Proyecto AIRE

PROYECTO AIRE

El Consorcio (DEISTER, STA y BETTAIR) une su experiencia y sus conocimientos para el desarrollo de AIRE, una plataforma de Inteligencia Artificial (IA) para la predicción y proyección de escenarios futuros de la calidad del aire en zonas urbanas y semi- industriales que ayuden a los usuarios finales a tomar decisiones de impacto medioambiental.

Desafio actual

  • Actualmente, la densidad de puntos de monitorización de la calidad del aire en las ciudades es insuficiente para obtener información precisa a nivel de predicciones.
  • En la era del Internet de las Cosas (IoT), no existe aún una tecnología comercial robusta, sin mantenimiento y escalable que permita a las ciudades comprender y mitigar la contaminación del aire.

La Solución:
Plataforma AIRE

En respuesta a esta necesidad incuestionable, este Consorcio plantea como objetivo general del proyecto el desarrollo de la plataforma AIRE para entornos urbanos y semi-industriales que:
  • Aúna tecnología de monitorización de la calidad del aire, proporcionada por estaciones tradicionales y dispositivos IoT que permiten mediciones en tiempo real y con altísima resolución espacial con una inversión pequeña.
  • Incorpora escenarios predictivos basados en técnicas de Inteligencia Artificial (IA), utilizando tanto los datos micro de calidad del aire como datos macro basados en análisis de datos satelitales.

Dentro de los desarrollos
técnicos del proyecto, se plantea:

Plataforma de evaluación con
modelos de IA enriquecidos:

  • Desarrollo de una plataforma de evaluación de la calidad del aire con modelos de IA mejorados y enriquecidos, basados en los modelos predictivos de Copernicus ya existentes (datos macro), mediante la incorporación de mediciones de campo (estaciones tradicionales de monitorización de la calidad del aire y sensores IoT – datos micro).
  • La aplicación de nuevas estrategias y técnicas de IA aportarán una mayor confianza a los algoritmos predictivos que configuran la capa predictiva de la plataforma AIRE en áreas específicas. Estas estrategias y técnicas de IA resolverán el desafío que acarrea la adición de nuevas fuentes de datos a nivel micro en términos de calidad (datos heterogéneos, datos degradados, series incompletas).

Estrategias de IA para
mayor confianza:

  • Se estudiará la viabilidad de la plataforma con la creación de un único repositorio online que incluya las diferentes herramientas para el diagnóstico y predicción de las acciones de mejora de la calidad del aire y los planes de acción a corto plazo que AIRE: Plataforma de inteligencia Artificial para la predicción de la calidad del aIre a partir de datos de sensores y de servicios CopErnicus 4 necesitan las Administraciones Públicas. Este repositorio en línea podría proporcionar los datos de entrada para un Gemelo Digital de la región o área en cuestión y representaría la evolución temporal de su actividad atmosférica.

Repositorio online para
administraciones públicas:

Herramienta de determinación
precisa y anticipada:

  • La nueva plataforma AIRE funcionará como una herramienta y una metodología para la determinación precisa (medida mejorada a nivel de resolución local sobre la actual limitada por la resolución de imágenes satelitales) y anticipada (predicción) de la calidad del aire en un área en particular (mapas con modelos de calidad del aire y sistema de apoyo a la toma de decisiones).

