La empresa AiroDoctor recientemente, anunció que ha creado una nueva estación meteorológica que ejecuta una red neuronal que puede predecir la calidad del aire según la concentración local de ozono. Esta es la primera vez que la empresa desarrolla una estación meteorológica casera con estas especificaciones.
La idea inicial fue del desarrollador autodidacta Kutluhan Aktar, quien se propuso diseñar una estación meteorológica de bajo costo que predijera los niveles de calidad del aire. El desarrollo se basó en la idea primaria que el ozono troposférico es un elemento de medición ideal, ya que es potencialmente peligroso y puede causar dificultades respiratorias y desencadenar ataques de asma.
El ozono se produce en la superficie del suelo cuando las emisiones de fugas de vehículos y plantas industriales reaccionan en presencia de la luz solar, por lo que su presencia es un marcador útil de que sus precursores también están flotando.
Con una estación meteorológica y un detector de ozono instalado en su balcón, Aktar pudo recopilar un conjunto de datos con una placa Arduino Nano 33 y enviarlo a través de Bluetooth a una estación Raspberry Pi 4 instalada en el interior. Esto se usó junto con el índice de calidad del aire local para entrenar una red neuronal artificial basada en un formato TensorFlow Kera H5 para que pudiera hacer predicciones de la calidad del aire exterior solo a partir de datos meteorológicos y de ozono.
Esta estación meteorológica muestra todos los datos que recopila, como la concentración de ozono, la velocidad del viento, la temperatura y la presión atmosférica. También genera gráficos de estimación de la calidad del aire según tres categorías: buena, moderada e insalubre.
