Nuevo método para mejorar la política climática

May 31, 2023

Investigadores del University College Cork (UCC) y la Universidad de Columbiahan desarrollado nuevas investigacioneseso mejorará la precisión de la estimación de las demandas futuras de transporte de pasajeros y carga, que en conjunto representan el 20 por ciento de las emisiones globales de gases de efecto invernadero.

Las Naciones Unidas estiman que la población mundial podría crecer de 7700 millones de personas en todo el mundo en 2019 a alrededor de 9700 millones en 2050. La población adicional y el crecimiento económico probablemente conducirán a una mayor demanda de servicios de transporte.

Reducir las emisiones relacionadas con el transporte sigue siendo un desafío considerable para la política climática. Hasta ahora, las tareas de proyección de la demanda de transporte se manejaban mediante la simulación de demandas o mediante el uso de análisis basados ​​en regresión. Ahora, a través de esta investigación de UCC y Columbia, los países de todo el mundo podrán estimar con mayor precisión las futuras demandas de transporte.

Esta investigación, publicada en Scientific Reports, presenta un nuevo enfoque innovador de aprendizaje automático llamado TrebuNet. Los resultados demuestran que esta nueva arquitectura TrebuNet logra un rendimiento superior en comparación con los métodos de regresión tradicionales y los métodos más recientes de aprendizaje automático y redes neuronales de última generación. Las mejoras se extienden a la proyección de la demanda regional para todos los modos de demandas de transporte en horizontes temporales de corto, decenal y mediano plazo.

Siddarth Joshi, quien dirigió esta investigación como parte de su doctorado en ingeniería energética en la UCC, comentó: "Este estudio proporciona información sobre el desarrollo de una nueva arquitectura de aprendizaje automático que aumenta la precisión en la estimación de las demandas de servicios de energía de transporte. La innovadora arquitectura de aprendizaje automático y sus beneficios son medibles para la comunidad de modelado de energía y son transferibles a diferentes disciplinas".

"Las proyecciones precisas de la demanda de transporte no solo son importantes para los modelos del sistema energético y la política climática, sino que también actúan como [una] columna vertebral para comprender la dirección futura de los mercados energéticos globales", afirmó Brian Ó Gallachóir, profesor de ingeniería energética de la UCC.

El Dr. James Glynn, investigador principal de la Universidad de Columbia, agregó: "Este nuevo método demuestra innovación en el modelado de sistemas de energía y el análisis de datos para resolver la debilidad en la comprensión de las perspectivas dentro de los modelos de sistemas de energía para nuevas aplicaciones de aprendizaje profundo. Esto nos ayuda a eliminar la incertidumbre en caminos de descarbonización. Descarbonizar el transporte de acuerdo con los objetivos globales netos cero para 2050 requiere una acción climática urgente. La colaboración entre Columbia SIPA y UCC está conduciendo a nuevos enfoques en el modelado de sistemas de energía y la ciencia de datos para proporcionar las herramientas y la investigación basada en evidencia para los tomadores de decisiones. diseñar la política climática”.

- Este comunicado de prensa se publicó originalmente en el sitio web de University College Cork