Hay muchos fenómenos a nuestro alrededor que no vemos directamente y, por falta de medios o de tecnología, no analizamos. Pero esto está cambiando. La empresa de tecnología Dyson, conocida popularmente por sus aspiradoras y robots –a los que más recientemente ha añadido aparatos purificadores y de climatización– está utilizando los datos de 4 millones de «purificadores inteligentes» vendidos en hogares de todo el mundo para trazar un mapa de la «calidad del aire interior». Esta curiosa forma de sacar provecho a los datos que gestiona su inmensa base de aparatos inteligentes y conectados se asemeja a otras iniciativas privadas como las actuaciones por la calidad del aire de SEUR/DPDGroup en diversas ciudades europeas, entre las que se incluye Madrid.
Una enorme cantidad de datos para analizar
El plan de Dyson plantea que sus dispositivos se «automejoren» aprovechando tecnologías de software como la ciencia de datos (data science). Esto se hace examinando las ingentes cantidades de datos que procesan aparatos en los hogares y empresas:
- Aspiradoras
- Robots aspiradores inteligentes
- Purificadores
- Sensores de calidad del aire
Los sensores de calidad del aire, por ejemplo, son aparatos específicos para medir la concentración de CO2 y otras partículas en el aire del interior de los hogares, edificios de oficinas, locales comerciales y similares. Hoy en día muchos modelos se conectan con las apps del teléfono móvil o a través de Internet. Esto supone ya muchos datos, pero Dyson tiene incluso una aspiradora capaz de calcular los tamaños de las partículas microscópicas del aire que recogen. De este modo pueden analizar cuándo es el mejor momento para aspirar la casa o renovar el aire.
Mapas de calidad del aire
Una vez que toda la información sobre la calidad del aire ha llegado a un lugar en el que puede procesarse de forma conjunta, las posibilidades son inmensas. Con la información de más de 4 millones de sensores, purificadores, robots aspiradores inteligentes y aspiradoras, Dyson ha sido capaz de desarrollar en sus laboratorios un mapa de la calidad del aire interior en todo el mundo con datos prácticamente «en vivo». Esto supone unos 200 millones de señales diarias sobre la calidad del aire para labores de investigación.
Estos mapas de calidad del aire permiten detectar y alertar con antelación sobre eventos relacionados con la calidad del aire tales como incendios, tormentas de arena o niveles altos de contaminación. Una vez se han detectado, se pueden llevar a cabo ciertas acciones: desde activar sistemas de purificación en los hogares o las oficinas a alertar a las autoridades. Algunas de las aplicaciones que están desarrollando también analizan la contaminación acústica, otro «enemigo invisible» muy problemático en muchas ciudades, algo que los modernos vehículos de reparto urbano y otros de tipo eléctrico colaboran en mitigar.
Iniciativas originales
Otras de las iniciativas curiosas que llevaron a cabo en Dyson era muy similar a la de monitorización de la calidad del aire de SEUR, solo que en vez de instalar los sensores en los vehículos de reparto y puntos Pickup se trataba de pequeños dispositivos instalados en las mochilas que los niños llevan al colegio, equipados con sensores de partículas y gases. De este modo. durante sus trayectos diarios y cotidianos de casa al colegio, unos 250 niños recogían datos que luego se enviaban para analizar.
Todas estas iniciativas de empresas privadas permiten dos cosas: investigar más a fondo los fenómenos relacionados con la calidad del aire y la contaminación de las ciudades y educar sobre la «exposición personal» tanto dentro de los hogares como en las oficinas y en las calles. Cuando Dyson llevó a cabo sus pruebas piloto con las mochilas equipadas con sensores, el 31% de los participantes encontró un camino alternativo para minimizar su exposición a la contaminación, algo que recuerda a la búsqueda de rutas con menor contaminación. Son cambios como estos, en definitiva, los que pueden surgir cuando se utiliza la tecnología y la ciencia de datos para analizar datos que están ahí pero no vemos a simple vista.
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