Este estudio presenta una metodología innovadora para el diseño de plantaciones basada en el uso de autómatas celulares (Cellular Automata, CA), con el objetivo de incorporar las interacciones entre especies vegetales dentro del proceso de proyecto. A diferencia de los métodos tradicionales, que suelen distribuir las plantas según criterios principalmente formales o compositivos, esta propuesta considera las relaciones de competencia, coexistencia y desarrollo entre los distintos individuos como un factor determinante en la organización del espacio vegetal.
Así, el objetivo es incorporar al proyecto de plantación un factor que a menudo resulta difícil de prever: **la interacción entre las distintas especies vegetales y la manera en que compiten, conviven y evolucionan con el tiempo
La metodología desarrollada, que denominamos Natural Neighbouring Behaviour Cellular Automata (NNB-CA), se inspira en el conocido “Game of Life” de John Conway.
El método se estructura en 2 fases:
- 1ª fase: se evalúan las condiciones del lugar —insolación, viento, topografía y características del suelo— para determinar qué especies pueden ocupar cada zona del proyecto. El NNB-CA parte de la idea de que la posición de una planta no depende únicamente de las condiciones ambientales del lugar —como la orientación, la radiación solar, el viento, la topografía o las características del suelo—, sino también de las especies que tiene a su alrededor. Por este motivo, el sistema analiza el terreno, lo divide en una malla de celdas y determina qué especies son adecuadas para cada una de ellas.
- 2ª fase: el algoritmo aplica sucesivamente una serie de reglas relacionadas con el comportamiento de cada especie: velocidad y forma de crecimiento, altura, desarrollo horizontal o capacidad de competir con otras plantas. También pueden incorporarse criterios propios del proyecto, como limitar determinadas agrupaciones, situar plantas aromáticas cerca de los recorridos o evitar combinaciones vegetales incompatibles desde un punto de vista estético. El proceso es iterativo: cada planta se relaciona con sus vecinas y la distribución se va modificando generación tras generación hasta alcanzar una situación estable. El resultado es una propuesta de plantación que combina **adaptación al lugar, compatibilidad entre especies y criterios funcionales y paisajísticos.
Para validar el sistema, comparamos el comportamiento de un modelo digital con un experimento real utilizando 3 especies de plantas acuáticas de crecimiento rápido. Los resultados muestran que los patrones generados digitalmente son similares a los observados en el proceso natural, demostrando que las relaciones de competencia entre especies pueden codificarse mediante reglas simples y reproducirse computacionalmente.
La metodología también se aplica a un caso de diseño paisajístico con vegetación preexistente, en el que el algoritmo permite definir la implantación de nuevas especies respetando las plantas existentes y las relaciones de competencia entre ellas.
Conclusión y aplicación práctica
Este enfoque permite generar plantaciones más adaptadas a las condiciones del lugar, reducir las necesidades de mantenimiento e incorporar criterios ecológicos de manera sistemática. El proyecto de plantación se plantea como un sistema dinámico y no simplemente como una composición estática. Además, abre nuevas posibilidades para el desarrollo de herramientas digitales capaces de simular ecosistemas vegetales y dar apoyo a proyectos de paisajismo más sostenibles y resilientes.
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