EL DESAFÍO
Tu desafío es integrar la información de la NASA, la información acerca de la calidad del aire en la tierra y la información provista por la ciencia ciudadana para crear un entorno gráfico de calidad de aire que exhiba los datos más exactos de un lugar y tiempo determinados. Crea algoritmos que seleccionen o ponderen los mejores datos de entre varias fuentes sobre un tiempo y lugar específicos, y muestra esa información.
Bases
La contaminación del aire se asocia a casi 5 millones de muertes anuales en todo el mundo, así como a daños de un sinnúmero de personas por efectos negativos para la salud, desde el asma y la diabetes hasta las enfermedades cardiovasculares y el cáncer. El Banco Mundial estima que la contaminación del aire le cuesta a la economía mundial 225.000 millones de dólares en ingresos laborales perdidos y 5 billones de dólares en pérdidas de bienestar anualmente.
Sin embargo, en la mayor parte del mundo no se dispone de datos fiables en tiempo real sobre la calidad del aire, lo que deja a las personas con una brecha de conocimientos importante y perjudicial. La confusión sobre lo que significan los datos de calidad del aire solo está creciendo a medida que los sensores de bajo costo entran en el mercado, las empresas crean sus propios algoritmos predictivos, crece la mensajería privatizada en flujos de datos satelitales a aplicaciones móviles, y los países y las empresas presentan diversas formas de presentar los datos que pueden no ser entendidas por los usuarios. Similar al sistema mundial de vigilancia de la calidad del aire del Departamento de Estado de los EE.UU. que ha estimulado la investigación y la sensibilización en todo el mundo, se necesita un modelo transparente para sintetizar automáticamente los datos de la tierra a los satélites en información procesable para el público.
Consideraciones previas
Requisitos específicos de la solución:
- Idealmente, la información se mostraría en un mapa para que la gente pueda entenderla y usarla.
- Proporcionar interfaces de programación de aplicaciones (API) para que la gente pueda combinar sus datos con otros datos.
- Proporcionar indicaciones para la visualización y documentación sobre la calidad de los datos y la lógica de las reglas de negocio, como los criterios de ponderación.
- Usar datos de satélites.
- Si se dispone de datos abiertos de los monitores de referencia oficiales y de los sensores y modelos científicos de los ciudadanos, debés utilizarlos o justificar por qué no los utilizás. También podés utilizar datos abiertos de grupos de sensores regionales.
- Permitir la integración de la investigación y el nuevo flujo de datos.
Otras consideraciones:
- Puede haber diferentes enfoques para diferentes tipos de uso de la tierra (por ejemplo, urbano, suburbano, desierto, bosque, otros).
- Podés desarrollar superficies de calidad del aire en uno o más lugares o tipo de uso de la tierra.
- Podés incluir uno o más contaminantes del aire exterior. ¿Cómo se pueden extrapolar los valores predictivos de los datos intermitentes de los satélites a zonas que tienen datos escasos o inexistentes sobre la calidad del aire en tierra? ¿Cómo hace tu pronóstico para rellenar o gestionar las lagunas de datos?
- ¿Cómo podés utilizar los datos de las redes de sensores para entender la calidad del aire en un solo lugar?
- ¿Cómo podrías aplicar técnicas de regresión del uso de la tierra, ya que estos conjuntos de datos proporcionan una cobertura más global?
- ¿Cómo podés asegurarte de que la metodología para los algoritmos y la superficie son abiertos, transparentes e iterativos?
- ¿Cómo podés mejorar la comprensión pública de lo que significan los datos de calidad del aire y las diferencias en la calidad de los datos de diferentes fuentes?
Traducción: Lucía Perabó, Corina Manchado. Fuente: https://2019.spaceappschallenge.org/challenges/living-our-world/surface-air-quality-mission/details