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2021-12-28Diseñan un programa informático que detecta alteraciones en la calidad del aire de los puertos

Fundación Descubre |Un equipo de investigación de las universidades de Almería y Cádiz ha desarrollado un sistema que analiza grandes conjuntos de datos emitidos por sensores que evalúan la contaminación ambiental. El software funciona a distancia, en tiempo real, a bajo coste y desde un ordenador cualquiera. Además, se adapta al dispositivo de medición, interpreta los datos que recibe y alerta a los expertos cuando capta un incremento de compuestos dañinos para el entorno, como el CO2.

Un equipo de investigación de las universidades de Almería y Cádiz ha diseñado un programa informático que detecta alteraciones en la calidad del aire de los puertos. Este sistema funciona como un rastreador de irregularidades en los niveles de ciertos compuestos contaminantes del aire, por ejemplo, del incremento de dióxido de carbono (CO2), en los puertos marítimos. El software opera a distancia, a tiempo real, es más económico y capaz de seguir la actividad de diversos dispositivos simultáneamente.

Los investigadores simularon su funcionamiento y constataron su eficacia en puertos inteligentes. Estos muelles se caracterizan por el uso de la tecnología para agilizar los procesos relacionados con el transporte marítimo, como un control de las emisiones de los barcos o cuestiones de seguridad.

De este modo, establecen un método alternativo o complementario a los tradicionales, que generalmente requieren de intervención humana. Además, proponen el empleo de este sistema en otras situaciones. Por ejemplo, como dispositivo de control de edificios inteligentes, que detecte anomalías como componentes nocivos en el aire o cambios de temperatura.

Los investigadores explican que este software está diseñado con una arquitectura de microservicios. Esto es, que se adapta a distintas necesidades, por ejemplo, al empleo de otros dispositivos como cámaras, semáforos, entre otros. Así el programa se modifica como si fuera una torre de cuyos bloques de madera pueden sustituirse por otros distintos. De este modo, los expertos dividen el modelo para que pueda reutilizarse, mantenerse en el tiempo y así emplearlo en otros ámbitos. “Con nuestra propuesta, no es necesario desarrollar un nuevo programa para un dispositivo diferente que tenga funciones distintas. Por ejemplo, modificando una parte del programa, podríamos instalarlo en un semáforo para que recoja e interprete datos del tráfico”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Almería Javier Criado.

Interpreta los datos

Según explican los expertos en el artículo A microservice architecture for real-time IoT data processing: A reusable Web of things approach for smart ports publicado en Computer Standards & Interfaces, uno de los retos a los que se enfrentan los programas que interpretan datos procedentes de sensores es que están diseñados en exclusiva para una función concreta. En el caso de los dispositivos que detectan la calidad del aire, los expertos establecen unos patrones que indican cuándo es buena y cuándo empeora. Así, los sensores primero recopilan información sobre el ambiente, luego la “traducen” en grandes conjuntos de datos en un lenguaje concreto y, generalmente, un analista los interpreta y establece las acciones a llevar a cabo para normalizar la calidad del aire.

Equipo de investigación de la Universidad de Cádiz.
Equipo de investigación de la Universidad de Cádiz.


A diferencia de este tratamiento tradicional de los datos, el software propuesto funciona como una torre de bloques de madera: puede emplearse en cualquier dispositivo de medición al modificar los “bloques” y traduce los datos al lenguaje de programación requerido. Así lo simularon con datos provenientes de los sensores de calidad del aire de la Junta de Andalucía. “Por ejemplo, si hay algún elemento en el puerto que produce más CO2 de la cuenta, el sistema alerta directamente de que los niveles están elevándose por encima de lo normal”, comenta Javier Criado.

Los científicos calculan que puede seguir la actividad de más de 500 dispositivos e interpretan entre 20.000 y 40.000 eventos por segundo. “Normalmente, se emplean ordenadores muy potentes para gestionar esta cantidad de datos. Sin embargo, este programa puede interpretar grandes conjuntos de datos a tiempo real en ordenadores normales sin que éstos colapsen”, añade Javier Criado.

Simulación

Los datos empleados por los expertos contenían los patrones de concentración de elementos contaminantes como el CO2 que el sistema tenía que identificar como normales y anómalos. Los resultados probaron la eficacia del software y su capacidad de transformar y procesar grandes cantidades de datos de distintos tipos en el ámbito de los puertos inteligentes.

Este programa esta basado en el “Internet de las cosas” (Internet of things). Esto es la conexión entre los dispositivos, Internet y las personas y el intercambio de información que se produce entre ellos. Por ejemplo, el uso de los smartphones para gestionar la iluminación o la temperatura de los hogares. En este proceso, se puede analizar información sobre la forma en la que se emplea la tecnología para mejorar su eficiencia, detectar patrones o mejorar la experiencia de usuario.

Imagen aérea de un puerto / Freeepik
Imagen aérea de un puerto / Freepik


Actualmente, los equipos del Grupo de informática aplicada (Universidad de Almería) y UCASE (Universidad de Cádiz) centran su labor en extender el número de cuestiones que este programa puede hacer. “Por ejemplo, si el sistema detecta mediante los datos que recogen los sensores que el incremento de la contaminación del aire procede de la apertura de una válvula en el puerto, queremos implementar un mecanismo que controle la apertura o cierre automático”, explica Javier Criado.

Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y los fondos FEDER bajo los proyectos CoSmart y FAME (ref. TIN2017–83964-R and RTI2018–093608-B-C33) y por el Campus de Excelencia Internacional del Mar (CEIMAR) bajo los proyectos coordinados por la Universidad de Almería y la Universidad de Cádiz (ref. CEIJ-C01.1 y CEIJ-C01.2).

Referencias

Ortiz, G.; Boubeta-Puig, J.; Criado, J.; Corral-Plaza, D.; Garcia-de-Prado, A.; Medina-Bulo, I. & Iribarne, L. (2022). ‘A microservice architecture for real-time IoT data processing: A reusable Web of things approach for smart ports’. Computer Standards & Interfaces 81, 103604.

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