Experimentando con inteligencia artificial para predecir los precios de la vivienda

Ciudad Ho Chi Minh Un grupo de científicos vietnamitas recopiló cerca de 200 conjuntos de datos de vivienda y los introdujo en un modelo de aprendizaje automático para predecir los precios de la vivienda cerca del mercado.

Este estudio se presentó en la conferencia científica internacional sobre urbanización asiática (AUC2024) en la mañana del 12 de enero, organizada por la Universidad Vietnamita-Alemana. El representante del equipo de investigación, Dr. Tran Hong Ngoc, profesor de informática de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Vietnam-Alemania, dijo que la demanda actual de comprar bienes raíces para vivir e invertir es muy grande. Para consultar el precio actual existen muchos canales de información pero es difícil determinar el valor real de la vivienda. El equipo de investigación quiere construir un modelo para hacer las predicciones más realistas.

Un proyecto de apartamentos en Ciudad Ho Chi Minh se venderá en enero de 2024. Foto: Nguyen Tieu

Los expertos utilizaron cerca de 200 datos sobre casas en el distrito de Go Vap, ciudad de Ho Chi Minh. El grupo utiliza sus conocimientos y experiencia para procesar y limpiar los datos. En algunos casos, los expertos vienen directamente a ver la casa y tasar el valor para introducirlo en la base de datos.

El conjunto de datos limpio se divide en 23 atributos, que muestran características de la casa como ubicación, área, número de pisos, número de habitaciones, año de construcción, tipo de casa, diseño interior y exterior, estado de reparación, comodidades circundantes...

Los datos se agrupan y se introducen en un modelo de aprendizaje automático para predecir los precios de las viviendas con un 98 % de precisión. "Actualmente, el conjunto de datos es limitado, por lo que próximamente el equipo recopilará más información sobre casas adosadas en la ciudad de Thu Duc, Binh Duong ...", explicó el Dr. Ngoc. El grupo cree que el valor de una casa cambiará cuando haya cambios en las comodidades circundantes, como carreteras, puentes, etc., por lo que es necesario actualizar continuamente los datos del modelo de aprendizaje automático para que el precio de la casa esté siempre cerca de la realidad.

Cuando los usuarios ingresan información que describe la casa con 23 atributos, el sistema de IA dará una predicción del precio. Sin embargo, el Dr. Ngoc dijo que la nueva investigación se llevó a cabo en 6 meses y que lleva tiempo construir un sitio web como plataforma para utilizar el modelo de IA. Además, el modelo de IA del grupo no dispone de datos sobre planificación, libros rojos... Esto se considera un indicador importante para determinar la legalidad y el valor de la vivienda.

Según el Dr. Ngoc, construir un modelo de IA para predecir los precios de la vivienda ayuda a gestionar de forma transparente el desarrollo urbano sostenible e inteligente. Sin embargo, el modelo de aprendizaje automático funciona con precisión porque la fuente de datos de entrada debe ser correcta y esto depende en gran medida de la imparcialidad del gerente.

La investigación del grupo estuvo entre 40 presentaciones realizadas por más de 100 académicos nacionales y extranjeros que asistieron a la AUC. Los temas de discusión incluyen: transformación espacial, ciudades inteligentes, infraestructura y cambio climático, sociedad y gobernanza. La conferencia se centra en discutir temas y desafíos actuales en el campo de la investigación sobre urbanización y brinda una oportunidad para que investigadores, formuladores de políticas y partes interesadas se reúnan, compartan investigaciones y aprendan de las experiencias sobre diversos aspectos de la urbanización en Asia.

El Dr. Thomas G. Aulig, Vicepresidente de la Universidad Vietnam-Alemania, dijo que la conferencia presentó muchos trabajos de jóvenes científicos con investigaciones que sirven al desarrollo urbano. Espera que AUC2024 ayude a la comunidad de investigación a aprender y compartir conocimientos para fortalecer las redes académicas y la colaboración.

Ha An

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