Estrategia para determinar la calidad de los datos en un sistema móvil de monitoreo de la contaminación del aire basado en sensores de bajo costo

La contaminación del aire es un problema recurrente en las grandes ciudades, el cual afecta gravemente la salud de sus pobladores. Muchos sistemas de monitoreo para la calidad del aire han sido implementados con el objetivo de medir el estado de contaminación de la ciudad y tomar acciones que permitan mitigar el efecto de la contaminación en los ciudadanos. Ciudades como Medellín y su área metropolitana cuentan con sistemas robustos de monitoreo (por ejemplo, el SIATA), los cuales instalan estaciones fijas de monitoreo en algunos puntos de la ciudad. Estas estaciones presentan valores confiables sobre la calidad del aire, pero debido a su alto costo y a su alta complejidad en la instalación, no pueden desplegarse en un gran número, haciendo que los datos sólo representen unos pocos lugares de interés. Con el surgimiento de las nuevas tecnologías de la industria 4.0, como el Internet de las Cosas (IoT), nuevos sistemas de monitoreo de bajo costo, basados en tecnologías de IoT, han surgido como una opción para tratar de solucionar este problema. Estos sistemas logran capturar datos de muchos más lugares de la ciudad, implementando tecnologías de comunicación de última generación, las cuales permiten al sistema ser instalado en agentes móviles (como buses de transporte público o bicicletas), logrando una mayor área de cobertura con un menor costo de instalación. Sin embargo, la calidad de los datos entregada por este tipo de sistemas no es la mejor, debido al uso de sensores menos robustos, la utilización de redes menos confiables y la dificultad para detectar fallas y corregir errores en su funcionamiento. En este proyecto se propone el desarrollo de una estrategia para la estimación de la calidad de los datos en un sistema móvil de monitoreo de la calidad del aire. El sistema propuesto implementará estrategias basadas en Inteligencia Artificial para determinar la confiabilidad de los datos provenientes de sistemas de monitoreo de bajo costo, logrando a futuro poder determinar acciones correctivas o ajustes en el sistema, tendientes a aumentar la confiabilidad en la información recolectada. Este sistema será de gran utilidad para entes gubernamentales, los cuales podrán tomar decisiones conociendo, a priori, la calidad de los datos del sistema. Asimismo, las estrategias implementadas serán un insumo muy importante para investigadores que utilicen datos de contaminación para la generación de modelos de procesamiento de datos, como los basados en Inteligencia Artificial.

General
Implementar una estrategia para determinar la calidad de los datos en un sistema móvil de monitoreo de la contaminación del aire basado en sensores de bajo costo.

Específicos
- Determinar las dimensiones más relevantes de la calidad de los datos en un sistema móvil de monitoreo de la contaminación del aire basado en sensores de bajo costo.
- Diseñar los mecanismos de estimación de la calidad de los datos para las dimensiones determinadas anteriormente.
- Diseñar e implementar un sistema móvil de medición de variables de contaminación del aire.
- Validar los mecanismos de estimación de la calidad de los datos en el sistema de medición desarrollado.
- Realizar un análisis de factibilidad sobre las posibles estrategias de mejora de la calidad de los datos en el sistema propuesto.

La investigación aporta una solución que, partiendo desde el análisis de la calidad de los datos arrojados por sensores de bajo costo, permitiría determinar el índice de calidad del aire de una manera más confiable. El incremento de aplicaciones que hacen uso de sensores de bajo costo es una tendencia global, por lo que resulta indispensable la implementación de estrategias que arrojen luz sobre la confiabilidad de los mismos.
Dos (2) Artículos sometidos ISI WOS o Scopus; Un (1) Registro de software; Un (1) Trabajo de grado de un estudiante de pregrado; Taller - charla abierta describiendo el proyecto y los resultados obtenidos