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Julio Alberto Ramírez Montañez, estudiante del doctorado en Ingeniería en la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ), desarrolla una aplicación de inteligencia artificial que ayuda a mejorar el monitoreo y a prevenir riesgos sanitarios.
El proyecto explora la opción de generar alertas por medio del monitoreo y modelado de los datos de diferentes redes para que, “en un futuro, como con el clima, se puedan pronosticar e idear las acciones pertinentes”, señaló Ramírez Montañez.
La iniciativa se divide en dos etapas: en la primera se emplean referencias de la Red Automática de Monitoreo Atmosférico (RAMA), de 2000 a 2021, para poder modelar el prototipo de red, pues se requiere una gran cantidad de datos y, con ello, también lograr mayor asertividad; en la segunda, el algoritmo entrenado puede reconocer y predecir el patrón del comportamiento.
Los contaminantes, dijo, son aquellos agentes a los que se les ha establecido un límite máximo permisible de concentración en el aire, con la finalidad de proteger la salud y asegurar el bienestar de la población. Éstos son: ozono (O3), dióxido de azufre (SO2), monóxido de carbono (CO), dióxido de nitrógeno (NO2) y las partículas en suspensión (PM10, PM2.5).
En México, apuntó, hay poca evidencia del daño que genera la contaminación del aire.
De acuerdo con el reporte 2020 del Instituto Mexicano para la Competitividad, en el periodo de 2010 a 2013 se destinaron 14 mil millones de pesos para gastos relacionados con problemas atmosféricos. En este sentido, es primordial fomentar herramientas que promuevan la prevención.
El proyecto de esta inteligencia artificial aún se encuentra en pruebas y desarrollo, aseveró el estudiante de la Universidad Autónoma de Querétaro.
