Monitoreo y predicción de contaminación del aire con big data (Green Horizon)
Título original: Big data para controlar la contaminación
QUÉ VENÍA PASANDO
Beijing enfrentaba altos niveles de contaminación del aire, particularmente de partículas ultrafinas, que representaban un riesgo importante para la salud de la población.
QUÉ SE HIZO
El gobierno de Beijing, en asociación con IBM, implementó el proyecto Green Horizon, que recopilaba datos en tiempo real de sensores ópticos, monitores de calidad del aire, satélites, cámaras de tráfico, estaciones meteorológicas y redes sociales. Mediante aprendizaje automático, el sistema predecía con 72 horas de anticipación dónde se generaría contaminación, permitiendo al gobierno aplicar medidas de control en tráfico, construcción e industria, y activar un sistema de alertas de colores para la población.
QUÉ CAMBIÓ
La ciudad redujo las partículas ultrafinas en el aire en un 20% en menos de un año.
Lo declaró quien presentó el caso. Nadie lo auditó.
QUÉ DEJA
La combinación de datos en tiempo real de múltiples fuentes con análisis de aprendizaje automático puede permitir predicciones lo suficientemente precisas para que los gobiernos anticipen dónde ocurrirá la contaminación y tomen medidas preventivas dirigidas.
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