Valencia se está posicionando a la vanguardia de la lucha contra la contaminación urbana gracias a un innovador sistema desarrollado por el Instituto de Tecnologías de Información y Comunicaciones (ITACA) de la Universitat Politècnica de València y el Instituto de Física Corpuscular (IFIC). Utilizando técnicas avanzadas de deep learning, este sistema permite prever episodios de alta contaminación vinculados al tráfico, otorgando un margen de 30 minutos para tomar medidas preventivas.
El tráfico es un factor crítico, contribuyendo con alrededor del 60 % de las emisiones de gases de efecto invernadero en zonas urbanas como Valencia. El nuevo sistema ayuda a mitigar este problema al anticipar altos niveles de tráfico, posibilitando una intervención rápida y efectiva para mejorar la calidad del aire y proteger la salud pública.
Edgar Lorenzo-Sáez, del ITACA, recalca que la contaminación atmosférica está estrechamente relacionada con enfermedades graves como el asma y problemas cardiovasculares, siendo responsable de cerca de 300,000 muertes prematuras al año en la Unión Europea.
Este sistema utiliza datos de 1,472 sensores de tráfico y variables meteorológicas para clasificar las vías en diferentes niveles de alerta. Las redes neuronales tipo LSTM aseguran una alta precisión en tiempo real, incluso durante las horas punta, convirtiendo los datos de tráfico en un indicador confiable de los niveles de óxidos de nitrógeno (NOx), un contaminante altamente perjudicial.
Según Lorenzo-Sáez, el sistema acierta un 90 % de las veces en situaciones de tráfico fluido y un 70 % durante episodios de tráfico elevado. Esto abre la puerta a una gestión más ágil y eficiente de la contaminación, mejorando la efectividad de las Zonas de Bajas Emisiones con medidas localizadas.
Javier Urchueguía resalta la correlación entre el tráfico y los niveles de NOx, subrayando su importancia para ciudades con recursos limitados. Verónica Sanz, catedrática y coautora del estudio, menciona que estos modelos de inteligencia artificial pueden adaptarse a diferentes entornos, haciéndolos aplicables en diversas ciudades.
Este avance, significativo para la gestión urbana, planea incorporar más sensores del internet de las cosas y desarrollar un gemelo digital de Valencia. Este enfoque permitiría simular medidas antes de su implementación, contribuyendo a la sostenibilidad urbana y promoviendo el bienestar público.
