Un equipo de científicos informáticos de la Universidad de Lougborough, Inglaterra, desarrolló un sistema de inteligencia artificial (IA) que puede predecir los niveles de contaminación del aire con horas de anticipación.
El proyecto se centra en el uso de la IA para predecir el PM2.5 con partículas de menos de 2.5 micrones de diámetro que se caracterizan por tener una visibilidad reducida en las ciudades, pero que crean un ambiente denso cuando los niveles de las mismas son altos.
Según explica la Universidad, dichas partículas son un tipo de contaminantes del aire tan pequeños que son capaces de entrar fácilmente en los pulmones y luego en el torrente sanguíneo, lo que da lugar a impactos cardiovasculares, cerebrovasculares y respiratorios.
De acuerdo con el Departamento de Medio Ambiente de Inglaterra, se entiende que ‘no hay un umbral seguro por debajo del cual no se anticipen efectos adversos’.
Existen sistemas que pueden predecir las PM2.5 pero la investigación de la Universidad busca llevar la tecnología al siguiente nivel en los siguientes aspectos:
Predice los niveles de PM2.5 por adelantado, varias horas antes e incluso hasta con dos días de anticipación. Para la predicción, interpreta diversos factores y datos, lo que podría conducir a una mejor comprensión de los factores meteorológicos, estacionales y ambientales que pueden afectar la medición de la contaminación.
Además, no solo predice una cifra, sino que anticipa un rango de valores dentro del cual podría estar en la lectura de la contaminación atmosférica, conocido como ‘análisis de incertidumbre’.
El análisis de incertidumbre del sistema y la capacidad de comprender los factores que afectan a las PM2.5 son especialmente importantes, ya que esto permitirá a los posibles usuarios finales, a los responsables de las políticas y a los científicos, comprender mejor las causas relacionadas con las PM2.5 y la fiabilidad de la predicción.
Según explica el equipo de trabajo de la Universidad, el sistema se creó utilizando el aprendizaje automático, un tipo de tecnología de inteligencia artificial que utiliza grandes cantidades de datos para aprender las reglas y las características, de manera que un sistema pueda hacer predicciones. Para ello, utilizaron datos históricos públicos sobre la contaminación del aire en la ciudad de Beijing, China.
Para entrenar y probar los algoritmos, se seleccionó al país asiático como foco, ya que 145 de las 161 ciudades chinas tienen graves problemas de contaminación del aire. El sistema desarrollado se probará ahora con datos en vivo capturados por los sensores desplegados en Shenzhen, China.
El objetivo del proyecto es explorar cómo se puede utilizar el carbono como un producto comercializable para establecer una nueva palanca económica eficaz para controlar las emisiones.
Se prevé que las ciudades, regiones y fábricas recibirán créditos por la cantidad de carbono que pueden emitir y, si se sobrepasan, deberán ‘comprar’ más créditos.
Por otra parte, si una localidad está debajo de su límite, puede ‘vender’ los créditos excedentes en el mercado de carbono para obtener un beneficio, explica la Universidad.
