Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un sistema de inteligencia artificial para detectar y evaluar actividades ruidosas a partir de datos de redes sociales.

Desarrollaron un sistema de análisis de texto que, aplicado a los comentarios publicados en las redes sociales, es capaz de detectar automáticamente las quejas sobre contaminación acústica y clasificarlas según su origen. Este sistema combina inteligencia artificial (aprendizaje automático) con diversas técnicas de análisis del lenguaje.

Además, el sistema puede predecir la aparición de eventos ruidosos, que puede ayudar a los administradores de la ciudad a diseñar intervenciones tempranas para evitar disturbios y problemas de salud para los ciudadanos. El estudio se ha desarrollado en colaboración con Télécom Paristech.

En Europa, se estima que el 25 por ciento de la población está expuesta a altos niveles de ruido, lo que puede aumentar los riesgos para la salud. Esto causa problemas de salud pública y reduce la calidad de vida. especialmente en las zonas urbanas asociadas a la falta de descanso y al estrés.

Las encuestas tradicionales se han utilizado para determinar las percepciones de los ciudadanos sobre entornos urbanos ruidosos, pero estos tienen los inconvenientes de un alto costo derivado del desarrollo y la ejecución, un número limitado de participantes, y la duración de la campaña de levantamiento.

Adicionalmente, este sistema no es ágil a la hora de detectar problemas o eventos ruidosos específicos. En años recientes, han surgido nuevos sistemas de participación ciudadana online que permiten la interacción con los gestores locales, pero generalmente no son utilizados por la población.

Los usuarios de las redes sociales publican opiniones y sentimientos sobre diversos temas:política, TELEVISOR, productos y por supuesto, el entorno, incluida la contaminación acústica.

Luis Gascó, un investigador del grupo de Instrumentación y Acústica Aplicada (I2A2) de la UPM dice:"Durante años, Las empresas han estado aplicando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para conocer la opinión de los clientes sobre sus productos y servicios en las redes sociales con el fin de mejorar las ventas. Sin embargo, esta tendencia tecnológica no se ha aplicado en la gestión de la ciudad, faltan publicaciones en las redes sociales que pueden proporcionar datos en tiempo real sobre problemas en una ciudad ".

De este modo, el equipo de investigación del proyecto ha desarrollado un sistema de análisis de textos que es capaz de detectar automáticamente las quejas sobre contaminación acústica y clasificarlas según su origen.

Para tal fin, utilizaron las últimas técnicas en inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, y diversas técnicas de análisis del lenguaje. Adicionalmente, Los investigadores han diseñado un sistema de pronóstico utilizando técnicas estadísticas que les permiten conocer la aparición de un evento de ruido perturbador a partir del número de quejas y palabras específicas.

La aplicación del sistema desarrollado por los investigadores de la UPM no se limita únicamente al campo de la contaminación acústica. Los investigadores dicen que podría usarse para detectar otros tipos de problemas, incluidos los daños a las infraestructuras y el sentimiento de los ciudadanos ante cambios en el urbanismo como la semipeatonalización de la Gran Vía de Madrid.

Ahora, los investigadores junto con sus colegas franceses de Télécom ParisTech están buscando nuevos socios, principalmente empresas de gestión de ciudades e infraestructura de transporte, realizar un proyecto de transferencia tecnológica para probar esta tecnología in vivo.