Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA) tendemos a imaginar futuros lejanos en que un ejército de androides desempeña tareas realizadas hasta entonces por nosotros mismos. No obstante, solo tenemos que prestar atención al funcionamiento de drones, robots de cocina o vehículos semiautónomos para comprender que el futuro ya está aquí. Es lo que se denomina inteligencia artificial integrada. Aunque también existe, de manera más sutil: pensemos únicamente en los motores de búsqueda de internet, las recomendaciones publicitarias, los traductores automáticos online o, incluso más recientemente, las cámaras termográficas instaladas en aeropuertos y lugares con gran volumen de tránsito humano para evitar la propagación de la Covid-19.
Es evidente que la tecnología avanza, pero también lo hace el daño que estamos causando al planeta y, por tanto, a nuestras propias vidas. Podría parecer, así, que no hay progreso sin retroceso. Pensemos en nuestras ciudades, cada día más concurridas tanto por sus residentes como por sus extranjeros: la constante actividad humana, así como los sistemas establecidos para hacerla viable, está convirtiendo nuestras urbes en verdaderas burbujas de contaminación dentro de las cuales vivimos.
¿Qué podemos hacer, más allá de limitar las emisiones tóxicas a la atmósfera para prevenir los efectos contaminantes? La predicción es una de las soluciones clave: tanto a los ciudadanos como a las autoridades nos ayudaría conocer el pronóstico de contaminación de ciertas áreas urbanas. De la misma manera que cancelamos un fin de semana en la montaña debido a los avisos de fuertes nevadas, podríamos suspender también la visita a cierta zona de la ciudad que se vaya a ver afectada por un crecimiento de partículas contaminantes. Sirviéndose de esta clase de datos, también el ayuntamiento de una ciudad podría restringir aquella actividad que por su alto coeficiente contaminante pueda poner en riesgo la salud de los ciudadanos, especialmente la de aquellos más vulnerables.
La velocidad y precisión en el análisis de datos de la inteligencia artificial la convierte en aliada imprescindible para el avance social.
Hasta ahora, las diversas mediciones de los niveles de contaminación urbana se realizaban en tiempo real y, de manera más generalizada, a posteriori. Pero la tecnología avanza, y la inteligencia artificial comienza a erigirse en la aliada esencial a la hora de pronosticar los índices de polución. Recordemos que la inteligencia artificial es la capacidad proporcionada a una máquina para que pueda equipararse al ser humano –con rapidez– en términos de aprendizaje y razonamiento. Si la aplicamos al estudio de la calidad del aire, es fácil comprender cómo el procesamiento de información acerca de las partículas contaminantes expulsadas a la atmósfera puede permitir una medición previa que, hasta hace poco, era inviable.
Así lo entendieron, al menos, un grupo de investigadores del laboratorio de modelado y predicción de la calidad del aire de la Universidad de Houston. Los nortamericanos han publicado un estudio por el que certifican la creación de un modelo híbrido que pronostica la concentración de partículas contaminantes de manera más fiable y precisa que los modelos tradicionales. Además, mediante la combinación de modelos numéricos y de inteligencia artificial, este nuevo sistema híbrido logra pronosticar los niveles de polución con hasta 14 días de antelación. Por supuesto, aún queda camino por recorrer: el mismo estudio reconoce que el modelo pierde exactitud en sus pronósticos a partir del segundo día.
Con anterioridad a dicho estudio, un equipo de científicos informáticos de la Universidad de Loughborough publicaba otra investigación certificando la exactitud de predicción de los niveles de contaminación de su sistema, basado totalmente en la inteligencia artificial. El análisis de datos históricos de emisiones contaminantes, temperatura ambiental, humedad relativa, velocidad del viento y topografía de la zona estudiada permiten esa precisión en la respuesta. La barrera de dicha precisión en los pronósticos, en este caso, también se sitúa en los dos días de antelación.
La aplicación de la inteligencia artificial al estudio de la calidad del aire permite una medición previa que, hasta hace poco, era inviable.
Una de las principales virtudes de ambos sistemas es que utilizan la IA para procesar y analizar millones de datos y ecuaciones que permiten determinar cómo y dónde se producen las partículas PM2.5. Estas partículas son las más nocivas para la salud, dado su tamaño inferior a las 2,5 micras de diámetro, el cual les permite invadir con facilidad nuestro sistema respiratorio.
La inteligencia artificial aplicada a los pronósticos de contaminación del aire, por tanto, ha llegado para quedarse. No es casual que el Parlamento Europeo publicase una resolución sobre política industrial en materia de inteligencia artificial y robótica a principios de 2019, otorgando a esta modalidad científica un papel primordial en la transformación social que exigen los tiempos actuales. El futuro ya está aquí, pero cualquier mejora que se logre en el desarrollo de estos sistemas de predicción puede lograr que habitemos dicho futuro en unas ciudades completamente limpias.