ALICANTE.- El Centro de Inteligencia Digital de la Provincia de Alicante (Cenid),
impulsado por la Diputación de Alicante, la Universidad de Alicante (UA)
y la Universidad de Elche (UMH), ha presentado un
proyecto de transformación digital basado en la tecnología de Redes de
Sensores Inalámbricos (WSN) para "detectar y combatir la contaminación
atmosférica".
La iniciativa, encabezada por el investigador
Miguel Onofre Martínez Rach, permitirá determinar "a tiempo real" este
indicador, "con especial atención en las emisiones generadas por el
tráfico rodado y otros medios de transporte en zonas urbanas,
facilitando la toma de decisiones estratégicas para mitigar dicha
contaminación y proteger a la población".
En este contexto,
las WSN se han convertido en una "tecnología eficaz" para detectar
contaminantes como el dióxido de carbono (CO2), el monóxido de carbono
(CO), el ozono (O3) o las partículas en suspensión (PM2.5 y PM10), según
ha indicado el Cenid en un comunicado.
Mediante una interfaz
de programación 'Api Rest', los datos se podrán recopilar a tiempo real.
Además, la información recogida se alojará en un panel de control en la
nube que permitirá a los usuarios "gestionar y administrar servicios de
manera centralizada y simplificada".
También se podrán visualizar mapas
interactivos con alertas de contaminación, analizar tendencias
históricas y "mejorar la respuesta ante episodios críticos".
El proyecto se enmarca dentro de la red 'Internet of things' y permitirá
la comunicación entre dispositivos inteligentes "de manera eficiente,
segura y confiable". Su diseño se basa en criterios de "bajo consumo
energético, capacidad de autoconfiguración y fácil integración en
infraestructuras urbanas".
De esta manera, la nueva aplicación
tecnológica se integrará en el concepto de 'smart city' y el uso de
'big data', "posicionándose como una solución clave para el desarrollo
de ciudades inteligentes y sostenibles", según el Cenid.
La implementación del sistema contempla varias fases, cuya ejecución
se realizará de forma escalonada.
En primer lugar, el análisis de precisión y fiabilidad de los sensores en comparación con los métodos de medición actuales, junto con el desarrollo de un protocolo de calibración "que garantice la exactitud de los datos y su correcta interpretación".
Una vez analizada la fiabilidad y seguridad del
sistema, se desarrollarán varios dispositivos conectados mediante wifi o
redes de móviles 3G o 4G. Se podrán cargar mediante placas solares o
baterías.
En una nueva fase, se configurará un prototipo de
infraestructura del servidor donde se recopilarán todos los datos
recogidos de los sensores.
Asimismo, la integración de la inteligencia
artificial (IA) "permitirá definir un sistema predictivo que
posibilitará difundir la detección de zonas y horarios con niveles de
contaminación superiores a lo recomendable para la salud".
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