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Algoritmos de Inteligencia Artificial predicen la contaminación urbana para prevenir problemas de salud

Publicado: 09/08/2017

Los sistemas inteligentes incorporan cada vez más la capacidad de predecir fenómenos para tomar medidas antes de que estos ocurran. Es el caso del motor predictivo basado en algoritmos de Inteligencia Artificial denominado ‘Pronóstico de contaminación para prevenir problemas de salud’ (‘Air pollution forecasting to prevent health issues’), creado por la empresa Bismart en alianza con Libelium.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial predicen los episodios de contaminación en las ciudades y ayudan a la Administración Pública a tomar decisiones para prevenir problemas de salud. Imagen: Barcelona.
Los algoritmos de Inteligencia Artificial predicen los episodios de contaminación en las ciudades y ayudan a la Administración Pública a tomar decisiones para prevenir problemas de salud.

Ambas compañías han trabajado en un sistema basado en Waspmote Plug & Sense!, (Plataforma de Sensores IoT) para controlar los niveles y la evolución de las partículas en suspensión, los gases SO2, CO2 y NO2, de la temperatura, humedad, viento y lluvia.

Sistema instalado en Bruselas

El sistema se ha instalado en el Executive Briefing Center de Microsoft en Bruselas, consta de 3 modelos diferentes de la plataforma IoT de Libelium capaces de medir estos diferentes parámetros con la plataforma Smart Cities, la solución Smart Agriculture y la aplicación Smart Environment PRO para el control de la calidad del aire.

Los datos recogidos por los sensores se analizan en la plataforma Big Data de Bismart, donde los factores ambientales a nivel mensual se correlacionan con los ingresos en atención primaria y hospitalarias en los hospitales de Bruselas.

“Si el sistema inteligente predice niveles de contaminación por encima de los niveles recomendados, los gobiernos de las ciudades pueden tomar acciones preventivas como promocionar el transporte público, bloquear el tráfico de camiones en determinadas zonas y dimensionar los servicios de atención primaria y de hospitalización. El software de pronóstico podría convertirse en un servicio extendido para los ciudadanos”, explica Albert Isern, CEO de Bismart.

Publicado en: Medio Ambiente Etiquetado como: Big Data, Calidad de Aire, Ciencia de Datos Urbanos

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