62 Aireas, Big Data e IA para transformar los datos sobre la calidad del aire en conocimiento
“El ciudadano necesita conocer la calidad del aire que respira” Los rápidos avances tecnológicos de los últimos años han permitido que millones de datos de una gran calidad, puedan estar disponibles en tiempo real. En este momento, con el impulso de las smart cities y el auge de las tecnologías IoT, están implementándose sistemas de información sobre la calidad del aire enfocados, tanto a la monitorización como a la visualización instantánea de datos. Es el caso de Aireas, una herramienta que convierte en conocimiento los datos sobre contaminación atmosférica de cada territorio, gracias al uso del Big Data y la Inteligencia Artificial. Texto: Mari
A
Gómez Becerra
ireas es una plataforma web, anexa al sistema actual de medida y control de los datos de calidad del aire, que realiza un análisis de la información que tienen todas las Comunidades Autónomas. Esta herramienta permite realizar una visualización en minutos, en tiempo real y con la posibilidad de conocer ese diagnóstico de la contaminación de manera permanente, es decir, transforma en conocimiento los datos sobre la contaminación de cada territorio y su evolución. “El ciudadano necesita conocer la calidad del aire que respira en el lugar donde vive y trabaja”, afirma Luis Hernández, presidente del Observatorio de la Calidad del Aire. “Así nace nuestro Observatorio. Con el único objetivo de dar a conocer a la sociedad los datos que Aireas extrae. Lo único importante para nosotros es saber si el aire es sostenible o no y trasladárselo al ciudadano para que conozca esta información”, añade. Aireas, Big Data e IA medir la calidad del aire
Esta tecnología permite relacionar de forma automatizada los datos de calidad del aire con las operaciones realizadas en cada momento en el tráfico y emisiones. De esta manera, es posible saber qué actividades están contribuyendo a la contaminación del aire y valorar la efectividad de las medidas correctoras que se activen. El objetivo final es, por un lado, encontrar en los datos patrones ocultos de comportamiento; y, por otro, ejecutar de manera automática tareas complejas o rutinarias que en este momento no se pueden BigDatamagazine | Mayo 2021
Luis Hernández, presidente del Observatorio de la Calidad del Aire
realizar o que suponen una inversión grande de tiempo. El algoritmo con el que trabaja la aplicación es capaz de aprender de los datos y modificarse a sí mismo mediante Deep Learning. Esta tecnología permite al sistema ejecutar tareas complejas que no podrían ser llevadas a cabo con la programación clásica basada en reglas. Gracias a este proceso, con el tiempo, la aplicación puede realizar predicciones ajustadas, aún en el caso de que los datos de entrada sean diferentes a los datos históricos utilizados para entrenar el algoritmo. Aireas extrae y analiza grandes cantidades de datos, tanto de procesos y actividades realizadas en entorno de movilidad, como datos meteorológicos y de calidad del aire. También utiliza
las tecnologías de Big Data para estructurarlos y prepararlos para su consulta. Sobre estos datos, la aplicación realiza análisis inteligentes mediante técnicas de Machine Learning, para encontrar patrones y tendencias que relacionen los datos de actividad y parámetros meteorológicos, con la calidad del aire medida en las estaciones. “Los análisis de datos y la Inteligencia Artificial se utilizan para conocer las estructuras y las relaciones de un volumen grande de datos que no puede ser gestionado por herramientas más básicas. Aireas es un ejemplo claro de ello. Una nueva fórmula de aplicación de estos análisis en un campo muy concreto: la calidad del aire”, afirma el presidente del Observatorio de la Calidad del Aire. “En muy poco tiempo,
