{"id":83829,"date":"2026-05-12T11:00:22","date_gmt":"2026-05-12T09:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/miradordeatarfe.es\/?p=83829"},"modified":"2026-05-10T13:51:13","modified_gmt":"2026-05-10T11:51:13","slug":"ana-del-aguilauna-investigadora-atarfena","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miradordeatarfe.es\/?p=83829","title":{"rendered":"Ana del \u00c1guila,una investigadora atarfe\u00f1a"},"content":{"rendered":"
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Ana del \u00c1guila, del Instituto Interuniversitario de Investigaci\u00f3n del Sistema Tierra en Andaluc\u00eda de la UGR, desarrolla un sistema capaz de predecir la calidad del aire con tres d\u00edas de antelaci\u00f3n<\/h3>\n<\/header>\n
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La investigadora trabaja en una herramienta basada en IA que permite anticipar episodios de contaminaci\u00f3n a escala urbana y apoyar la toma de decisiones p\u00fablicas<\/strong><\/p>\n

Ana del \u00c1guila, investigadora del Instituto Interuniversitario de Investigaci\u00f3n del Sistema Tierra en Andaluc\u00eda y del Departamento de F\u00edsica Aplicada de la Universidad de Granada, ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial que permite predecir la calidad del aire urbano con hasta tres d\u00edas de antelaci\u00f3n. La investigadora cuenta con una Beca Leonardo en Ciencias B\u00e1sicas (F\u00edsica), impulsada por la Fundaci\u00f3n BBVA. El objetivo del trabajo es evaluar la capacidad de la inteligencia artificial para anticipar la evoluci\u00f3n del \u00edndice de calidad del aire en entornos urbanos.<\/p>\n

\"\"El modelo se centra en la predicci\u00f3n del \u00edndice de calidad del aire, uno de los principales mecanismos empleados para el seguimiento de la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica. Seg\u00fan explica del \u00c1guila, este \u00edndice \u201cclasifica la calidad del aire por colores: buena, en azul; razonablemente buena, en verde; regular, en amarillo; desfavorable, en rojo; muy desfavorable, en granate y, por \u00faltimo, extremadamente desfavorable, en morado\u201d.<\/p>\n

El \u00edndice se calcula a partir de los datos recogidos por estaciones de calidad del aire distribuidas en los n\u00facleos urbanos, que registran la concentraci\u00f3n de distintos contaminantes atmosf\u00e9ricos. Entre ellos se encuentran el di\u00f3xido de nitr\u00f3geno (NO\u2082), el ozono (O\u2083) y las part\u00edculas en suspensi\u00f3n, diferenciadas seg\u00fan su tama\u00f1o en las denominadas PM10 y PM2,5. Las PM10, con un di\u00e1metro de hasta 10 micr\u00f3metros, incluyen part\u00edculas como polvo o polen, mientras que las PM2,5, de hasta 2,5 micr\u00f3metros, est\u00e1n habitualmente asociadas a procesos de combusti\u00f3n y, por su menor tama\u00f1o, pueden penetrar en zonas m\u00e1s profundas de los pulmones, con un mayor riesgo para la salud.<\/p>\n

\u201cLas estaciones miden los distintos contaminantes y asignan el nivel del \u00edndice de calidad del aire en funci\u00f3n del contaminante que presenta el peor valor. Si, por ejemplo, el ozono y el di\u00f3xido de nitr\u00f3geno se encuentran en rangos asociados al color azul, pero las PM10 alcanzan un nivel regular, la estaci\u00f3n mostrar\u00e1 un \u00edndice de calidad del aire en amarillo\u201d, precisa la investigadora.<\/p>\n

El modelo desarrollado en el marco de este proyecto trabaja con datos procedentes de estaciones de calidad del aire ubicadas en las ciudades de Barcelona, Granada y Madrid, e incorpora asimismo variables meteorol\u00f3gicas como la temperatura, la humedad, la precipitaci\u00f3n, la presi\u00f3n atmosf\u00e9rica y la velocidad y direcci\u00f3n del viento. \u201cLa meteorolog\u00eda es determinante. La lluvia favorece la limpieza del aire, mientras que las situaciones de altas presiones, asociadas al buen tiempo, generan una atm\u00f3sfera m\u00e1s estable, con menor ventilaci\u00f3n, lo que propicia el estancamiento de contaminantes cerca de la superficie. Esto explica que, incluso en d\u00edas soleados, los \u00edndices de calidad del aire puedan empeorar\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n

