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Sábado, 24 de Junio de 2017

Siemens pronostica la contaminación del aire en las ciudades

Siemens
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La compañía desarrolla un software inteligente basado en redes neuronales artificiales para predecir con precisión el grado de contaminación del aire en grandes ciudades. Este software puede dar a las ciudades y a sus residentes la información necesaria para minimizar los picos de contaminación con varios días de anticipación.

El crecimiento explosivo del número de habitantes de las ciudades está planteando un enorme desafío para las infraestructuras urbanas, que están llegando a sus límites en muchos lugares. Hoy, más del 50% de la población mundial se ha asentado en menos del 2%de la superficie terrestre. Como resultado, los centros urbanos con sus necesidades de tráfico, industria y energía ya representan cerca del 70% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. Según un análisis publicado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en mayo de 2015, casi el 90% de la población urbana del mundo respira aire con niveles de contaminantes mucho más altos que los recomendados.

Por este motivo, Siemens ha desarrollado modelos de predicción de la contaminación atmosférica basados en redes neuronales. Estos modelos pueden predecir con precisión el grado de contaminación en las grandes ciudades varios días antes. Las redes neuronales son modelos informáticos que funcionan como el cerebro humano, aprendiendo a través del entrenamiento a reconocer relaciones y hacer predicciones.

Durante el desarrollo y prueba del sistema de predicción, se utilizaron datos meteorológicos y de emisiones de la ciudad de Londres, recolectados por aproximadamente 150 estaciones de sensores a lo largo de su área metropolitana. Estos datos permitieron “entrenar” al sistema. Específicamente se recogieron mediciones de emisiones de gases como el monóxido de carbono, el dióxido de carbono y los óxidos de nitrógeno, y se relacionaron el desarrollo de estas emisiones con los datos meteorológicos del mismo período, incluidos factores como humedad, irradiación solar, cobertura de nubes y temperatura. También se programaron en el modelo parámetros tales como días laborales, fines de semana, feriados, eventos masivos (ej deportivos) ya que ellos influyen en el tráfico y en la contaminación. Después de algunas pruebas el sistema puede hoy predecir el nivel de contaminación del aire en 150 puntos de la ciudad por cada hora de los siguientes tres días con una tasa de error inferior al 10%.

Ya sea como una ayuda para tomar medidas que minimicen la contaminación, o como un servicio para los residentes preocupados por su salud, el software predictivo de Siemens ofrece a las ciudades una herramienta para trabajar hacia un mejor futuro para sus habitantes.

     

Tags: contaminación del aire ciudades software Siemens redes neuronales artificiales