Aplicaciones de la inteligencia computacional a la predicción de contaminantes en el aire de Madrid
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En esta charla se expondrán los últimos desarrollos de la línea de investigación liderada por el Prof. Aznarte en el Departamento de Inteligencia Artificial de la UNED. Mediante modelos de aprendizaje automático e inteligencia computacional, y teniendo como punto de partida los datos recabados por la red de sensores del Ayuntamiento de Madrid, están siendo desarrollados modelos predictivos que permiten prefigurar el estado futuro de la atmósfera en lo relativo a contaminantes como el dióxido de nitrógeno. Como ejemplo, se mostrarán resultados de un modelo diseñado para generar predicciones probabilistas de concentraciones de dióxido de nitrógeno. Este modelo permite predecir la distribución completa de las concentraciones futuras de dicho contaminante, lo cual, a su vez, permite estimar la probabilidad de que se superen los umbrales fijados por el Ayuntamiento de Madrid en su Protocolo de Calidad del Aire.
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José Luis Aznarte Departamento de Inteligencia Artificial , UNED
