En medio del curso del río Volga, donde más sinuoso se vuelve su cauce, se ubica Toliatti, una ciudad rusa de algo más de 700.000 habitantes y con una larga tradición de industria pesada e industria automotriz. Como otras muchas ciudades europeas y asiáticas, Toliatti se enfrenta a problemas de calidad del aire y ha optado por experimentar con la instalación de una red de sensores de monitorización, que se sirve del blockchain para almacenar los datos en una red descentralizada.
Una de las particularidades de este sistema inteligente de medición es la ubicación de los dispositivos de monitorización, colocados principalmente en áreas de recreo y juego infantiles. Los niños son uno de los colectivos cuya salud se ve más comprometida por la contaminación del aire. El asma es la enfermedad crónica más común en niños.
Según la Organización Mundial de la Salud, el 93% de los niños y adolescentes están expuestos a niveles de partículas finas procedentes de emisiones por encima de los límites marcados. La ciudad rusa tomó para su proyecto piloto esta realidad como punto de partida, como también lo hiciera hace unos meses Londres, con el despliegue de una red móvil de monitorización del aire con especial atención en áreas frecuentadas por niños. En este piloto, Toliatti ha probado con el despliegue de un sistema que les provea de datos en tiempo real sobre aire que respiran los menores que juegan en sus parques.
Cómo funciona el blockchain en la medición y acceso a los datos de calidad de aire
Así comenzó el proyecto «Patio inteligente. Medioambiente seguro». La empresa de ingeniería Airalab fue la encargada de desarrollar el proyecto utilizando como proveedor de los sensores a la empresa española Libelium.
Uno de los aspectos más interesantes de la experiencia es el uso de tecnología de cadena de bloques para poder almacenar la información obtenida por los sensores en una red descentralizada que garantiza a las autoridades y a los ciudadanos la transparencia y fiabilidad de la información. Este sistema permite a quienes estén interesados en conocer esos datos comprar la información de los sensores directamente, sin intermediación.
Según explica Airalab, las organizaciones, particulares o empresas interesadas, pueden enviar una solicitud de información que quieren saber mediante de la aplicación descentralizada. A través de la plataforma de smart city, se genera un contrato inteligente («Smart contract») para que el sensor lleve a cabo la medición solicitada. Una vez que el cliente ha validado el contrato con su clave privada, el sensor da respuesta a esa solicitud de datos. A su vez, y según puntualiza la empresa de ingeniería, los datos de las mediciones se protegen mediante blockchain, de tal manera que cada medición que queda registrada es inmutable.
Mediciones y resultados
La red instalada en Togliatti estaba compuesta por diez puntos de una zona residencial de la ciudad en los que se colocaron los sensores. El dispositivo elegido, según explica Libelium, es «Plug & Sense! Smart Environment PRO», debido a su uso fácil y a que cuenta con una batería de larga duración. La solución se instaló incorporando medidores de partículas PM1, PM 2,5 y PM 10, sensor de polvo y sensores de calidad del aire para detectar dióxido de azufre (SO2) y óxido de nitrógeno (NO).
Las primeras mediciones del piloto se llevaron a cabo el pasado año y sus datos fueron enviados mediante red 4G, facilitando información en tiempo real. Los datos obtenidos se procesaron estadísticamente con lecturas promedio diarias de los sensores instalados una zona de juegos, primer objeto de la investigación. Las mayores concentraciones de NO se producían a lo largo del día coincidiendo con las horas en las que, generalmente, se desarrolla la jornada laboral, mientras que las mayores concentraciones de SO2 y PM1, PM2.5, PM10 coincidían con la tarde-noche.
Teniendo en cuenta las principales fuentes de emisiones de la ciudad y las mediciones que se obtuvieron, Airalab concluyó que el transporte era el causante de las emisiones de NO a lo largo del día, mientras que la actividad de las industrias eran la principal fuente de emisiones de SO2 y PM1, PM2.5 y PM10 en la tarde-noche.
El objetivo del proyecto piloto era establecer las bases para desarrollar toda una red de monitorización de calidad del aire en áreas especialmente vulnerables, como son las escuelas, los parques, las residencias de ancianos o los hospitales.