{"id":180176,"date":"2025-09-01T11:28:17","date_gmt":"2025-09-01T10:28:17","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/emplean-ia-para-anticipar-episodios-de-alta-contaminacion-por-trafico-en-valencia\/"},"modified":"2025-09-01T11:28:17","modified_gmt":"2025-09-01T10:28:17","slug":"emplean-ia-para-anticipar-episodios-de-alta-contaminacion-por-trafico-en-valencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/emplean-ia-para-anticipar-episodios-de-alta-contaminacion-por-trafico-en-valencia\/","title":{"rendered":"Emplean IA para anticipar episodios de alta contaminaci\u00f3n por tr\u00e1fico en Valencia"},"content":{"rendered":"

Un equipo del Instituto de Tecnolog\u00edas de Informaci\u00f3n y Comunicaciones (ITACA) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV) y el Instituto de F\u00edsica Corpuscular (IFIC), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC) y la Universitat de Val\u00e8ncia (UV), ha desarrollado un innovador sistema de predicci\u00f3n y alerta temprana de tr\u00e1fico urbano basado en t\u00e9cnicas de deep learning.<\/p>\n

El nuevo m\u00e9todo, que permite anticipar episodios de alta contaminaci\u00f3n para facilitar la adopci\u00f3n de medidas preventivas, \u201cest\u00e1 listo para exportarse y ayudar a mejorar la calidad del aire en entornos urbanos de todo el mundo\u201d, destacan los investigadores.<\/p>\n

En este trabajo, el equipo del instituto ITACA y del IFIC parti\u00f3 de una premisa: reducir las emisiones del transporte no solo contribuye a mitigar el cambio clim\u00e1tico, sino que tambi\u00e9n mejora de forma directa la calidad del aire en las ciudades. En el caso de Valencia, por ejemplo, el tr\u00e1fico representa alrededor del 60 % de las emisiones totales de gases de efecto invernadero (GEI).<\/p>\n

<\/p>\n

El tr\u00e1fico urbano es una fuente importante de contaminantes atmosf\u00e9ricos nocivos<\/p>\n

Edgar Lorenzo-S\u00e1ez, investigador del Instituto ITACA
\n<\/p>\n

Para mitigar esta situaci\u00f3n, los investigadores e investigadoras aplicaron en esta ciudad un sistema que permite anticipar con 30 minutos de antelaci\u00f3n si un tramo de calle va a registrar un nivel de tr\u00e1fico elevado, facilitando as\u00ed la adopci\u00f3n de medidas preventivas para reducir la contaminaci\u00f3n y proteger la salud de la ciudadan\u00eda.<\/p>\n

\u201cEl tr\u00e1fico urbano es una fuente importante de contaminantes atmosf\u00e9ricos nocivos. No debemos olvidar que la contaminaci\u00f3n del aire es la principal causa ambiental de muertes prematuras\u201d, se\u00f1ala Edgar Lorenzo-S\u00e1ez, investigador del Instituto ITACA y uno de los autores del estudio.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la mala calidad del aire se ha vinculado a enfermedades como el asma, el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n o los problemas cardiovasculares, \u201cresponsables de unas 300.000 muertes prematuras al a\u00f1o en la Uni\u00f3n Europea\u201d, a\u00f1ade el investigador de ITACA.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Un sistema preciso, fiable y escalable<\/h2>\n

El sistema desarrollado por el equipo de la UPV y el IFIC ha sido entrenado con datos procedentes de 1.472 sensores de tr\u00e1fico distribuidos por toda la ciudad de Valencia y complementado con variables meteorol\u00f3gicas (viento, lluvia, presi\u00f3n atmosf\u00e9rica\u2026).<\/p>\n

El nuevo m\u00e9todo clasifica cada segmento de v\u00eda en tres niveles de alerta y, gracias al uso de redes neuronales tipo LSTM (Long Short-Term Memory), alcanza una elevada precisi\u00f3n en tiempo real, incluso en las horas punta.<\/p>\n

El nuevo m\u00e9todo clasifica cada segmento de v\u00eda en tres niveles de alerta<\/p>\n

