Resolver las ecuaciones hidrodinámicas en canopias urbanas a menudo requiere recursos computacionales sustanciales. Este es especialmente el caso al abordar problemas de confort del viento urbano. En este artículo, se discute una técnica novedosa y eficiente para predecir la velocidad del viento. Se utilizan simulaciones de Navier-Stokes promediadas por Reynolds (RANS) del experimento del túnel de viento de Michaelstadt y del centro de Tel Aviv para supervisar una función de aprendizaje automático. Usando la función de aprendizaje automático, es posible observar patrones de flujo de viento en forma de remolinos y espirales que emergen de los cañones de las calles. Los patrones de flujo observados en las canopias urbanas tienden a ser predominantemente localizados, ya que los algoritmos de aprendizaje automático utilizados para la predicción del flujo se basan en características morfológicas locales.