MODELO PREDICTIVO CON VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS PARA PREDICCIONES AMBIENTALES DE CALIDAD DEL AIRE

Abstract

La falta de datos actualizados sobre la calidad del aire dificulta la toma de decisiones informadas y la formulación de políticas efectivas contra la contaminación del aire. Esto afecta a nivel global, ya que recopilar datos precisos es crucial para comprender la gravedad del problema y desarrollar estrategias eficaces. Mediante el uso de un vehículo aéreo no tripulado equipado con sensores que miden diversos contaminantes del aire, se pretende recopilar datos en tiempo real tales como CO, CO2, NH3, SO2, PM2.5 y O3 para posteriormente ser procesados por un modelo predictivo con el fin de obtener los datos certeros y en tiempo real para que sean utilizados por asociaciones gubernamentales, ambientales y ONG. Palabras clave: Vehículo aéreo no tripulado, machine learning, calidad del aire, IoT.