Monitoring of Air Quality with Low-Cost Electrochemical Sensors and the Use of Artificial Neural Networks for the Atmospheric Pollutants Concentration Levels Prediction

El texto evidencia los primeros resultados de un monitoreo y estimación de contaminantes del aire dentro del San Isidro, Lima-Perú. Para este trabajo, se utilizó sensores electroquímicos de bajo costo, portátiles, inalámbricos y geo-localizables que permiten capturar los niveles de contaminación confiables en tiempo real que podrían usarse no sólo para cuantificar la exposición a la contaminación atmosférica sino también para la prevención y el control, e incluso con fines legislativos. Asimismo, para pronosticar  los niveles de CO2 y SO2, se aplicó y validó algoritmos de inteligencia computacional con datos experimentales. Además, se contempló utilizar las Redes Neuronales Artificiales (ANN), que tiene un alto potencial como herramienta para emplearse como metodología de pronóstico en el área de la contaminación del aire.