Una preocupación genuina para las comunidades de todo el mundo es que la contaminación del aire está matando a unas siete millones de personas cada año.
Un equipo de científicos de la Universidad de Loughborough espera ayudar a erradicar este miedo con un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) que han desarrollado y que puede predecir los niveles de contaminación del aire con horas de anticipación.
La tecnología es nueva por varias razones, una de ellas es que tiene el potencial de proporcionar una nueva visión de los factores ambientales que tienen un impacto significativo en los niveles de contaminación del aire.
El profesor Qinggang Meng y el Dr. Baihua Li lideran el proyecto que se centra en el uso de IA para predecir ‘PM2.5’, partículas de menos de 2.5 micras (10−6 m) de diámetro, que a menudo se caracteriza por una visibilidad reducida en las ciudades y aire nebuloso cuando los niveles son altos.
El material particulado es un tipo de contaminante del aire y es el contaminante con mayor evidencia de preocupación por la salud pública.
Esto se debe a que las partículas son tan pequeñas que pueden llegar fácilmente a los pulmones y luego al torrente sanguíneo, lo que resulta en impactos cardiovasculares, cerebrovasculares y respiratorios.
Según el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales, se entiende que no hay “un umbral seguro por debajo del cual no se prevean efectos adversos“.
Ya existen sistemas que pueden predecir PM2.5, pero la investigación de la Universidad de Loughborough busca llevar la tecnología al siguiente nivel.
El sistema que los investigadores han desarrollado es novedoso para los siguientes aspectos:
- Predice los niveles de PM2.5 por adelantado, brindando predicciones para los niveles en una hora a varias horas, más 1-2 días por adelantado
- Interpreta los diversos factores y datos utilizados para la predicción, lo que podría conducir a una mejor comprensión del clima, los factores estacionales y ambientales que pueden afectar a PM2.5
- No solo predice una cifra; predice el nivel de PM2.5 más un rango de valores dentro de los cuales podría caer la lectura de la contaminación del aire, conocido como “análisis de incertidumbre”
- Tiene las capacidades para ser utilizado como una herramienta de análisis de contaminación del aire.
El análisis de incertidumbre del sistema y la capacidad de comprender los factores que afectan a PM2.5 son particularmente importantes, ya que esto permitirá a los posibles usuarios finales, formuladores de políticas y científicos comprender mejor las causas relacionadas de PM2.5 y cuán confiable es la predicción.
El Dr. Yuanlin Gu es el investigador asociado que trabaja en el proyecto en la Universidad de Loughborough.
El equipo de LU creó el sistema utilizando aprendizaje automático, un tipo de tecnología de inteligencia artificial que utiliza grandes cantidades de datos para aprender reglas y características, de modo que un sistema pueda hacer predicciones.
Los investigadores utilizaron datos históricos públicos sobre la contaminación del aire en Beijing para entrenar y probar los algoritmos; China fue seleccionada como centro de atención, ya que 145 de 161 ciudades chinas tienen serios problemas de contaminación del aire.
El sistema desarrollado ahora será probado en datos en vivo capturados por sensores desplegados en Shenzhen, China.
El objetivo del proyecto es explorar cómo se puede utilizar el carbono como un producto comercializable para establecer un nuevo apalancamiento económico efectivo para controlar las emisiones.
Se prevé que las ciudades, regiones y fábricas recibirán créditos por la cantidad de carbono que pueden emitir y, si lo superan, deben “comprar” más créditos.
Alternativamente, si una ubicación cae por debajo de su límite, puede vender los créditos excedentes en el mercado de carbono para obtener ganancias.
El objetivo es integrar el modelo de predicción PM2.5 de la Universidad de Loughborough en una plataforma en línea a la que puedan acceder los participantes del esquema de comercio de carbono.
Esto permitirá a los participantes utilizar el sistema para acceder a información significativa en tiempo real sobre los niveles de contaminación que les ayudará a diseñar una estrategia comercial.
De la investigación, el profesor Meng dijo: “La contaminación del aire es un desafío acumulado a largo plazo que enfrenta todo el mundo, y especialmente en muchos países en desarrollo.
“El proyecto tiene como objetivo medir y pronosticar la calidad del aire y los niveles de contaminación.
También exploramos la viabilidad de vincular la información en tiempo real sobre las emisiones de carbono con el comercio de crédito de carbono de extremo a extremo, dedicándonos así al control del carbono y la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero.
“Esperamos que esta investigación ayude a generar un aire más limpio para la comunidad y mejorar la salud de las personas en el futuro“.
Saurabh Goyal, CEO del socio de la industria Satoshi Systems Ltd, agregó: “Estamos impresionados y entusiasmados por el trabajo realizado por la Universidad de Loughborough.
“Creemos que todo tipo de participantes, como contaminadores, limpiadores, creadores de mercado, coberturistas, especuladores, gobiernos y responsables políticos, encontrarán estos datos muy útiles antes de comprar o vender créditos de carbono en nuestra plataforma.
“Actualmente estamos en conversaciones con las autoridades gubernamentales y cívicas tanto en China como en el Reino Unido para establecer el intercambio.
“Cualquier persona interesada en participar en esta plataforma de intercambio de emisiones puede comunicarse conmigo en saurabh.goyal@satoshi.ltd“.
Fuente: Loughborough University
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