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La investigación aplicada realizada en la Universidad se traduce en la implementación de modelos de alta complejidad científica y su aplicación a situaciones reales o de simulación. Los principales modelos desarrollados son:
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Predicción y simulación de estados del Sistema de Transporte
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Predicción y simulación de estados del Mercado Inmobiliario Urbano
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Planificación de la Localización de actividades
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Comportamiento de los consumidores en mercados económicos
La aplicación de estos modelos a situaciones reales o de simulación se han cristalizado en servicios específicos ante problemáticas asociadas al transporte, uso de suelo y actividades urbanas, entre los que se cuentan:
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Proyección de localización futura de hogares y actividades económicas en la ciudad.
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Proyección de precios de uso de suelo residencial urbano.
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Desarrollo inmobiliario futuro según niveles de rentabilidad económica.
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Desplazamiento proyectado de personas y de vehículos en las redes de la ciudad con la infraestructura proyectada para la ciudad
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Localización de infraestructura de servicios públicos urbanos usando criterios de minimización de costos sociales derivado del acceso de los usuarios al servicio y de la transformación de la infraestructura existente
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Determinación de magnitud y solidez de demanda frente a un servicio localizado
Dentro de algunos casos de éxito en la aplicación de estos modelos, podemos señalar:
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"Localización de infraestructura educativa para localidades urbanas de la
Provincia de Buenos Aires":
Herramienta que permite planificar la localización de la infraestructura educacional urbana, sobre la base de maximizar la cobertura educacional y minimizar el costo social derivado tanto del acceso de los estudiantes a los establecimientos como de la transformación de la actual infraestructura inmobiliaria educacional.
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"Modelo de Uso de Suelo de Santiago (MUSSA)":
Software y modelo matemático de propiedad del gobierno de Chile, desarrollado y distribuido por la Universidad de Chile, por encargo de Sectra. Proyecta el comportamiento del mercado inmobiliario urbano y permite predecir sus estados de equilibrio económico ante múltiples escenarios macroeconómicos y regulatorios.
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