La Organización Mundial de la Salud (OMS) clasificó a Lima como una de las urbes con mayor polución de la región de América Latina. Recientemente, grupos de investigadores publicaron la correlación existente entre la disminución de la calidad de vida, y el aumento de las enfermedades respiratorias y cardiovasculares por la contaminación del aire. Esta realidad, haría suponer que el monitoreo de la calidad del aire, al igual que las medidas preventivas y de mitigación contra la polución son prioridad en nuestra sociedad. Lamentablemente, no es así: solo el 29% de los municipios en Lima Metropolitana supervisa y controla la contaminación del aire en su jurisdicción. Por ello, la Universidad del Pacífico decidió aportar información valiosa –y de poca inversión– que puede ser usada por los gobiernos municipales, tras haber probado su eficacia en el Concejo de San Isidro.
El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) tiene el encargo de la vigilancia atmosférica, para lo cual posee diez estaciones automáticas de monitoreo de la calidad del aire en Lima Metropolitana y Callao, cuyos resultados informa mensualmente. Los niveles de contaminación almacenados por estos dispositivos, de alta precisión, requieren mantenimiento y calibración permanente, y su costo supera las decenas de miles de dólares cada uno. Ello sin mencionar el pre-procesamiento de los datos y el pronóstico a corto y largo plazo, que debe ser realizado por personal altamente capacitado. Sin embargo, junto al creciente avance de la tecnología, se ha desarrollado una nueva generación de sensores, más económicos y pequeños. Estos son de uso más práctico y dinámico, por lo que las municipalidades podrían tomar control directo del problema, dada la urgencia.
En una investigación del CIUP diseñamos un prototipo de estación de monitoreo de contaminación del aire, empleando sensores electroquímicos de bajo costo, que tienen las cualidades de ser portátiles, inalámbricos (con conexión wifi) y geolocalizables para capturar niveles de polución confiables en tiempo real. Está diseñado, de tal manera, que los datos registrados, tanto los contaminantes atmosféricos como las variables meteorológicas, se envían a la nube, y puedan ser leídos desde cualquier computadora con conexión a Internet.
Las pruebas preliminares se realizaron en un punto estratégico del distrito de San Isidro, y sus resultados fueron posprocesados, utilizando algoritmos de inteligencia artificial, específicamente redes neuronales, no solo para predecir, sino también para validar los niveles de algunos de los contaminantes críticos medidos: tanto el CO2 como el SO2 — dióxido de carbono y dióxido de azufre— superaron los índices permitidos. Las fuentes que producen estos compuestos químicos son variadas, pero las principales son del quemado de combustibles fósiles (gas natural, carbón y petróleo), así como la proveniente de fábricas, industrias, centrales eléctricas y automóviles.
Debemos estar alertas que el exceso en los niveles de dichos contaminantes trae perjuicios de salud pública, económicos, sociales y ambientales de severa magnitud. Por ejemplo, altos valores de SO2 elevan las hospitalizaciones por enfermedades pulmonares obstructivas crónicas (EPOC) a cualquier edad, e incrementa la incidencia de rinitis alérgica, bronquitis y asma en los niños y niñas. Así, la mala calidad del aire que respiramos podría subir la morbilidad y la mortalidad en personas mayores e infantes.
Hemos demostrado que la inteligencia artificial, con datos registrados por sensores atmosféricos de bajo costo, es una herramienta potencial, versátil y económica para predecir niveles confiables de concentración de contaminantes. Podrían emplearse, además, para complemento de las actuales estaciones de monitoreo estáticas del SENAMHI, que no son movibles. Así, podrían identificar, en tiempo real, diversos puntos críticos de contaminación del aire, que permitirían proponer medidas para revertir los problemas ambientales o mitigar los peores episodios.
En síntesis, el uso sensores electroquímicos de bajo costo y el análisis a través de Redes Neuronales Artificiales tiene un buen potencial para pronosticar la contaminación del aire e, incluso, podrían servir de herramienta de gestión ambiental. Si en cada distrito se hiciera el monitoreo de la calidad del aire, y se divulgaran los datos medidos, los ciudadanos tomarían mayor conciencia del gran problema de la contaminación urbana y, por ende, actuar para reducirlo.