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VALLADOLID

El meteorólogo de la calidad del aire

Un investigador de Telefónica diseña un sistema que genera predicciones fiables con dos días de antelación

E. LERA
19/11/2019

 

Una de las dificultades para gestionar el problema de la contaminación del aire en las ciudades es la toma de medidas que sean efectivas para bajar los niveles de contaminación, al mismo tiempo que minimicen las restricciones de movilidad de los ciudadanos. Para ello no solo es preciso disponer de suficientes medidas de contaminación –normalmente se toman en un pequeño número de estaciones fijas de medida repartidas por la ciudad–, también es necesario entender cómo la movilidad de vehículos a motor, las diferentes modalidades de transporte, las condiciones climáticas y los dinámicas de actividad laboral condicionan la aparición de niveles de contaminación perjudiciales para la salud.

Además, cuando las medidas requeridas para paliar niveles muy altos de contaminación tienen un gran impacto en la movilidad de personas (por ejemplo, restringir la circulación de vehículos privados), es preciso que se anuncien con la suficiente antelación para que los ciudadanos puedan encontrar modos de transporte alternativos.

En este escenario aparece Javier Carro, data scientist y project manager en el área de Big Data for Good & Sports Analytics de LUCA Telefónica. Su proyecto aborda el problema de la predicción de la contaminación debido a uno de los contaminantes más peligrosos, el dióxido de nitrógeno, que es producido por las emisiones de vehículos con motor de combustión. Por este motivo, integrando diversas fuentes de datos –histórico de medidas de contaminación, predicción meteorológica, flujos de movimientos de población, etc.– y aplicando técnicas de inteligencia artificial, el sistema genera predicciones fiables de la calidad del aire con dos días de antelación.

En su opinión, esta herramienta tiene dos ventajas. Por un lado, se puede planificar la movilidad de una ciudad teniendo información tan útil como la medición de demanda real de desplazamientos tanto dentro de la ciudad como en sus conexiones con el exterior, las vías congestionadas que generan altas emisiones... Y, por otro lado, a esta planificación se le suma la información que relaciona la movilidad de vehículos con la contaminación, de forma que se pueden tomar medidas frente a episodios de alta contaminación con suficiente antelación y control de las zonas sobre las que es recomendable actuar (zonas potenciales de altas emisiones).

Para hacer el análisis se utilizan datos de varias fuentes. Los datos que aporta Telefónica son sobre la movilidad de vehículos medida gracias a los eventos de la red de telefonía móvil. «La información sobre esta movilidad respeta escrupulosamente la privacidad de las personas ya que está anonimizada al eliminarse las referencias a personas individuales y agregada, puesto que suman cantidades suficientes de individuos en cada zona de manera que no pueda hacerse reidentificación», afirma Carro. Se utilizan, además, datos abiertos sobre meteorología, que influyen de forma determinante en el comportamiento de la contaminación, y datos de las estaciones municipales de medida de contaminación. Toda esta información se combina y se utiliza para entrenar un sistema de inteligencia artificial, el cual, una vez en funcionamiento produce estimaciones horarias de contaminación en diferentes puntos de la ciudad con 24 o 48 horas de anticipación.

El project manager de Telefónica asegura que la parte crucial del análisis es el uso de datos agregados de actividad móvil junto a algoritmos de inteligencia artificial que, a partir de todos los datos mencionados anteriormente, consigue hacer la predicción de calidad de aire con una fiabilidad muy alta. «Junto a la meteorología, la movilidad es lo que más afecta a la calidad del aire, y este último factor suele trabajarse con datos fijos o basados en encuestas. En algunas ciudades se utilizan los sensores de intensidad de tráfico que reflejan el estado de ocupación de las vías pero no proporcionan información sobre la procedencia de los vehículos que las congestionan. La fiabilidad que se consigue es más que suficiente para la gestión del impacto de la contaminación. Además, las técnicas interactivas de visualización que se utilizan proporcionan un cuadro de mando», sostiene.

Esta iniciativa se podría aplicar en todas las ciudades. Por el momento se ha probado en Madrid y São Paulo, y se ha considerado un ejemplo de referencia por parte de la GSMA, la asociación mundial de operadores de Telefonía. «Cualquier ciudad para la que la gestión de la calidad del aire sea un reto se puede beneficiar de esta forma de gestionarlo. Por lo general estas ciudades ya tienen una red de medición de contaminantes con cuyos datos se podrían entrenar los algoritmos, y los datos de movilidad de Telefónica obviamente están disponibles para cualquier ciudad. Además el sistema cuenta con una API que permite integrarlo con otros sistemas que las AAPP ya estén utilizando. Estaríamos encantados de que un Ayuntamiento se ofreciera a pilotar nuestra solución, incluyendo todas las fases del proyecto, recolección de datos, análisis predictivo e intervención a partir de los análisis».

La iniciativa surgió hace dos años en el área de Big Data for Good de LUCA y está lista para utilizarse. De hecho, el año pasado se presentó un ejemplo en el que se podía consultar la predicción de calidad y de potenciales alertas de restricciones de movilidad desde el dispositivo Movistar Home de Telefónica.
En esta línea, defiende que este sistema, frente a otros que proporcionan información sobre la calidad del aire y alertas correspondientes, es capaz de gestionar la relación directa que hay entre la movilidad medida y la contaminación, lo que posibilita tomar medidas más específicas.

Los siguientes pasos son, en primer lugar, superar la fase de piloto y pasar a la producción de la mano de algún ayuntamiento que quiera utilizar este «novedoso enfoque» y, en segundo, desarrollar junto al área de Internet de las Cosas (IoT) de Telefónica la incorporación de medidas de contaminación en movilidad con una resolución a nivel de calle. De esta forma, se podrían elaborar mapas mucho más precisos que los que en la actualidad se obtienen usando solo los datos de estaciones fijas de medida.

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