El Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) ha dissenyat un sistema de predicció de la contaminació a l’aire basat en intel·ligència artificial. La tecnologia utilitza el mètode algorítmic de CALIOPE-Urban combinat amb les dades meteorològiques i d’emissions del trànsit per elaborar els pronòstics, actualment disponibles per a Barcelona, Catalunya, a Espanya, Portugal i Europa. El model treballa amb resolucions de fins a 10 metres, a diferents altures i en qualsevol punt d’una població mitjançant l’obtenció de mapes horaris de concentracions de NO2 al carrer, així com una quantificació de la seva incertesa associada.

La informació obtinguda permet dissenyar estratègies adequades a la regulació del trànsit i la protecció dels ciutadans davant els impactes de salut que suposa la contaminació atmosfèrica. Fins al moment s’ha posat en pràctica a la capital catalana, on s’ha conclòs que el districte de l’Eixample és l’àrea més afectada, malgrat que el 95% de la superfície urbana té més del 50% de la probabilitat de superar el límit legal de NO₂ anual legislat per la Comissió Europea, segons apunta el centre de recerca en un comunicat.

Els resultats també permeten concloure quines zones necessiten un monitoratge més intens per captar un nombre més elevat de dades. Així mateix, l’ús d’algoritmes d’aprenentatge automàtic garanteix que la intel·ligència artificial millora automàticament a mesura que s’incorpora més informació i genera resultats validats pels investigadors.

El sistema CALIOPE-Urban és l’única contribució espanyola al Servei de Vigilància Atmosfèrica de Copernicus CAMS (Copernicus Atmosphere Monitoring Service) de la Unió Europea.