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La inteligencia artificial conocerá los niveles de contaminación con una hora de antelación, ¿cómo?

Una investigación espera dar con la clave para permitir a las autoridades adelantarse a los posibles picos de contaminación que se den en las ciudades.

Un mayor control de la contaminacion en las ciudades habria evitado mas de 6.200 muertes al ano

Sinc Un mayor control de la contaminacion en las ciudades habria evitado mas de 6.200 muertes al ano

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La contaminación es uno de los grandes problemas a los que nos enfrentamos en los próximos años y, aunque en algunos lugares del mundo ya llevan mucho tiempo lidiando con medidas extraordinarias, todavía queda mucho trabajo por hacer a la hora de conocer por anticipado qué escenarios nos vamos a encontrar y que, en ocasiones, son extraordinariamente peligrosos para nuestra salud.

Madrid y Barcelona, en los últimos años, han tenido que activar sus protocolos de emergencia en varias ocasiones, impidiendo el acceso a sus calles de numerosos vehículos, así como prohibiendo el estacionamiento mientras la alerta estaba en vigor. Así que si la tecnología y la inteligencia artificial pueden prever ese tipo de escenarios con mayor antelación, ¿por qué no aprovecharlo?

Así las cosas, hay empresas en todo el mundo que están desarrollando sistemas de inteligencia artificial capaces de adelantarse a esos escenarios, aplicando algoritmos basados en aprendizaje profundo. Es el caso de Now Wireless, que cree haber encontrado la manera de anticiparse a los peligrosos picos de contaminación con un sistema que alerta y actúa una hora antes de que se produzcan.

Una repuesta rápida es importante

Esta inteligencia artificial es capaz de predecir los niveles de contaminación con una hora de antelación capturando datos de todas las fuentes imaginables: desde los propios vehículos, hasta la calidad del aire. Gracias, además, a sistemas de cámaras CCTV, el algoritmo puede comparar mediciones climáticas históricas, lecturas en tiempo real y otros dispositivos instalados en las ciudades para crear un perfil de la evolución de la contaminación a futuro.

Primer día laborable del estado de alarma con atascos y aglomeraciones en estaciones de tren
Primer día laborable del estado de alarma con atascos y aglomeraciones en estaciones de tren | Primer día laborable del estado de alarma con atascos y aglomeraciones en estaciones de tren

Todos esos dispositivos necesarios no hay que comprarlos de nuevo para hacer funcionar las alertas, sino que se pueden utilizar todos los que ya hay instalados en las grandes ciudades. Esto es semáforos, pantallas de información y sensores, datos de tráfico y movimientos de los vehículos así como las lecturas de uso de las vías. Todos esos conjuntos de datos pueden agruparse para darles forma y alcanzar una predicción de niveles de contaminación y zonas especialmente sensibles.

Según el fabricante, este "predictor de contaminación" tiene un porcentaje de acierto del 97% y, además de esas lecturas por anticipado, es capaz de aplicar protocolos de actuación que abarcan muchos campos, incluyendo el económico. Tened en cuenta que ahora mismo los sistemas existentes en grandes ciudades no cuentan con predicciones que se anticipen a lo que va a pasar, sino que trabajan, esencialmente, con lo que está ocurriendo ahora.

Este sistema es solo una pequeña parte de lo que podría ser en el futuro. Tener una predicción a una hora vista permite que el algoritmo sea capaz de cerrar zonas al tráfico, ofrecer alternativas y gestionar incluso la señalización de la ciudad para reconducir los coches hacia esos lugares menos propensos a embotellamientos.

Este "predictor de contaminación", además, no tiene el gasto económico de los costosos detectores de NO2 que se utilizan actualmente y, según sus responsables, su mantenimiento apenas supone una décima parte. Brian Jackson, CEO de Now Wireless, ha declarado que ‘Este es un desarrollo muy emocionante en el tratamiento de los problemas relacionados con la calidad del aire y el tráfico en pueblos y ciudades [...] La investigación muestra que el tiempo de viaje es a menudo el factor más importante en la gestión de la contaminación. Pero antes de ahora no ha habido una forma de vincular la información de contaminación para resolver el problema de inmediato. Esto ahora se puede hacer con nuestro sistema".

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