RespiraConsciente: Integración de Inteligencia Artificial y Redes de Sensores de Bajo Costo Fijos y Móviles para la Generación de Mapas de Calidad del Aire en Tiempo Real en Entornos Urbanos

En numerosas ciudades, especialmente en países en desarrollo como Perú, la población enfrenta diariamente altos niveles de contaminación del aire y ruido sin disponer de información detallada y oportuna sobre los riesgos para su salud. El avance de las redes de sensores de bajo costo, combinado con técnicas de inteligencia artificial, abre la posibilidad de generar mapas ambientales de alta resolución en tiempo casi real, acercando esta información tanto a la ciudadanía como a los tomadores de decisión. Sin embargo, los sistemas de monitoreo actuales se basan principalmente en estaciones fijas, difíciles de escalar hacia redes con alta densidad espacial y cobertura barrial, lo que limita su utilidad para la gestión urbana de precisión. Además, la mayoría de iniciativas se concentra en parámetros de calidad del aire, relegando la contaminación acústica pese a que también representa una amenaza significativa para la salud y el bienestar. El presente proyecto desarrollará una tecnología costo-efectiva para el monitoreo integrado del aire y el ruido urbano. Se desplegará una red híbrida de sensores fijos y móviles; se diseñarán y validarán modelos de inteligencia artificial para la generación y pronóstico espacio-temporal de mapas; y se implementará un aplicativo móvil que entregue información oportuna sobre los niveles de contaminación a los que está expuesto el usuario. El objetivo general es desarrollar y validar un sistema de monitoreo ambiental urbano que integre datos de sensores fijos y móviles para generar información de alta resolución sobre calidad del aire y ruido en tiempo casi real, permitiéndole al usuario tener acceso inmediato a mapas, reportes y alertas personalizadas sobre su exposición a aire de mala calidad y contaminación sonora. Los objetivos específicos incluyen: desplegar una red de sensores de bajo costo en Lima y Arequipa; desarrollar modelos de inteligencia artificial para generar mapas en tiempo real y pronósticos de 24 horas; implementar la aplicación móvil RespiraConsciente para ofrecer información personalizada a los usuarios; y validar el sistema elaborando el paquete tecnológico para su escalamiento. Al finalizar el proyecto se espera contar con un prototipo validado que genere mapas de contaminación atmosférica y acústica con alta resolución espacial y actualización frecuente, incluya pronósticos de 24 horas y disponga de una aplicación móvil funcional junto con documentación para su réplica en otras ciudades. El proyecto busca impactar en la salud pública y la gestión urbana al visibilizar riesgos ambientales, apoyar alertas tempranas y facilitar decisiones basadas en evidencia, ofreciendo una alternativa de monitoreo más económica y escalable que las redes tradicionales.