Adem\u00e1s, el modelo ha demostrado que los datos de tr\u00e1fico pueden servir como un indicador fiable de los niveles de \u00f3xidos de nitr\u00f3geno (NOx), uno de los contaminantes m\u00e1s perjudiciales para la salud, lo que resulta especialmente \u00fatil en entornos donde no se dispone de una red densa de sensores de calidad del aire.<\/p>\n

Esta capacidad permitir\u00eda reforzar la efectividad de las Zonas de Bajas Emisiones (ZBE), con medidas m\u00e1s localizadas y ajustadas al riesgo real de cada calle, evitando restricciones generalizadas de mayor impacto social.<\/p>\n

\u201cNuestro sistema acierta en el 90 % de los casos cuando el tr\u00e1fico es fluido y en el 70 % cuando anticipa episodios de tr\u00e1fico elevado. Esto abre la puerta a decisiones m\u00e1s \u00e1giles que eviten superar los l\u00edmites legales de contaminaci\u00f3n en zonas sensibles\u201d, a\u00f1ade Lorenzo-S\u00e1ez.<\/p>\n

<\/p>\n

Hemos comprobado una correlaci\u00f3n directa entre los flujos de tr\u00e1fico y los niveles de NOx registrado<\/p>\n

Javier Urchuegu\u00eda, tambi\u00e9n investigador de ITACA
\n<\/p>\n

Por su parte, Javier Urchuegu\u00eda, tambi\u00e9n investigador de ITACA, destaca: \u201cHemos comprobado una correlaci\u00f3n directa entre los flujos de tr\u00e1fico y los niveles de NOx registrados, lo que nos permite generar alertas incluso sin una red completa de sensores de calidad del aire. Es un hallazgo clave para muchas ciudades europeas con recursos limitados\u201d.<\/p>\n

Asimismo, Ver\u00f3nica Sanz, catedr\u00e1tica en la UV, investigadora del IFIC y coautora del estudio, explica que la inteligencia del sistema se ha desarrollado mediante modelos de IA capaces de aprender c\u00f3mo respira la ciudad y de anticipar cambios en el tr\u00e1fico y en la contaminaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cSe ha trabajado para que estos modelos sean robustos y se adapten a distintos escenarios, lo que abre la puerta a su aplicaci\u00f3n en muchas otras poblaciones\u201d, apunta. \u201cLa inteligencia artificial puede ser una gran aliada para\u00a0que las ciudades respiren mejor. Este sistema, desarrollado en Val\u00e8ncia, est\u00e1 listo para exportarse y ayudar a mejorar la calidad del aire en entornos urbanos de todo el mundo\u201d, subraya.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Ciudades m\u00e1s sostenibles y resilientes<\/h2>\n

Este trabajo supone un avance relevante en la gesti\u00f3n urbana basada en datos, integrando la inteligencia artificial como herramienta para abordar desaf\u00edos medioambientales complejos.<\/p>\n

Seg\u00fan sus autores, el sistema puede convertirse en un instrumento esencial para dise\u00f1ar intervenciones m\u00e1s din\u00e1micas, eficaces y socialmente aceptadas, especialmente orientadas a proteger a colectivos vulnerables como escolares, personas mayores o pacientes con enfermedades respiratorias.<\/p>\n

El sistema puede convertirse en un instrumento esencial para dise\u00f1ar intervenciones m\u00e1s\u00a0din\u00e1micas, eficaces y socialmente aceptada<\/p>\n

Entre las futuras l\u00edneas de desarrollo se incluyen la creaci\u00f3n de un gemelo digital de la ciudad de Val\u00e8ncia que permita simular medidas antes de su aplicaci\u00f3n real y la incorporaci\u00f3n de sensores del internet de las cosas (IoT, por sus siglas en ingl\u00e9s) adicionales para mejorar la predicci\u00f3n directa de contaminantes.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Miguel G. Folgado, Ver\u00f3nica Sanz, Johannes Hirn, Edgar Lorenzo-S\u00e1ez, Javier Urchuegu\u00eda. \u00abMethodology development for high-resolution monitoring of emissions in urban road traffic systems\u00bb. Atmospheric. Neural Computing and Applications<\/a>.\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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