Provincial
“Un barrio en un día”: la Provincia busca construir viviendas sociales con la impresora 3D que desarrolla la UNLP
La Universidad Nacional de La Plata (UNLP) y el gobierno bonaerense avanzan en un proyecto innovador que podría revolucionar la construcción de viviendas sociales en la provincia: la utilización de una impresora 3D gigante capaz de levantar casas en apenas 24 horas. “Con la provincia sostenemos una mirada similar”, destacó el presidente de la UNLP, Fernando Tauber.
La iniciativa fue uno de los principales ejes de la reunión que mantuvieron el presidente de la UNLP, Fernando Tauber, y la ministra de Hábitat y Desarrollo Urbano bonaerense, Silvina Batakis, junto a funcionarios provinciales y autoridades universitarias.
Según explicaron, existe un fuerte interés del gobierno provincial en aplicar esta tecnología para dar respuestas al déficit habitacional y acelerar la construcción de barrios sociales.
Una impresora gigante para construir casas en 24 horas
La impresora 3D desarrollada por la UNLP se encuentra en funcionamiento en el Polo Productivo y Social de la Universidad, ubicado en avenida 66 y 167, aunque todavía atraviesa la etapa final de pruebas técnicas y ensayos de materiales.
El sistema fue diseñado para imprimir viviendas sociales de aproximadamente 60 metros cuadrados en apenas un día, incluyendo paredes internas, divisiones y espacios para aberturas.
“Hay un interés del gobierno de la Provincia en utilizar esa tecnología para viviendas sociales, y nosotros estamos en la última fase de las pruebas para poder imprimir esas casas de hormigón de alta calidad, bajo costo, alta aislación hidrófuga y térmica, para lograr una prolongada vida útil”, explicó Tauber.
La tecnología permite construir toda la envolvente estructural de la vivienda mediante impresión automatizada. Luego se completa la colocación del techo, instalaciones y terminaciones con sistemas en seco.
La máquina desarrollada por la UNLP tiene seis metros de ancho y tres metros de altura, aunque puede adaptar la longitud de las viviendas según las necesidades de cada proyecto. Además, cuenta con un sofisticado sistema electrónico que controla tanto el desplazamiento horizontal como los mecanismos hidráulicos de impresión.
El objetivo: fabricar 100 impresoras y construir barrios enteros
Uno de los datos más impactantes del proyecto es el horizonte planteado por la Universidad: producir hasta 100 impresoras 3D para acelerar la construcción de barrios completos.
“El horizonte de la UNLP es llegar a fabricar un total de cien impresoras 3D, de manera tal de poder edificar, en apenas un día, un barrio entero en lo que hace a las paredes de las viviendas”, revelaron desde el equipo técnico.
Otro aspecto destacado es que la UNLP también desarrolló la mezcla cementicia especial utilizada en el proceso de impresión. Se trata de un material innovador, sin antecedentes en el mercado regional, diseñado específicamente para garantizar resistencia estructural, rapidez de fraguado y adaptación a diferentes condiciones climáticas.
El mortero fue desarrollado y testeado por profesionales y becarios de la Facultad de Ingeniería, contemplando tanto los requerimientos constructivos como la necesidad de que las viviendas sean completamente autoportantes.
Tauber sostuvo que “la posibilidad de realizar este tipo de viviendas en tan poco tiempo representa una alternativa innovadora para abordar el déficit habitacional del país”.
Viviendas sociales y articulación con la Provincia
Durante el encuentro también se analizó el avance de las seis viviendas sociales de madera que la UNLP construye en Punta Lara, partido de Ensenada, destinadas a familias de bajos recursos.
En ese marco, Tauber remarcó: “Todos los días trabajamos por un modelo de Universidad con compromiso social, que no sólo reconoce las demandas de la comunidad, sino que se adelanta a las políticas públicas”.
“Con la provincia sostenemos una mirada similar sobre la responsabilidad que tenemos sobre las necesidades de nuestra sociedad y vamos a sumar esfuerzos para dar soluciones al enorme déficit habitacional que hoy existe”, agregó.
Por su parte, Batakis destacó que estas iniciativas “fortalecen y aportan al vínculo de la Universidad con la Provincia” y afirmó que “trabajar para resolver la problemática del hábitat es precisamente un punto en el que hallamos muchas coincidencias con la actual gestión de la Universidad”.
Provincial
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Se trata del Jefe comunal de la ciudad de Rivadavia, Juan Alberto Martínez quien se posicionó con la mejor imágen de todos los intendentes del interior de la Provincia de Buenos Aires. La peor es la intendenta macrista de 9 de julio, María José Gentile.
CB Global Data presentó su habitual ranking seccional de intendentes del interior de la provincia de Buenos Aires, obteniendo el mejor diferencial el dirigente del Frente Renovador Juan Alberto Martínez, jefe comunal de Rivadavia.
Segunda sección
Los tres intendentes de la segunda sección electoral con mejor diferencial de imagen a nivel seccional son: Francisco Ratto (San Antonio de Areco) con un diferencial de +8,2 %, en primer lugar; seguido por Ricardo Alessandro (Salto) con +6,9 %; y en tercer lugar Luis Mariano Martín (Exaltación de la Cruz) con +6,3 por ciento.
