Saltar al contenido

Cómo AI y IoT pueden ayudar a combatir los problemas de contaminación de aire

Capgemini
2019-06-13

Cuando pensamos en la contaminación atmosférica, nuestra atención es a menudo atraída a ciudades como Mumbai o Pekín, pero las redes ferroviarias subterráneas de Londres, París y Toronto también luchan con problemas similares. La investigación en esos lugares muestra que los niveles de concentración de materia particulada (PM) a menudo están en un nivel consistente con el día promedio en Pekín ahogado por la contaminación. [1] De hecho, la Organización Mundial de la salud informa que nueve de cada diez personas en todo el mundo respiran aire contaminado.[2]Por lo tanto, es con poca sorpresa que la onu 2019 día mundial del medio ambiente es un llamado a la acción para #beatairpollution.

Como sector, influenciamos la calidad del aire en términos de la energía utilizada para impulsar nuestros productos electrónicos, centros de datos y, de hecho, a través de viajes de negocios. Con una presencia en la industria a gran escala en Asia, hogar de algunas de las ciudades más contaminadas del mundo, tenemos que hacer lo que podamos para minimizar estos impactos.

Pero la tecnología también puede ser parte de la solución. El año pasado, Capgemini anunció una nueva ambición global de aprovechar la tecnología para ayudar a las organizaciones con sus desafíos de sostenibilidad, reconociendo que este es el mayor impacto que podemos hacer. La tecnología puede ser un facilitador para ayudar a abordar la prevención en la fuente, ayudando a las organizaciones a optimizar sus operaciones y reducir su impacto.

Mumbai el 28 de octubre de 2018

Pero con 4,2 millones muertes cada año como resultado de la exposición a la contaminación atmosférica ambiental, ¿cómo podemos también aprovechar la tecnología para monitorear, informar y, en última instancia, cambiar los comportamientos de los más afectados a medida que se dirigen a nuestras muchas ciudades?

La tecnología nos puede permitir llegar directamente a las personas, combinando indicadores de salud personales con factores ambientales externos

Actualmente la calidad del aire se comunica al público en general a través de plataformas útiles que utilizan una combinación de datos medidos y modelados. Suponiendo que nosotros, como el público en general, somos conscientes de esto, nos permitiría tomar medidas conductuales para minimizar nuestra exposición personal. Sin embargo, no es algo que podamos pensar o incluso ser conscientes de, a medida que vamos sobre nuestras actividades cotidianas.

Los avances tecnológicos nos brindan la oportunidad de llegar directamente a las personas y construir una red de monitoreo y comunicación más sofisticada. Podríamos aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) con las capacidades de un creciente rango de dispositivos personales, ya sean los teléfonos inteligentes 2,5 mil millones o los estimados 278 millones relojes inteligentes en el mundo. [3] De hecho, el sector de la tecnología de la salud y el fitness usable crecerá entre el 10 y el 20% en los próximos cinco años, con un conjunto de capacidades en expansión. Estos dispositivos miden elementos como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y la frecuencia respiratoria, que son indicadores de la salud general y también son mensurables que cambian con la exposición a contaminantes atmosféricos como PM, óxido de nitrógeno y óxidos de azufre. Sin embargo, también supervisan los datos espaciales y de GPS, que si se combinan podrían demostrar el impacto del entorno externo en los factores de salud, y mejor informar a las personas de los problemas.

Los datos de diferentes fuentes y tecnología de Ia podrían permitirnos profundizar en temas muy locales

Si superponemos las fuentes de datos de monitorización de la calidad del aire en un individuo, nos permitiría dar una predicción muy precisa de los problemas locales de calidad del aire. Entonces podríamos integrar la IA, para refinar e incluir una gama más amplia de factores tales como las condiciones climáticas y los niveles de tráfico. Sumado a esto, si el reconocimiento automático de matrículas (ANPR) está integrado, podríamos discernir la proporción de tipos de combustible de vehículos que se utilizan en ubicaciones específicas. Esto es importante porque los vehículos diésel emiten un 90% de materia particulada.

El análisis de datos a lo largo del tiempo permitiría a las personas comprender los impactos en su salud y cambiar el comportamiento

Con el tiempo, a medida que los datos de salud y diagnóstico de un individuo se entran en un modelo de análisis de datos junto con sus datos espaciales y datos de exposición a la contaminación atmosférica, podrían recibir un análisis de cómo la contaminación del aire está afectando su fisiología. En base a esto, podrían recibir acciones sugeridas a medida para tomar también. La capacidad de superponer un mapa de Google de su caminata a la escuela o trabajar a los datos de calidad del aire a su alrededor podría, en lugar de resaltar la congestión del tráfico, mostrar problemas de calidad del aire y proporcionar las opciones para volver a enrutar para evitar, u ofrecer opciones alternativas para el tiempo para iniciar un Viaje.

Ser capaz de informar, involucrar y predecir los problemas de calidad del aire a nuestro alrededor es potencialmente muy útil para aquellos susceptibles a la contaminación del aire de exposición ya sea asma, pulmón, o enfermedad cardiovascular junto a otros ciclistas, personas que caminan o corren, muchos de los cuales utilizan tecnología usable.

Con el tiempo, los datos podrían utilizarse para comprender las tendencias que podrían crear oportunidades para la prevención

La calidad del aire es un tema importante de hoy en día, sin embargo, la gente parece apática para ofrecer un cambio rápido. De hecho, todos estamos afectados en nuestra vida cotidiana con problemas de calidad del aire, algunos significativamente más que otros. Sin embargo, si utilizamos la tecnología, los datos permitirán a las personas comprender los impactos en su salud y la de otros para hacer primero sus propios cambios en el comportamiento. A través del monitoreo en tiempo real y la recopilación de datos, también sería posible intercalar tendencias y análisis que a su vez crean las oportunidades para la prevención. Entonces, con los recursos en nuestras puntas de los dedos, podemos empezar a hacer un cambio positivo y, a su vez, enfocar nuestras atenciones en aquellos que son la fuente del problema.

1 https://www.Railway-Technology.com/features/featureis-The-Air-on-London-underground-Fit-to-Breathe-5918758/

2 Organización Mundial de la salud –https://www.who.int/airpollution/en/

3 https://www.statista.com/Statistics/330695/Number-of-smartphone-users-Worldwide/