Evaluación de la contaminación vehicular mediante inteligencia artificial en la ciudad de Ica en el 2024

• Autores: Jiménez Garavito, Juan Jose, Salcedo Hernández, Mónica Gabriela, Cordova Farfán, Carlos Martin, Peña Casas, Erwin Pablo, Márquez Urbina, Paco
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
• Repositorio: UNICA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/6113
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13028/6113
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Emisiones de CO₂; Transporte vehicular; Cambio climático; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.08

Las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) provenientes del transporte vehicular son una de las principales causas del cambio climático, y en Ica, el parque automotor juega un papel importante en este problema. El propósito de este trabajo es analizar las emisiones de CO₂ generadas por los vehículos en la ciudad de Ica, utilizando herramientas de inteligencia artificial. A través de este análisis, buscamos identificar patrones y características de los vehículos que más contribuyen a la contaminación. Con esta información, será posible proponer medidas para reducir las emisiones y mejorar la calidad del aire. Además, este estudio tiene como objetivo apoyar los esfuerzos internacionales para reducir los gases de efecto invernadero, en línea con las iniciativas globales para combatir el cambio climático. También es fundamental que las autoridades locales, como la Municipalidad de Ica, utilicen estos datos para diseñar políticas públicas que promuevan la sostenibilidad y la salud ambiental. En resumen, este trabajo no solo busca profundizar en la comprensión de las emisiones vehiculares en Ica, sino también ofrecer soluciones concretas para mitigar su impacto y mejorar el entorno a largo plazo.