Sistema telemático de monitoreo de calidad del aire en zonas remotas. Desarrollo de una plataforma para el análisis de datos y generación de modelos por medio de técnicas de Big Data y Machine Learning: en asocio con la Universidad Tecnológica de El Salvador y el Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales / Telematic air quality monitoring system in remote areas. Development of a platform for data analysis and model generation through Big Data and Machine Learning techniques: in association with Universidad Tecnológica de El Salvador and Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales

RESUMEN

Se construyeron e instalaron en coordinación con la UTEC, 3 estaciones de monitoreo de calidad del aire en ITCA-FEPADE Santa Tecla, San Miguel y La Unión. Estos dispositivos miden el nivel de contaminación del aire por material particulado de 2.5 y 10 micras de diámetro en las zonas donde están instalados. ITCA-FEPADE desarrolló un software de interpretación y predicción de dato de contaminación ambiental con Big Data y Machine Learning. Los datos de las estaciones son capturados en formato Big Data, los cuales son procesados por medio de una plataforma web diseñada, en donde se grafica el estado de la calidad del aire según la zona seleccionada. Se desarrolló además, un algoritmo de Machine Learning, el cual realiza una predicción de la calidad del aire para el término de un mes. Según aumente la cantidad de muestras así será el potencial de predicción para un día, semana, mes o año. La aplicación de los resultados de este proyecto con la construcción de más estaciones de monitoreo, permitirá lograr una cobertura a nivel nacional y medir con más detalle la calidad del aire que se respira en El Salvador, logrando así mejorar la toma de decisiones respecto al combate de la contaminación del aire y de las enfermedades respiratorias

ABSTRACT

In coordination with Universidad Tecnológica de El Salvador (UTEC), 3 air quality monitoring stations were built and installed at Escuela Especializada en Ingeniería ITCA-FEPADE Santa Tecla, San Miguel and La Unión. These devices measure the level of air pollution by particulate matter of 2.5 and 10 microns in diameter in the areas where they are installed. ITCA-FEPADE developed a software for interpretation and prediction of environmental pollution data with Big Data and Machine Learning. The data from the stations is captured in Big Data format, which is processed through a designed web platform, where the state of air quality is plotted according to the selected area. In addition, a Machine Learning algorithm was developed, which makes a prediction of air quality for the term of one month. As the number of samples increases, so will the prediction potential for a day, week, month or year. The application of the results of this project with the construction of more monitoring stations, achieve national coverage and measure in more detail the quality of the air that is breathed in El Salvador, thus improving decision-making regarding the combat of air pollution and respiratory diseases