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La UPM liderará el desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial que ayude a reducir la contaminación atmosférica

El proyecto internacional MODELAIR, encabezado por una investigadora de la ETSI Aeronáutica y del Espacio, permitirá tomar decisiones informadas para el control y mitigación de la contaminación en zonas urbanas.

06.03.2023

La mayor parte de la población urbana europea está expuesta a niveles de contaminantes atmosféricos superiores a los que marcan las nuevas directrices de la Organización Mundial de la Salud (OMS).

En la búsqueda de soluciones a este acuciante problema surge MODELAIR, “Groundbreaking tools and models to reduce air pollution in urban areas”, un proyecto vinculado a las Acciones Marie Slodowska Curie de las Redes de Doctorado (MSCA-DN) y financiado con 2,7 millones de euros por la Comisión Europea a mediante el Programa Marco Horizonte Europa.

La Universidad Politécnica de Madrid (UPM) lidera este proyecto internacional y multidisciplinar a través de Soledad Le Clainche, investigadora de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE), que coordinará a prestigiosas empresas y universidades implicadas en este proyecto: Université Libre de Bruxelles (Bélgica), KTH Royal Institute of Technology (Suecia), Centro de Supercomputación de Barcelona, University of Bristol (Reino Unido), ARUP (España), Microflown Technologies (Países Bajos), BuildWind (Bélgica) y Air Quality Consultants (Reino Unido).

El objetivo de MODELAIR es “desarrollar una herramienta de inteligencia artificial que permita tomar decisiones informadas y sensatas para controlar la contaminación atmosférica en las zonas urbanas”, sostiene la investigadora de la UPM.

Para ello, estudiarán la contaminación de las principales ciudades de Europa, realizarán simulaciones y experimentos numéricos de dinámica de fluidos computacional (CFD) y usarán herramientas de análisis de datos para crear modelos predictivos.
Precisamente, se van a optimizar los actuales modelos (“estado del arte”), tomando en consideración la influencia de edificios, carreteras y otras infraestructuras sobre el flujo y la dispersión de contaminantes. “Esta novedosa herramienta de inteligencia artificial se pondrá a prueba en distintos núcleos urbanos europeos donde se analizará la influencia de la topología urbana sobre la dispersión de los contaminantes, se investigarán las principales fuentes de emisión para su posterior control o disipación, y se estudiará su integración en las redes de sensores de contaminación atmosférica con el fin de dotar a las principales ciudades europeas con un servicio de control de la contaminación de alta precisión y calidad”, explica Soledad Le Clainche.

Pero el proyecto tiene una doble finalidad, ya que ofrecerá formación especializada a 12 estudiantes de doctorado en: CFD, física y química atmosférica, ingeniería e informática. Obtendrán experiencia en análisis de datos y machine learning para contribuir al diseño de esas nuevas tecnologías disruptivas para las futuras ciudades sostenibles, que el proyecto MODELAIR pondrá al alcance de ayuntamientos y sectores industriales relevantes. De estos 12 doctorandos, cinco desarrollarán su tesis doctoral en la ETSIAE, mientras que el resto realizarán estancias de larga duración en este mismo centro de la UPM.

Un proyecto alineado con los ODS

MODELAIR, que está en la fase inicial y tiene prevista una duración de 48 meses, se alinea con la consecución de numerosos Objetivos de Desarrollo Sostenible: Ciudades y Comunidades Sostenibles (ODS 11), Acción por el Clima (ODS 13), Salud y Bienestar (ODS 3), Educación de Calidad (ODS 4), Alianzas para lograr los Objetivos (ODS 17) e Industria, Innovación e Infraestructura (ODS 9).

Sobre Soledad Le Clainche

Soledad Le Clainche es doctora en Ingeniería Aeroespacial por la Universidad Politécnica de Madrid. Actualmente es profesora contratada doctora del departamento de Matemática Aplicada a la Ingeniería Aeroespacial en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio de la UPM.

Sus líneas de investigación están centradas en el uso de modelos matemáticos para combatir el cambio climático mediante la identificación de estructuras en flujos, modelos de orden reducido, análisis de datos y desarrollo de modelos de machine learning, y simulación numérica CFD. Cuenta con más de 80 contribuciones científicas en estos temas.

También forma parte de la Comisión Mujeres y Matemáticas de la Real Sociedad Matemática Española que busca realizar diversos estudios acerca de la situación actual de las mujeres matemáticas en España en el ámbito de la educación y de la investigación.

Fuente: Universidad Politécnica de Madrid

Estudiantes del TecnoCampus presentan un proyecto al concurso universitario internacional de emprendedores Impacto Mayor

Un equipo formado por estudiantes del TecnoCampus ha participado este curso en el concurso de Innovación Impacto Mayor, que organiza la Universidad Mayor de Chile. Ambas entidades son integrantes de la Red Internacional de Universidades Emprendedoras. Se trata de un certamen internacional dirigido a estudiantes universitarios de España e Hispanoamérica, que tiene como objetivo el desarrollo de soluciones innovadoras a los desafíos generados por la pandemia en el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Los premios tienen una dotación total de 5000 dólares.

El TecnoCampus presentó a la pasada edición del concurso a un grupo de estudiantes de la Escuela Superior Politécnica liderado por el profesor Jaume Teodoro. El grupo estaba integrado por cinco estudiantes de ingenierías industriales e ingeniería informática: Aina Barnet, Erick Mejía, Hamza Chouli, Joan Gabarró y Aitor Juanola. Este grupo desarrolló el proyecto de los kiribatís, la primera moneda virtual que incentiva a las personas comunes a actuar en pro de los ODS y que proporciona recompensas por ello.