En el otro extremo del ranking, los intendentes con peor diferencial del mes son: en último lugar Mauro Poletti (Ramallo) con -13,1 %, seguido por Esteban Sanzio (Baradero) con -6,2 %, y luego Cecilio Salazar (San Pedro) con -4,6 por ciento.
En relación con la variación respecto del mes anterior, el intendente que más creció en la segunda sección fue Javier Martínez (Pergamino) con una suba de +5,5 %, mientras que el que más cayó fue Román Bouvier (Rojas) con una baja de -2,7 por ciento.
Por último, el intendente con mayor nivel de desconocimiento a nivel seccional —independientemente de su diferencial— es Iván Villagrán (Carmen de Areco), quien alcanza un 90,6 % de respuestas Ns/Nc.
Cuarta sección
Los tres intendentes de la cuarta sección electoral con mejor diferencial de imagen a nivel seccional son: Juan Alberto Martínez (Rivadavia) con un diferencial de +19,5 %, en primer lugar; seguido por Darío Golía (Chacabuco) con +17,4 %; y en tercer lugar Gilberto Alegre (General Villegas) con +16,8 por ciento.
En el otro extremo del ranking, los intendentes con peor diferencial del mes son: en último lugar María José Gentile (Nueve de Julio) con -14,8 %, seguida por Pablo Javier Zurro (Pehuajó) con -13,7 %, y luego Francisco Recoulat (Trenque Lauquen) con -9,8 por ciento.
En relación con la variación respecto del mes anterior, el intendente que más creció en la cuarta sección fue Carlos Ferraris (Leandro N. Alem) con una suba de +4,5 %, mientras que el que más cayó fue Franco Flexas (General Viamonte) con una baja de -3,7 por ciento.
Por último, el intendente con mayor nivel de desconocimiento a nivel seccional —independientemente de su diferencial— es Luis Ignacio Pugnaloni (Hipólito Yrigoyen), quien alcanza un 83,9 % de respuestas Ns/Nc.
Quinta sección
Los tres intendentes de la quinta sección electoral con mejor diferencial de imagen a nivel seccional son: Pablo Barrena (Lobería) con un diferencial de +18,8 %, en primer lugar; seguido por Miguel Gargaglione (San Cayetano) con +17,9 %; y en tercer lugar Miguel Lunghi (Tandil) con +15,5 por ciento.
En el otro extremo del ranking, los intendentes con peor diferencial del mes son: en último lugar Agustín Neme (Pueyrredón) con -6,3 %, seguido por Juan Ibarguren (Pinamar) con -5,7 %, y luego Juan Manuel Álvarez (General Paz) con -4,6 por ciento.
En relación con la variación respecto del mes anterior, el intendente que más creció en la quinta sección fue Juan Pablo García (Dolores) con una suba de +4,2 %, mientras que el que más cayó fue Juan Ibarguren (Pinamar) con una baja de -6,7 por ciento.
Por último, el intendente con mayor nivel de desconocimiento a nivel seccional —independientemente de su diferencial— es Carlos Rocha (General Guido), quien alcanza un 96,4% de respuestas Ns/Nc.
Sexta sección
Los tres intendentes de la sexta sección electoral con mejor diferencial de imagen a nivel seccional son: Hernán Arranz (Monte Hermoso) con un diferencial de +8,1 %, en primer lugar; seguido por Alfredo Fisher (Laprida) con +5,9 %; y en tercer lugar Lisandro Matzkin (Coronel Pringles) con +4,4 por ciento.
En el otro extremo del ranking, los intendentes con peor diferencial del mes son: en último lugar Ricardo Moccero (Coronel Suárez) con -11,9 %, seguido por Julio Marini (Benito Juárez) con -10,4 %, y luego Estefanía Bordoni (Tornquist) con -8,2 por ciento.
En relación con la variación respecto del mes anterior, el intendente que más creció en la sexta sección fue Alfredo Fisher (Laprida) con una suba de +3,0%, mientras que la que más cayó fue María Serra (Daireaux) con una baja de -5,6 por ciento.
Por último, el intendente con mayor nivel de desconocimiento a nivel seccional —independientemente de su diferencial— es María Serra (Daireaux), quien alcanza un 94,5 % de respuestas Ns/Nc.
Séptima sección
Los tres intendentes de la séptima sección electoral con mejor diferencial de imagen a nivel seccional son: Gustavo Cocconi (Tapalqué) con un diferencial de +19 %, en primer lugar; seguido por Eduardo Bucca (Bolívar) con +18,8 %; y en tercer lugar Maximiliano Wesner (Olavarría) con +18 por ciento.
En el otro extremo del ranking, los intendentes con peor diferencial del mes son: en último lugar Nelson Sombra (Azul) con -9,7 %, seguido por Ramón José Capra (General Alvear) con -6,6 %, y luego Maximiliano Sciaini (Roque Pérez) con -1,9 por ciento.
En relación con la variación respecto del mes anterior, el intendente que más creció en la séptima sección fue Eduardo Bucca (Bolívar) con una suba de +3,8%, mientras que el que más cayó fue Nelson Sombra (Azul) con una baja de -3,9 por ciento.
Por último, el intendente con mayor nivel de desconocimiento a nivel seccional —independientemente de su diferencial— es Ramón José Capra (General Alvear), quien alcanza un 76,4 % de respuestas Ns/Nc.
