El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) logró un avance clave en el monitoreo ambiental urbano: medir emisiones contaminantes en tiempo real, con precisión manzana por manzana. La prueba se realizó en Manhattan, donde se analizaron datos de 1,75 millones de dispositivos móviles junto a imágenes de 331 cámaras de tráfico.

El sistema utiliza algoritmos de visión por computadora para clasificar vehículos en 12 categorías, sin identificar patentes, lo que garantiza la privacidad. Luego, cruza esa información con tasas de emisión y patrones de circulación para calcular niveles de contaminación por calle y franja horaria.

Este enfoque permite a los gobiernos acceder a información dinámica y precisa, muy por encima de los métodos tradicionales basados en promedios generales.

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Cómo funciona la medición hiperlocal

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El modelo desarrollado por el laboratorio Senseable City del MIT integra múltiples fuentes de datos en tiempo real. A diferencia de los sistemas clásicos, que estiman emisiones a gran escala, este método detecta variaciones concretas dentro de una misma zona urbana.

Entre los puntos clave del sistema:

• Analiza imágenes de tráfico en cruces estratégicos.
• Procesa datos anónimos de movilidad de millones de dispositivos.
• Clasifica vehículos sin vulnerar la privacidad.
• Calcula emisiones específicas por cuadra y horario.
• Permite simular escenarios de políticas públicas.

La validación en Nueva York mostró que el sistema identificó correctamente el 93% de los vehículos, un nivel de precisión alto para este tipo de tecnología.

Además, reveló un dato relevante: factores como los semáforos y el tráfico intermitente impactan significativamente en las emisiones, algo que suele quedar fuera de los inventarios tradicionales.

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Resultados concretos tras políticas de tránsito

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Uno de los casos más relevantes fue la evaluación del cobro por congestión aplicado en Manhattan desde enero de 2025, al sur de la calle 60.

Los resultados fueron contundentes:

• Caída del tráfico vehicular cercana al 10%.
• Reducción de emisiones entre 16% y 22% en la zona.
• Impacto desigual: mayores mejoras en avenidas principales y resultados mixtos en áreas periféricas.

Además, las simulaciones del MIT demostraron que usar datos generales puede generar errores de entre −49% y 25%, lo que refuerza la importancia del enfoque hiperlocal.

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Qué implica para ciudades como La Plata

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El desarrollo no se limita a Estados Unidos. El MIT ya probó variantes del sistema en ciudades como Ámsterdam y asegura que puede implementarse en cualquier metrópolis con cámaras y datos de movilidad.

Esto abre un escenario concreto para ciudades del Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA), incluida La Plata, donde el tránsito y la contaminación son problemáticas crecientes.

El sistema permitiría:

• Evaluar el impacto real de medidas de tránsito.
• Ajustar políticas de movilidad en tiempo real.
• Detectar focos de contaminación específicos.
• Reducir costos en monitoreo ambiental.

Sin embargo, aún no hay confirmación oficial sobre su implementación en Argentina, por lo que su aplicación local sigue siendo una posibilidad a futuro.