Este sistema de IA predice los niveles de contaminación antes de que ocurra

Un equipo de científicos informáticos de la Universidad de Loughborough (Inglaterra) ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede predecir los niveles de contaminación del aire con horas de antelación.

El proyecto desarrollado se centra en el uso de la IA para predecir el PM2.5, partículas de menos de 2,5 micrones de diámetro que se caracterizan por tener una visibilidad reducida en las ciudades pero que crean un aire denso cuando los niveles de las mismas son altos.

Según explica la universidad, dichas partículas son un tipo de contaminante del aire, tan pequeñas 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. Según el Departamento de Medio Ambiente de Inglaterra, se entiende que “no hay un umbral seguro por debajo del cual no se anticipen efectos adversos”.

Ya existen sistemas que pueden predecir las PM2,5, pero la investigación de la Universidad de Loughborough busca llevar la tecnología al siguiente nivel y es novedoso en los siguientes aspectos:

Predice los niveles de PM2.5 por adelantado, varias horas antes e incluso hasta con uno o dos días de antelación. 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 a la medición de la contaminación. Además, no solo predice una cifra, sino que predice un rango de valores dentro del cual podría estar la lectura de la contaminación atmosférica, conocido como “análisis de incertidumbre”.

El análisis de la 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 ha sido creado 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 modo que un sistema pueda hacer predicciones. Para ello, utilizaron datos históricos públicos sobre la contaminación del aire en Beijing para entrenar y probar los algoritmos; se seleccionó a China 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 puedan emitir y, si se sobrepasan, deberán “comprar” más créditos. Por otra parte, si una localidad cae por debajo de su límite, puede vender los créditos excedentes en el mercado de carbono para obtener un beneficio”, explican desde la universidad.