La herramienta se basa en un algoritmo de redes neuronales recurrentes entrenado con series temporales de datos, dise\u00f1ado para realizar predicciones del \u00edndice de calidad del aire a uno, dos y tres d\u00edas vista. \u201cEn el modelo hemos seleccionado tres estaciones por ciudad, atendiendo a su mayor continuidad de datos y a la diversidad de entornos y perfiles de contaminaci\u00f3n. Hemos trabajado con los \u00faltimos cinco a\u00f1os con informaci\u00f3n m\u00e1s completa y robusta, empleando cuatro de ellos para el entrenamiento del modelo y el \u00faltimo para su validaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n\u201d, resume del \u00c1guila.<\/p>\n

A partir de este proceso, el sistema gener\u00f3 predicciones que posteriormente se compararon con los valores reales registrados en las estaciones. \u201cEl grado de acierto observado es elevado, situ\u00e1ndose aproximadamente entre el 82 % y el 85 %. Se trata de un resultado muy relevante para anticipar la calidad del aire y facilitar la toma de decisiones\u201d, subraya la investigadora.<\/p>\n

El proyecto Leonardo se encuentra actualmente en su fase final. \u201cTras numerosas pruebas y ajustes de par\u00e1metros en las que ha sido clave el trabajo del equipo, estamos redactando un art\u00edculo cient\u00edfico que recoge los resultados finales. A partir de ah\u00ed, estudiaremos posibles aplicaciones futuras de este tipo de herramientas en el \u00e1mbito de la gesti\u00f3n ambiental y la informaci\u00f3n ciudadana\u201d, indica.<\/p>\n

Uno de los principales valores a\u00f1adidos de esta propuesta es su capacidad para ofrecer predicciones m\u00e1s precisas a escala local. \u201cExisten otros sistemas de predicci\u00f3n del \u00edndice de calidad del aire que emplean datos del programa europeo Copernicus y que integran informaci\u00f3n procedente de sat\u00e9lites, predicciones meteorol\u00f3gicas y modelos complejos. Sin embargo, est\u00e1n concebidos para escalas regionales, lo que limita su precisi\u00f3n en el \u00e1mbito urbano\u201d, explica.<\/p>\n

La investigadora destaca finalmente el potencial de este tipo de modelos para anticipar episodios de peor calidad del aire. \u201cDisponer de informaci\u00f3n con antelaci\u00f3n puede ayudar a personas especialmente vulnerables, como quienes padecen afecciones respiratorias o cardiovasculares, a planificar mejor sus actividades al aire libre. Adem\u00e1s, estos desarrollos pueden aportar informaci\u00f3n complementaria para dise\u00f1ar estrategias de prevenci\u00f3n y sensibilizaci\u00f3n en entornos urbanos\u201d, concluye.<\/p>\n

Ana del \u00c1guila (Mollet del Vall\u00e8s, Barcelona, 1993) es investigadora postdoctoral de F\u00edsica Aplicada en el Instituto Interuniversitario de Investigaci\u00f3n del Sistema Tierra en Andaluc\u00eda de la UGR, donde trabaja en el Grupo de F\u00edsica de la Atm\u00f3sfera y lidera la l\u00ednea de investigaci\u00f3n AI4ATMOS para la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial a problemas atmosf\u00e9ricos. Es IP del proyecto nacional DeepAtmo<\/em>, cuyo objetivo es mejorar la detecci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n de fen\u00f3menos atmosf\u00e9ricos, como los aerosoles y nubes, mediante el uso de inteligencia artificial, elementos clave en la investigaci\u00f3n del cambio clim\u00e1tico y del monitoreo de la calidad del aire. Graduada en F\u00edsica y m\u00e1ster en Geof\u00edsica y Meteorolog\u00eda en la Universidad de Granada, obtuvo su doctorado en la Universidad T\u00e9cnica de M\u00fanich (TUM) y el Centro Aeroespacial Alem\u00e1n (DLR), donde desarroll\u00f3 modelos de transferencia radiativa optimizados con t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para sat\u00e9lites. Comenz\u00f3 su carrera investigadora en el Instituto Nacional de T\u00e9cnica Aeroespacial (INTA) y posteriormente trabaj\u00f3 en el Centro Aeroespacial Alem\u00e1n y en la Infraestructura de Investigaci\u00f3n LifeWatch ERIC, donde aplic\u00f3 t\u00e9cnicas de inteligencia artificial en estudios interdisciplinares sobre atm\u00f3sfera y ecosistemas.<\/p>\n

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CANAL UGR<\/a><\/div>\n
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