Resumen:
Current communication technologies play an important role that can even be considered as essential in all areas related to the administration of information or data management. Air pollution is a considerable issue, so much so that attempts have been made to create solutions to help counteract the damage it causes to environmental health and that of mankind. The present project consists of monitoring the air quality in a crowded space to translate the analysis of the data obtained, and if the quality of this decreases, provide the user in what state it is in real time by applying technologies such as Internet of Things and Artificial Intelligence. Through the examination of works related to the topic, the different sensors that were used for the construction of the prototype in charge of measuring the air quality were identified, prior to the construction, the 3D modeling of the prototype and circuit diagram were made. Subsequently, the selection process of the neural network model for the classification was carried out, being Decision Tree Classification the chosen model. For the delivery of data to the user, a messaging bot was coded to transmit information on air quality through WhatsApp. The prototype was subjected to different field tests, exposing it to different environments such as: Carpentry, a home and a smoke chamber; exposing it 10 minutes in each scenario with 5 minutes of waiting before taking the data, notable differences were observed, however, the particulate matter was affected more in the smoke chamber. Therefore, the validity and reliability of the prototype was tested in these scenarios when expected variations in the data from the different test environments were observed.
Descripción:
Las actuales tecnologías de comunicación tienen un papel importante que hasta se pueden considerar como imprescindible en todas las áreas relacionadas con la administración de la información o manejo de datos. La polución del aire es un tema considerable tanto así que se ha intentado crear soluciones que ayuden a contrarrestar los daños que causa en la salud ambiental y el de la humanidad. El presente proyecto consiste en monitorear la calidad del aire en un espacio concurrido para traducir el análisis de los datos que se obtienen, y sí la calidad de este disminuye, proporcionar al usuario en qué estado se encuentra en tiempo real aplicando tecnologías como Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial. Mediante la examinación de trabajos relacionados con el tema se identificaron los diferentes sensores que fueron utilizados para la construcción del prototipo encargado de medir la calidad del aire, previo a la construcción, se realizaron los modelados 3D del prototipo y esquema del circuito. Posteriormente, se realizó el proceso de selección del modelo de la red neuronal para la clasificación, siendo Decision Tree Classification el modelo escogido. Para la entrega de los datos al usuario se codificó un bot de mensajería quien transmitirá información sobre la calidad del aire a través de WhatsApp. El prototipo fue sometido a diferentes pruebas de campo, exponiéndolo a diferentes ambientes como: Carpintería, un hogar y una cámara de humo; exponiéndolo 10 minutos en cada escenario con 5 minutos de espera antes de tomar los datos, se observaron diferencias notables, sin embargo, el material particulado fue afectado más en la cámara de humo. Por lo tanto, se comprobó la validez y confiabilidad del prototipo en estos escenarios cuando se observaron variaciones esperadas en los datos producto de los diferentes entornos de prueba.
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como openAccess