Investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y de NEC Laboratories Europe GmbH han presentado un estudio que demuestra la viabilidad de reutilizar modelos de predicción de la calidad del aire en distintas zonas de Madrid con el objetivo de reducir el despliegue de estaciones de monitorización.
La investigación muestra un nuevo concepto del aprendizaje por transferencia (transfer learning), metafóricamente llamado smart beestricts. Se basa en la identificación de regiones afines con patrones de tráfico y condiciones meteorológicas similares para aplicar la reutilización de modelos de calidad del aire, centrados principalmente en la predicción de dióxido de nitrógeno (NO2), entre zonas diferentes pertenecientes a la ciudad de Madrid.
Para ello, toma como partida los datos abiertos proporcionados por el Ayuntamiento de Madrid y presenta un conjunto de datos abiertos que recopila información preprocesada de distintas fuentes para el año 2023. Así, se ha estudiado cuál es la calidad de las predicciones llevadas a cabo por modelos entrenados en regiones origen durante su aplicación a regiones destino, siguiendo el concepto de transfer learning.
Identificación de regiones afines para extender modelos de predicción
La investigación identifica las regiones afines y aquellas donde, por falta de afinidad con otras, sería beneficioso el despliegue de nuevas estaciones de monitorización de la calidad del aire.
De esta manera, se podrá extender geográficamente la cobertura de los modelos de predicción de la calidad del aire a regiones en las que actualmente no existen estaciones de monitorización, a partir de su entrenamiento en zonas afines que sí disponen de una gran riqueza de datos, así como identificar regiones adecuadas para el despliegue de nuevas estaciones de monitorización de la calidad del aire. Esta fuente de información contribuirá a la toma de decisiones relacionadas con la planificación urbana.
Este trabajo es resultado de la colaboración internacional entre los autores Celia Garrido Hidalgo y Luis Roda Sánchez, de la UCLM; y Gürkan Solmaz y Tobias Jacobs, de la sede central de investigación europea NEC Laboratories Europe en Heidelberg (Alemania).