Movilidad

Un equipo del Instituto ITACA de la Universitat Politècnica de València (UPV) y del Instituto de Física Corpuscular (IFIC, CSIC-UV) ha diseñado un sistema de predicción y alerta temprana basado en deep learning capaz de anticipar con 30 minutos de antelación episodios de tráfico intenso y contaminación. La herramienta, ya validada en València, está lista para exportarse a entornos urbanos de todo el mundo como aliada en la mejora de la calidad del aire.

Contaminación y salud pública

En València, el tráfico representa el 60 % de las emisiones de gases de efecto invernadero. Además de su impacto en el clima, la contaminación del aire se vincula a enfermedades graves como asma, cáncer de pulmón o problemas cardiovasculares, responsables de unas 300.000 muertes prematuras al año en la UE.

“El tráfico urbano es una fuente importante de contaminantes nocivos. No debemos olvidar que la contaminación del aire es la principal causa ambiental de muertes prematuras”, subraya Edgar Lorenzo-Sáez, investigador del ITACA.

Cómo funciona el modelo

El sistema se ha entrenado con datos de 1.472 sensores de tráfico distribuidos por València, además de variables meteorológicas como viento o lluvia. Gracias al uso de redes neuronales LSTM, logra una precisión del 90 % en tráfico fluido y del 70 % en episodios de congestión.

La innovación clave está en que los flujos de tráfico predicen los niveles de NOx, uno de los contaminantes más nocivos. Esto permite generar alertas incluso en ciudades que carecen de una red densa de estaciones de calidad del aire, optimizando las Zonas de Bajas Emisiones (ZBE) y evitando restricciones indiscriminadas.

“Hemos comprobado una correlación directa entre tráfico y NOx. Eso nos permite anticipar riesgos incluso sin sensores de contaminación, algo crucial para muchas ciudades europeas”, explica Javier Urchueguía, también investigador del ITACA.

Listo para otras ciudades

El modelo no solo predice, también aprende cómo respira la ciudad. “Se ha trabajado para que sea robusto y escalable, capaz de adaptarse a distintos escenarios”, señala Verónica Sanz, catedrática de la UV e investigadora del IFIC.

“El sistema está listo para exportarse y ayudar a mejorar la calidad del aire en entornos urbanos de todo el mundo. La inteligencia artificial puede ser una gran aliada para que las ciudades respiren mejor”, añade Sanz.

Futuro: gemelos digitales e IoT

El proyecto abre la puerta a nuevas aplicaciones en la gestión urbana:

• un gemelo digital de València que permita simular medidas antes de aplicarlas,

• la incorporación de sensores IoT adicionales para mejorar la predicción directa de contaminantes.

Publicado en la revista científica Neural Computing and Applications, el estudio cuenta con el respaldo de la Generalitat Valenciana y el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.