03/09/2025@13:21:09
Un equipo del Instituto de Física Corpuscular y el Instituto de Tecnologías de Información y Comunicaciones ha desarrollado un sistema innovador de predicción y alerta temprana para el tráfico urbano en Valencia, utilizando técnicas de deep learning. Este método permite anticipar episodios de alta contaminación, facilitando la adopción de medidas preventivas. Con una antelación de 30 minutos, el sistema puede predecir el nivel de tráfico en tramos específicos, lo que es crucial dado que el tráfico representa aproximadamente el 60% de las emisiones totales de gases de efecto invernadero en la ciudad. El modelo utiliza datos de 1.472 sensores y variables meteorológicas para clasificar los niveles de alerta, alcanzando alta precisión incluso en horas punta. Este avance promete mejorar la calidad del aire y contribuir a la sostenibilidad urbana al permitir intervenciones más efectivas y adaptadas a las necesidades locales.
