Des chercheurs de l'Universidad Politécnica de Madrid ont développé un système d'intelligence artificielle pour détecter et évaluer les activités bruyantes à partir des données des réseaux sociaux.

Ils ont développé un système d'analyse de texte qui, appliqué aux commentaires publiés dans les médias sociaux, est capable de détecter automatiquement les plaintes sur les nuisances sonores et de les classer selon leur origine. Ce système combine l'intelligence artificielle (apprentissage automatique) avec diverses techniques d'analyse du langage.

En outre, le système peut prédire l'apparition d'événements bruyants, qui peut aider les gestionnaires de la ville à concevoir des interventions précoces pour éviter les perturbations et les problèmes de santé pour les citoyens. L'étude a été développée en collaboration avec Télécom Paristech.

En Europe, on estime que 25 pour cent de la population est exposée à des niveaux de bruit élevés, ce qui peut augmenter les risques pour la santé. Cela pose des problèmes de santé publique et réduit la qualité de vie, surtout dans les zones urbaines associées au manque de repos et au stress.

Les enquêtes traditionnelles ont été utilisées pour déterminer les perceptions des citoyens des environnements urbains bruyants, mais ceux-ci ont les inconvénients d'un coût élevé dérivé du développement et de l'exécution, un nombre limité de participants, et la durée de la campagne d'enquête.

En outre, ce système n'est pas agile lors de la détection de problèmes ou d'événements bruyants spécifiques. Dans les années récentes, de nouveaux systèmes de participation citoyenne en ligne ont vu le jour et ils permettent d'interagir avec les gestionnaires locaux, mais ils ne sont généralement pas utilisés par la population.

Les utilisateurs des médias sociaux publient des opinions et des sentiments sur divers sujets :politique, LA TÉLÉ, des produits, et bien sûr, l'environnement, y compris les nuisances sonores.

Luis Gasco, un chercheur du groupe sur l'instrumentation et l'acoustique appliquée (I2A2) à l'UPM dit, "Pendant des années, les entreprises ont appliqué des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour connaître l'opinion des clients sur leurs produits et services dans les médias sociaux afin d'améliorer les ventes. Cependant, cette tendance technologique n'a pas été appliquée dans la gestion de la ville, des publications manquantes sur les réseaux sociaux qui peuvent fournir des données en temps réel sur les problèmes d'une ville."

De cette façon, l'équipe de recherche du projet a développé un système d'analyse de texte capable de détecter automatiquement les plaintes relatives aux nuisances sonores et de les classer selon leur origine.

À cette fin, ils ont utilisé les dernières techniques en intelligence artificielle, comme l'apprentissage automatique, et diverses techniques d'analyse du langage. En outre, des chercheurs ont conçu un système de prévision utilisant des techniques statistiques qui leur permettent de connaître l'apparition d'un événement sonore perturbateur à partir du nombre de plaintes et de mots spécifiques.

L'application du système développé par les chercheurs d'UPM ne se limite pas au domaine de la pollution sonore. Les chercheurs disent qu'il pourrait être utilisé pour détecter d'autres types de problèmes, y compris les dommages causés aux infrastructures et les sentiments des citoyens face aux changements dans l'urbanisme comme la semi-piétonisation de la Gran Vía à Madrid.

Maintenant, les chercheurs et leurs collègues français de Télécom ParisTech recherchent de nouveaux partenaires, principalement des entreprises de gestion de la ville et d'infrastructures de transport, réaliser un projet de transfert technologique pour tester cette technologie in vivo.