Fuente: La Vanguardia

ODS sobre cambio climático, el tema más comentado en Twitter, según

El proyecto europeo CS-Track ha realizado un estudio de las conversaciones sobre ciencia ciudadana en relación con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en esta red social. El análisis de la información ha permitido determinar el impacto que tienen ciertos temas en la sociedad y ha revelado que la lucha contra el cambio climático destaca sobre otros contenidos. Además, el método desarrollado se puede replicar en cualquier momento y sobre cualquier tema de interés en Twitter.

El ODS 13 ‘Acción por el clima’ es el que despierta más interés en Twitter dentro del campo de ciencia ciudadana. Esta es la principal conclusión de un estudio realizado en el marco del proyecto europeo CS-Track, que ha analizado las conversaciones sobre los ODS, los diferentes temas, los más comentados, las palabras más importantes, los hashtags y los usuarios más importantes entorno a ciencia ciudadana y objetivos de desarrollo sostenible en Twitter. Además, mediante el método desarrollado se puede monitorizar en el tiempo el impacto de este tema gracias a la replicabilidad del estudio, ya que el procedimiento realizado es independiente de los datos analizados. “Es necesario conocer esta información para determinar el impacto que tiene un cierto tema en la sociedad y es necesario que se pueda saber de una forma directa que es lo que está pasando en Twitter alrededor de este tema”, destaca Fernando Martínez Martínez, investigador de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la URJC  y coautor del estudio.

En este estudio se ha trabajado con un conjunto de tweets que contenían terminología relacionada con ciencia ciudadana (citizen science, citsci…) y sobre este conjunto de datos se ha aplicado un segundo filtro para obtener los mensajes relacionados con los ODS. A continuación, el equipo científico ha analizado las etiquetas (hashtags) más utilizadas tanto en los retweets (hashtags que aparecen en tweets que se han compartido o retweeteado) como en general (sumando al conteo anterior aquellos hashtags que aparecen en las publicaciones que no han sido retweeteados). “Aunque el proceso anterior nos permitió conocer el total de veces que un hashtag ha sido utilizado, fue necesario analizar como estas etiquetas evolucionaban en el tiempo para poder detectar picos en su uso y encontrar eventos importantes como conferencias, por ejemplo”, detalla el investigador.

Métodos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para el análisis de los tweets

La investigación llevada a cabo ha dado un paso más y no solo se ha centrado en estudiar los hashtags, sino que también se ha estudiado el resto de las palabras que aparecen en un tweet empleando el método de cálculo estadístico de TF-ID, que permite visualizar de una manera directa mediante una nube de palabras los términos de mayor relevancia en las publicaciones analizadas. Sin embargo, para poder entender las conversaciones y extraer datos de interés, también se han aplicado la técnica de Topic Modelling LDA. “A través de esta técnica, se ha conseguido crear subconjuntos de palabras que unidas entre sí forman un tema sobre el que se está hablando. Por ejemplo, en uno de los temas creado aparecieron las palabras future, earth, biodiversity, conservation, bethechange, renewableenergy, que nos indican que una de las conversaciones es como el uso individual de la energía impacta en la conservación de nuestros ecosistemas”, señala Fernando Martínez Martínez.

El siguiente paso consistió en clasificar los tweets por ODS mediante un modelo de machine-learning (algoritmo informático al que se le presentan datos y gracias a un proceso previo en el que se enseña a clasificar, este algoritmo otorga categorías a nuestros datos). Los resultados de este proceso mostraron que la mayor parte de los mensajes publicados estaban relacionados con el ODS 13, que trata sobre el cambio climático.

Por último, se analizaron las relaciones entre los usuarios, teniendo en cuenta los retweets, observando qué los usuarios más retweeteados están encabezados por la cuenta oficial de ODS en Twitter, mientras que el resto se distribuye entre personal profesional, divulgadores, bots y cuentas de proyecto (@cstrackproject o @cs_sdg2020).

Investigación de las actividades de ciencia ciudadana

El proyecto europeo CS-Track (H2020-SwafS-2019-1, grant agreement 872522) es un consorcio integrado por universidades y centros de investigación internacionales con el objetivo investigar las actividades que se realizan en ciencia ciudadana. Dentro del proyecto, del que forman parte los grupos de Investigación Ciberimaginario y LITE, y la Escuela Superior de Ingeniería de Telecomunicación de la Universidad Rey Juan Carlos, se analizan múltiples fuentes de información, entre las que se encuentran las redes sociales. Twitter es una de las redes sociales más utilizadas para compartir resultados y crear canales de comunicación en iniciativas de ciencia ciudadana. Entre las tendencias en Twitter en los últimos años destaca la Agenda 2030. En 2015, las Naciones Unidas estableció 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y 169 metas asociadas para dar forma a las políticas de desarrollo global y a las acciones.

Varios objetivos de la Agenda 2030 están estrechamente relacionados con los objetivos que se pretenden alcanzar en iniciativas de ciencia ciudadana, como el fomento de la participación, las asociaciones y colaboraciones, educación, vida sostenible y ciudadanía global. Estudiar la conversación sobre la Agenda 2030 y los ODS dentro de la comunidad de ciencia ciudadana puede ayudar a entender como los objetivos evolucionan, su relación con los usuarios y las tendencias en momentos específicos.

Fuente: Comunicación URJC