En las ciudades, millones de personas respiran aire contaminado que contiene partículas mucho más altas que el límite de seguridad prescrito.

Encontrar formas innovadoras para monitorear y predecir la contaminación del aire, aunque no es difícil, es sin embargo, están asumiendo el reto. Los empresarios de pequeñas empresas y los investigadores de las principales instituciones están asumiendo el reto. El cuello de botella se debe principalmente a la falta de datos, que a su vez se debe principalmente al costo exorbitante de la instalación de sensores para recopilar datos sobre la contaminación del aire.

Los conjuntos de sensores de alta precisión utilizados en la mayoría de los países cuestan alrededor de $ 150,000 por pieza, y

Según la Organización Mundial de la Salud, se debe instalar un sensor de calidad del aire por cada kilómetro cuadrado. En una ciudad como Bengaluru, que se extiende a lo largo de 700 kilómetros cuadrados, eso significa que se deben instalar al menos 700 sensores. Esto significa una inversión de más de 700 millones de rupias, sin siquiera considerar los altos costos de mantenimiento.

Resolver el problema de costos fue el tema clave para los investigadores que trabajan en este proyecto en el Instituto Indio de Tecnología en Bombay.

El profesor Rajesh Zele del departamento de ingeniería eléctrica armó un equipo de un profesor y cuatro estudiantes para el proyecto Satvam, que está desarrollando un conjunto de sensores que cuesta solo Rs 20,000 y puede hacer la mayor parte del cosas que un sensor de alto costo puede hacer actualmente.

El equipo de Zele tiene como objetivo colocar cientos de sensores de bajo costo en las ciudades, recolectando datos sobre la calidad del aire. Aunque no serán tan precisos como los sensores disponibles en la actualidad, Zele, un diseñador de chips de entrenamiento, tiene un truco bajo la manga.

Su equipo está construyendo un modelo de aprendizaje automático para promediar el error en Lecturas, con la ayuda de investigadores del Instituto Indio de Ciencia (IISc) en Bangalore. El proyecto es una colaboración entre IIT-Bombay, IIT-Kanpur, IISc y Duke University, EE. UU.

“Si toma varios sensores, obtendrá algunas lecturas, pero necesitará una gran cantidad de análisis de datos junto con él. Para mejorar la precisión “, dice Zele. “Lo que estamos haciendo ahora es poner nuestras cajas cerca de un sensor calibrado y estamos calibrando nuestros sensores en función de eso”.

Si funciona, Satvam se lanzará a través del IIT-Bombay y el IIT -Los campus de Kanpur para fin de año y tal vez en toda una ciudad una vez que se demuestre su eficacia. El proyecto, financiado por el Departamento de Ciencia y Tecnología e Intel, está encontrando formas novedosas de permitir que la comunicación máquina a máquina reduzca aún más los costos.

IIT-Bombay no es el único con la idea de construir bajo

Ambee, una empresa emergente con sede en Bengaluru que busca resolver el problema de monitoreo de la calidad del aire en India, y Oizom, con sede en Ahmedabad, también están en la carrera por instalar sensores de bajo costo en todas las ciudades.

Mientras Ambee tiene Oizom, que ya tiene instalados 100 sensores de este tipo, dice que tiene más de 250 sensores en la India y otros ocho países.

“La ciudad de Mumbai tiene solo dos (sensores de configuración del gobierno), Bengaluru tiene siete, de los cuales tres no lo hacen. “, dice Madhusudhan Anand, director de tecnología de Ambee.

Si bien la solución de Ambee es usar la menor cantidad de sensores físicos posible y, en cambio, confiar en el aprendizaje automático y los modelos de ciencia de datos para construir sensores virtuales, Oizom realmente está invirtiendo en la instalación de sensores el terreno.

Los modelos de Ambee se alimentan con datos de sensores, patrones climáticos, datos de tráfico, relación de diesel a vehículos de gasolina e incluso datos contextuales como reparación de carreteras, quema de basura y densidad de generadores de diesel. Con esta información, es capaz de predecir la contaminación del aire a nivel de la calle.

“Al igual que el Sistema de posicionamiento global es para los mapas, queremos ser para el monitoreo de la calidad del aire”, dice Anand.

Ambee, que es parte de la incubadora Techstars, con sede en EE. UU., se relaciona con las aplicaciones de salud y acondicionamiento físico que utilizan sus datos para informar a los clientes sobre el mejor momento para hacer ejercicio. Ahora espera vender los datos a las autoridades locales para tomar medidas en el terreno para mejorar la calidad del aire.

Ambee también está en conversaciones con una empresa de comercio electrónico para vender datos de calidad del aire que la empresa implementará para clientes específicos con Cosméticos, purificadores de aire y otros productos relacionados basados ​​en la calidad del aire a nivel local.

Oizom, por otro lado, ofrece información sobre la ubicación conjunta y la calibración de sus sensores, que se pueden personalizar según las condiciones locales. Se trata de crear servicios de análisis e inteligencia en la parte superior de su capa de hardware, aunque por ahora eso tendrá un segundo plano.

“Estamos haciendo mucha I + D en la predicción y monitoreo de la contaminación, pero eso todavía es secundario para nosotros, porque Para que cualquier modelo de aprendizaje automático funcione, debe tener una gran cantidad de datos “, dice Jainam Mehta, cofundador y director de marketing de Oizom.

Si hay que creer en los informes, 1,2 millones de personas murieron prematuramente debido a los efectos adversos de La contaminación del aire en 2018, que el gobierno negó.

“Una vez que el problema es visible, no podemos ocultarlo”, dijo Anand.

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