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Diseñan una herramienta para predecir el nivel de ruido urbano

Los investigadores de la Universidad de Málaga y Granada dan respuesta a multitud de variables que intervienen en la modelación del ruido ambiental.

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Investigadores de las Universidades de Málaga y Granada han diseñado un modelo para predecir el ruido ambiental de una ciudad en un amplio rango de situaciones. La herramienta resulta fácil de implementar, incluso por personal no experto, debido a su capacidad de ir aprendiendo a medida que analiza variables y obtiene así resultados muy precisos.

El investigador Antonio José Torija, de la Universidad de Málaga.

El sistema propuesto por los investigadores andaluces da respuesta a la multitud de variables que intervienen en la caracterización y modelación de ruido ambiental en entornos urbanos (flujo y composición de tráfico, fuentes de sonido complementarias, geometría de la calle, tipo y condición del asfalto). Además, es capaz de incluir la heterogeneidad de los espacios que caracteriza a los entornos urbanos, como las zonas de ocio, residenciales o comerciales. Para ello, abordan el problema con un modelo basado en técnicas de selección de características y métodos de regresión de aprendizaje automático.

La selección de variables implica simplificar el proceso de recogida de datos, lo que supone un ahorro de tiempo y que el método pueda ser aplicado por cualquier técnico, sin necesidad de ser experto. El hecho de elegir menos parámetros para medir, no supone reducir la precisión en los datos obtenidos, ya que se alcanza un nivel de exactitud elevado. Nuestro método puede tener una desviación de alrededor de 1 decibelio con respecto a las mediciones realizadas in situ en esa zona, subraya el investigador Antonio José Torija, de la Universidad de Málaga.

Otra de las ventajas que caracteriza al modelo es la utilización de técnicas basadas en aprendizaje automático. Este sistema propone la utilización de redes neuronales o máquinas de vectores de soporte, lo que permite el aprendizaje del modelo, porque adquiere experiencia a medida que analiza datos.

Por otra parte, Torija destaca la precisión del modelo, ya que las predicciones cuentan con un rango de error reducido. Así lo han comprobado en escenarios reales de la ciudad de Granada. “Tras implementar nuestros algoritmos, los resultados obtenidos fueron comparados con los datos reales medidos in situ en la ciudad de Granada, siendo el error observado de alrededor de 1 decibelio”, precisa.

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