Vés al contingut

Estàs a:

Intel·ligència artificial per reduir la contaminació acústica

Dues proves pilot amb càmeres acústiques per detectar vehicles sorollosos i una plataforma amb capacitat predictiva guanyen el repte impulsat per BIT Habitat, amb seu a Ca l'Alier

Vista aèria de la Gran Via de les Corts Catalanes, a prop de la cruïlla del passeig de Gràcia, al capvespre amb els cotxes circulant sota els llums de Nadal. Autora: Paula Jaume

Vista aèria de la gran via de les Corts Catalanes, a prop de la cruïlla del passeig de Gràcia, al capvespre, amb els cotxes circulant sota els llums de Nadal. Autora: Paula Jaume

08/08/2025 - 09:02 h - Mobilitat i transports

La mobilitat a Barcelona genera el 85% de la contaminació acústica de la ciutat. Per tal de reduir-la, el mes de febrer passat es va obrir una convocatòria internacional per provar innovacions en un entorn real i contribuir a la mobilitat sostenible.

Els dos projectes guanyadors s’aplicaran com a proves pilot a partir del quart trimestre del 2025 i durant divuit mesos. Amb les dades obtingudes es podran localitzar els punts amb més contaminació acústica i el tipus de vehicles més sorollosos per tal d’implementar mesures per mitigar-ne la contaminació. Cada projecte rebrà 100.000 euros de finançament, al voltant d’un 70% del total del cost total.

El repte s’emmarca en la iniciativa Barcelona Innova LAB Mobility, que impulsen la Fira de Barcelona i la Fundació BIT Habitat, amb epicentre a Ca l’Alier, del districte de Sant Martí.

Solucions guanyadores

El primer projecte guanyador és de l’empresa holandesa Sorama BV i pretén reduir la contaminació acústica urbana mitjançant el sistema Loud Vehicle Detection, de càmeres acústiques i intel·ligència artificial per identificar vehicles que superin el llindar de soroll establert. El model recull dades en temps real i les mostra en panells led per fomentar un canvi de comportament.

Traffic-Noise, de les locals Bettair i Trafficnow, és la segona iniciativa escollida i ofereix una plataforma integrada que analitza i correlaciona en temps real el soroll i el trànsit urbà, combinant sensors acústics d’alta precisió, sistemes de visió artificial avançada i algoritmes predictius impulsats per intel·ligència artificial. La solució identifica les fonts de soroll, anticipa esdeveniments crítics i ajuda a avaluar l’impacte de les polítiques de mobilitat sostenible per millorar la planificació urbana.

El repte, dirigit a empreses, empreses emergents, universitats, centres de recerca, centres tecnològics, associacions i fundacions, va rebre una vintena de propostes, de les quals la gran majoria (14) eren internacionals.

Via Laietana. Autor: Martí Petit

Via Laietana. Autor: Martí Petit

Vista general de la ronda de Dalt, plena de cotxes, a l'altura de la pèrgola fotovoltaica de la Vall d'Hebron. Autora: Mariona Gil.

Vista general de la ronda de Dalt, plena de cotxes, a l'altura de la pèrgola fotovoltaica de la Vall d'Hebron. Autora: Mariona Gil