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jornada "Hacia una Inteligencia Artificial por y para la sociedad"

Islas de calor o accidentes: ejemplos de innovación de la Cátedra de Nueva Transición Verde de la UMH

1/12/2020 - 

ELCHE. Medir el efecto del calor en entornos urbanos y rurales, o predecir la gravedad de accidentes de tráfico con precisión personalizada y preventiva son algunas de las aplicaciones prácticas que la UMH logra realizar gracias a la Inteligencia Artificial. Así lo expuso en la jornada "Hacia una Inteligencia Artificial por y para la sociedad" el vicerrector adjunto de Innovación Social y Mecenazgo, Agustín Pérez, que también es miembro del grupo de investigación de la UMH "Investigación en el desarrollo de la empresa actual" y director de la Cátedra de Nueva Transición Verde.

Pérez, en su ponencia aportó las claves para manejar de forma efectiva y útil la gran cantidad de datos e información. De este modo, apunta a que las técnicas de Inteligencia Artificial, Big Data o Data Mining ayudan a gestionarla y gracias a ellas se pueden establecer fases de análisis como la recopilación de datos -estructurados o no, que se generan solos- y la aplicación de Internet de las Cosas (IoT) para integrar esos datos. La gestión de esa información lleva al "conocimiento para tomar mejores decisiones". 

Islas de calor

Desde la Cátedra de Nueva Transición Verde han realizado algunas aplicaciones prácticas sobre innovación hacia una transición verde. Así, para el Gobierno de Murcia y su Consejería de Cambio Climático sacaron adelante un estudio para medir el efecto en el entorno urbano de islas de calor, del efecto de absorción de calor y de expulsión en varios puntos de la región. De este modo, pretendían encontrar zonas fuera y dentro de las urbes más afectadas por el calor teniendo en cuenta parámetros de franjas horarias, diferencia de temperatura o humedad entre otras claves. También querían determinar si había diferencias entre las zonas urbanas y el entrono rural. 

El estudio se dio durante un año en diferentes temporadas y horas. En el trabajo de campo se tomaban fotografías de ciertos puntos de la ciudad hacia el punto más alto del cielo para ver si se veía mucho o poco cielo, o más edificios. Para ello se ubicaron sensores y podían distinguir fácilmente el cielo visible de centenares de imágenes, algo que determinaron con una cámara entrenada para ello.

Colocaron en varios municipios murcianos tres diferentes sensores en entornos urbanos y cuatro sensores en un entorno rural. Así, se daban mediciones de un registro por segundo y lograron un total de 31.500.000 de datos por cada uno de los sensores colocados. De este modo, consiguieron 380 millones de datos en conjunto, que fueron analizados y llevados a estudio par ver las diferencias entre entornos rurales o urbanos, amplios o estrechos. Así, crearon un software ad hoc con variables propias para determinar la sensación térmica y analizar e interpretar los datos en diferentes estaciones del año. Después de concluir el proyecto se pudo determinar en qué momentos del día era más seguro para menores y mayores salir a la calle en verano. A veces, las franjas más peligrosas no eran las de pleno sol, sino horas después. 

Accidentes de tráfico

En otro estudio de la UMH, según aporta Agustín Pérez, tomaron datos para pronosticar la gravedad de accidentes de tráfico en determinados puntos de la carretera. De este modo, ayudaban a establecer no solo puntos negros, sino conductas peligrosas de conductores. 

La toma de datos se obtuvo en España (en 2015) y Reino Unido (entre 2009 y 2012) en diferentes períodos. Tuvieron en cuenta los accidentes en estos diferentes períodos a tiempo real (hora y momento del día) y pudieron ver patrones en muchos de ellos. Por ejemplo, en Sevilla, se daban de lunes a viernes, en una circunvalación y en horario de 8.40 a 9.20 que coincidía con la entrada a centros escolares.

Otros de los ejemplos en los que trabajan con la IA van relacionados con el desarrollo sostenible, con ver si los hogares son seguros para la salud en entornos más o menos ricos. 

Pérez trató estos temas en una ponencia dentro de la jornada "Hacia una Inteligencia Artificial por y para la Sociedad" organizada por el Parque Científico de la UMH. El vicerrector adjunto de Innovación Social y Mecenazgo expuso su ponencia en el apartado de "Investigación y Desarrollo en la UMH: Inteligencia artificial aplicada a temas sociales y transición verde". También hubo espacio para preguntas y las ponencias la experta en IA Nuria Oliver y una charla posterior con expertos en Inteligencia Artificial junto con el investigador de la UMH Alejandro Rabasa  Juan José García y Natalia Gavalda, de la Asociación Nacional de Big Data y Analytics (Anban). 

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