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• Análisis de datos en el rubro redundarían en menor contaminación

Información CCS Acatlán

Modelos “tradicionales” de Inteligencia Artificial (IA) aplicados en las mediciones de ozono en la Ciudad de México, así como la incorporación de algoritmos de aprendizaje profundo y redes convulcionales, permitiría hacer predicciones precisas sobre contingencias ambientales y, por ende, cuándo habría doble Hoy No Circula.

El estudio de Modelado de Mediciones de Ozono en la Ciudad de México con Técnicas Avanzadas, presentado por Oscar Arana Hernández, doctor en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), incorpora datos sobre la calidad del aire desde 2016, con el objetivo de construir un modelo viable que pueda dar indicios sobre las contingencias, a fin de tomar mejores decisiones en aras de contar con aire más limpio.

Ello, expuso el también especialista en Machine Learning (ML), porque actualmente las autoridades en la materia, como la Comisión Ambiental de la Megalópolis o la Secretaría del Medio Ambiente de la Ciudad de México toman decisiones de tipo reactivo, como lo es el doble Hoy No Circula.

La información sirve para entrenar un modelo de IA que procesa la información y crea imágenes sobre el comportamiento de las estaciones de monitoreo atmosférico, explicó el también profesor de asignatura en el Departamento de Computación de la Facultad de Ingeniería de la UNAM.

En la intervención en el Primer Congreso Internacional de Inteligencia Artificial, Arana Hernández precisó que la investigación continúa, pero a la fecha ha permitido mejorar la precisión en cuanto a predecir el número de días con contingencia ambiental en la Ciudad de México.

El modelo ML permite identificar patrones complejos en datos históricos de ozono. Algoritmos basados en éste se han aplicado en la predicción de ozono en China, Estados Unidos, Jordania y Suiza, pero combinarlos con el modelado de procesos químicos y físicos mejora las predicciones y la comprensión de dicho contaminante, añadió Arana Hernández.

Según el análisis, el mes con más contingencias ambientales, desde 2016, es mayo, mientras que la estación de monitoreo atmosférico que ha detonado más contingencias ambientales es la ubicada en la zona del Pedregal, puntualizó.

Categoría(s): IA

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