RespiraConsciente: Integración de Inteligencia Artificial y Redes de Sensores de Bajo Costo Fijos y Móviles para la Generación de Mapas de Calidad del Aire en Tiempo Real en Entornos Urbanos
Acronym
P_RESPIRA
Consortium Coordinator
Villanueva Talavera, Edwin Rafael
Status
https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido
Tipo de proyecto
DESARROLLO TECNOLOGICO
Description
Este proyecto tiene como objetivo mejorar una tecnología previamente desarrollada basada en una plataforma IoT/web, que provee información sobre la calidad del aire a los ciudadanos utilizando una red de sensores de bajo costo. El sistema, que emplea un modelo de inteligencia artificial (IA) para generar mapas de contaminación del aire en tiempo real con precisión subkilométrica, demostró su eficacia en el cercado de Lima, mostrando resultados prometedores. No obstante, la precisión de los mapas se ve comprometida por la limitada densidad espacial de los sensores, especialmente en áreas menos equipadas. Para superar este obstáculo, el presente proyecto busca potenciar el sistema con una solución escalable y costo-efectiva: se busca ampliar la capacidad de sensado usando tanto sensores fijos como sensores instalados en unidades móviles, incrementando de esa forma la densidad espacial de datos sin necesidad de tener que aumentar sustancialmente la red de sensores. Se actualizará el modelo de IA para adaptarse a esta nueva funcionalidad y que pueda asimilar de forma efectiva los datos de la red híbrida. Se desarrollarán nuevas funcionalidades al sistema, como pronósticos y alertas de calidad del aire para las próximas 24 horas. Además, se creará el aplicativo móvil RespiraConsciente para entregar a los usuarios la información generada de una forma rápida e intuitiva, ofreciéndoles reportes y alertas personalizadas sobre su grado de exposición a aire contaminado a medida que se desplazan por la ciudad. Con esta herramienta queremos empoderar al ciudadano para que tenga conciencia de la realidad de su entorno y de esa forma evite sobreexponerse. Creemos que ello es importante para tornar nuestras ciudades en ciudades más inteligentes y sostenibles.
Keywords
Calidad del aire
;
Sensores de bajo costo
;
Inteligencia artificial
;
Mapas en tiempo real
Área de conocimiento
Natural sciences
Campo OCDE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01