Colaboración estratégica para el proyecto AIRE

Para desarrollar la plataforma AIRE, es necesario aunar competencias y capacidades diversas, tanto a nivel tecnológico como del ámbito de aplicación (reglas de negocio). El Consorcio liderado por DEISTER y que cuenta con STA y BETTAIR como socios consigue esta complementariedad combinando las capacidades de DEISTER en el desarrollo de software de alto nivel, con las capacidades de STA como fabricante de estaciones meteorológicas y sistemas de control de la calidad del aire y las capacidades de BETTAIR en el desarrollo de dispositivos sensóricos de bajo coste de monitorización de la calidad del aire, cubriendo además la cadena de valor para esta plataforma AIRE.
Profundizando un poco más en la actividades de las empresas que forman parte del Consorcio, cabe destacar que:
DEISTER
Tiene como objetivo principal el desarrollo y la comercialización de aplicaciones y productos software que permiten a las empresas gestionar sus sistemas de información y sus procesos de negocio con una mayor eficiencia. Como proveedor de productos de alta tecnología, centra sus esfuerzos en la innovación y la calidad, así como en la formación de su red de aliados y colaboradores que facilitan la implantación de sus productos en las empresas.
STA
Es una empresa tecnológica que, desde su creación, ha consolidado su actividad como fabricante de estaciones meteorológicas y sistemas de control de calidad del aire. En el momento actual en el que la lucha contra el cambio climático ha sido definida a nivel institucional como un objetivo prioritario, se abre una oportunidad de crecimiento para STA dentro de un mercado en el que las Administraciones Públicas y empresas industriales con actividad susceptible de ser contaminante juegan un importante papel como clientes.

BETTAIR CITIES 

Es una empresa fundada con la misión de empoderar a ciudades y comunidades para mitigar la contaminación atmosférica de manera efectiva al proporcionarles datos procesables y fiables a través de su tecnología basada en sensores de bajo coste. Su visión es ayudar a las ciudades a reducir la contaminación del aire a nivel mundial mejorando significativamente la calidad de vida de las personas.

OBJETIVOS TÉCNICOS

AIRE: Plataforma de inteligencia Artificial para la predicción de la calidad del aire a partir de datos de sensores y de servicios Copernicus 13. El enfoque para diseñar y desarrollar la plataforma de calidad del aire se basa en varios objetivos técnicos específicos relacionados con las características tecnológicas y el grado de innovación del proyecto:
  • Despliegue de una nueva generación de sensores IoT de bajo coste con IA en el edge (AIoT) que permite proporcionar mediciones precisas de los contaminantes del aire incluyendo NO 2 , NO, O 3 , CO, SO 2 y partículas en suspensión, entre otros, tanto en zonas urbanas como en zonas semi-industriales, en las que esta tecnología está menos validada al encontrarse otros contaminantes como el NH 3 y el H 2 S.

OT1.

  • Investigación de la viabilidad del uso de datos ambientales, meteorológicos y espaciales tanto a nivel micro (estaciones tradicionales de monitorización de calidad del aire, sensores IoT) como a nivel macro (satélite) para la mejora de los modelos actuales de predicción de la calidad del aire (evolución espacio-temporal).

OT2.

  • Desarrollo de un modelo predictivo basado en modelos existentes proporcionados por los socios del consorcio y mejorado con la adición de datos micro de alta calidad, que han sido prevalidados por técnicas de IA (datos heterogéneos, datos degradados, series incompletas).

OT3.

Estudio y diseño de una capa de simulación basada en modelos normalizados que permitan el análisis y validación de planes de acción antes de su ejecución o la anticipación rápida y efectiva a las consecuencias de emergencias químicas.

OT4.

Diseño y desarrollo de una plataforma basada en IoT para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos procedentes de la red de sensores y de las fuentes de datos abiertos (por ejemplo, series temporales de datos de Copernicus, Institutos Geográficos Nacionales y fuentes similares) que proporcionan una fuente de datos heterogénea para la evaluación de indicadores ambientales.

OT5.

  • Validación de la viabilidad de la plataforma mediante la creación de una única interfaz integrada que reúna todas las herramientas mencionadas anteriormente, proporcionando un acceso fácil de usar para el usuario final, la Administración Pública, entre otros.

OT6.

RESULTADOS

Como resultado del proyecto se ha construido la plataforma AIRE que funciona como una herramienta y una metodología para la determinación precisa (medida mejorada a nivel de resolución local sobre la actual limitada por la resolución de imágenes satelitales) y anticipada (predicción) de la calidad del aire en un área en particular (mapas con modelos de calidad del aire y sistema de apoyo a la toma de decisiones).