personas interesadas en participar en el análisis, elaboración y crítica de propuestas innovadoras en el medio físico, en las escalas arquitectónica, urbana y territorial, con una fuerte presencia de la componente gráfica. Con el desarrollo de las tecnologías de la web 2.0 y la liberación de contenidos al acceso abierto y libre, surge la oportunidad de repensar los roles del profesorado y del alumnado en los procesos de enseñanza-aprendizaje a través de los entornos virtuales.