Una investigació del CSIC i la UPV anticipa, amb ajuda de la intel·ligència artificial, episodis d'alta contaminació

Predir els embossos per a anticipar episodis d'alta contaminació i així poder adoptar mesures preventives: és el que pretén el sistema que han desenvolupat investigadors del CSIC i la Universitat Politècnica de València, que utilitza la intel·ligència artificial i, de moment, s'ha testat a la ciutat de València.

El sistema s'ha entrenat amb les dades de més de 1.400 sensors de trànsit distribuïts per tota la ciutat i complementat amb variables meteorològiques, vent, pluja, o pressió atmosfèrica, per exemple. Com si fora una classe de coctelera amb dades de trànsit, contaminació, meteorologia i mesuraments d'on estan tots estos sensors, s'afigen a la intel·ligència artificial.

La IA troba vinculacions no tan evidents que poden previndre el que pot passar en trenta minuts, tenint en compte el que està mesurant en temps real. L'objectiu és d'anticipar-se i evitar episodis d'alta contaminació en la ciutat. En este estudi el que es farà és provar com impactarien diferents mesures de pacificació del trànsit o mesures de mobilitat sostenible urbana.

Reduir les emissions millora de forma directa la qualitat de l'aire en les ciutats. En el cas de València el trànsit representa el 60% de les emissions globals de gasos d'efecte hivernacle. La mala qualitat de l'aire s'ha vinculat a malalties respiratòries i problemes cardiovasculars responsables d'unes 300.000 morts prematures cada any a la Unió Europea.

No són morts sobtades, però són morts que van matant a poc a poc i necessitem eines com estes per a tractar de reduir l'impacte si no pot ser a zero, el màxim possible. El sistema està preparat per a exportar-se i ajudar a millorar la qualitat de l'aire en entorns urbans de tot el món.