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Aplicación de análisis de datos

Aplicación web multiplataforma y multiobjetivo que permite al usuario más avanzado realizar un estudio pormenorizado de las distintas partículas analizadas por el módulo central. Dicha aplicación proporciona información tanto cuantitativa como cualitativa, histórica y futura, visual y textual de la evolución de las distintas partículas, así como de su comportamiento y dispersión.


Esta aplicación está disponible en
https://safe-tools.dsic.upv.es/shiny/ParticleAI/.

Asistente personal de Telegram

Este asistente busca ayudar y alertar a los usuarios en cuestiones relacionadas con la estimación de niveles futuros de contaminantes, polen y partículas en suspensión. El asistente virtual gestiona las demandas del usuario haciendo uso del módulo de análisis y predicción para obtener los datos requeridos. Es además posible atender requerimientos especiales de usuario debido a sus altas capacidades de personalización.

Comunícate con nuestro asistente en
@ParticleAI.



Aplicación de análisis de datos

Análisis histórico y evolución futura

Componente para el análisis y predicción de la evolución temporal de particulas, que permite la detección temprana y estimación en tiempo real de los niveles de polen (Artemisia, Betula, Castanea, Chenopodiaceae_Amarantaceae, Cupressaceae_Taxaceae, Morus, Olea, Palmae, Pinus, Plantago, Platanus, Poaceae, Populus, Quercus, Urticaceae, Acacia, Acer, Alnus, Apiaceae, Brassicaceae, Cannabis, Casuarina, Corylus, Cyperaceae, Echium, Ericaceae, Fabaceae, Fraxinus, Juglans, Ligustrum, Liliaceae, Mercurialis, Myrtaceae, Pistacia, Rosacea, Rumex, Salix y Ulmus), contaminación (CO, NOx, NO, NO2, O3 y SO2) y otras partículas en suspensión (PM1, PM2.5 y PM10).

Dispersión

Visualización del efecto de los parámetros relativos con la dirección y fuerza del viento que afectan notablemente a los niveles de contaminación, polen y partículas en suspensión, así como a su dispersión. Dicha visualización consistirá en una rosa de los vientos con las direcciones predominantes el periodo seleccionado, y un mapa de dispersión de partículas con respecto a la dirección del viento.

Información cuantitativa

Tabla comparativa de los distintos niveles de partículas seleccionadas por el usuario con respecto a un periodo de tiempo establecido. A su ves, esta tabla permite la búsqueda, filtrado, ordenación, selección y descarga de datos.

Geolocalización

Mapa interactivo con la distribución de los focos de emisión para un alergeno seleccionado. Actualmente, se muestra la geolocalización de las especies arboreas responsables de la generación de los diferentes tipos de polenes registrados para la ciudad de Valencia.

Estacionalidad

Visualización del periodo de emisión de los diferentes tipos de polen disponibles analizados en el proyecto. En la actualidad, recoge el periodo de polinización de las especies vegetales registradas a través de un calendario de estacionalidad anual. A su vez, se ofrece al usuario un grafo interactivo con las interrelaciones temporales con otros tipos de pólenes que coincidan en estacionalidad.

Búsqueda parametrizada

Esta interfaz pondrá a disposición del usuario la selección del periodo a analizar, la localización, el tipo de partícula (polen, contaminantes o partículas en suspensión), así como el conjunto de partículas a analizar. Por último, se ofrece la posibilidad de descargar estos datos en un formato fácilmente procesable.



Asistente personal virtual de ParticleAI para Telegram



Tipo de partícula

Escoge el grupo de partículas sobre las que tengas interés:

/polen
/contaminacion
/particulas_suspension


Periodo

Indica el momento o periodo en el que estás interesado conocer el número de partículas por millón (ppm) del que hay riesgo. Actualmente, las opciones disponibles son:

/semana_pasada
/ayer
/hoy
/proximo_dia
/esta_semana


Inicio

Arranca el bot con un sencillo comando:


/start


Ciudad

Selecciona tu ciudad entre el listado de ciudades disponibles ofrecidas por el asistente:


/Valencia


Partículas

Elige la partícula concreta sobre que quieres conocer el histórico o la predicción. Por ejemplo, estas son algunas de las partículas que predecimos:


/CO       /Platanus       /NOx       /Olea
/NO      /Morus       /Palmae       /PM2.5
/O3      /PM10       /Plantago       /SO2




Plan de acción

Extracción, transformación y limpieza de datos

Uso de datos abiertos sobre contaminación, polen y partículas en suspensión.

Aplicación web multiplataforma

Herramienta multiplataforma de análisis, visualización y predicción de información cuantitativa y cualitativa de la evolución temporal de distintas partículas.

Interoperabilidad

Generación de recursos reutilizables para el desarrollo de aplicaciones implementadas por terceros.

Análisis, estudio y generación de modelos predictivos

Análisis de correlaciones con factores medioambientales y desarrollo de modelos no lineales de regresión inteligibles.

Asistente personal virtual

Aplicación de Telegram para ayudar a los ciudadanos de Valencia con la predicción de las diferentes partículas contempladas.

Sistema de alertas en tiempo real

Automatización del envío de avisos y alertas en redes sociales en función de las predicciones realizadas. Personalización de alertas de interés por parte del usuario a través del asistente personal virtual.

Desarrollo de nuevas soluciones

Extender el ecosistema de ParticleAI con novedosas herramientas y aplicaciones que permitan la generación de informes personalizados, rutas óptimas de desplazamiento teniendo encuenta las alertas geolocalizadas y asesoramiento virtual de actividades al aire libre.

Coordinación con otros profesionales

Establecer líneas de trabajo con alergólogos, meteorólogos, personal sanitario y otros profesionales de la materia, actuando ParticleAI como intermediario en un proceso de comunicación, colaboración mutua y mejora/aprendizaje incremental.



Equipo de desarrollo

Fernando Martínez Plumed

Data Scientist / CEO

Lidia Contreras Ochando

Designer

Cristina I. Font Julián

People & Brand

David Nieves Cordones

Developer

ParticleAI

Sistema de inteligencia artificial centralizado capaz de analizar, monitorizar y predecir el estado de las partículas en suspensión pasadas, presentes y futuras para mejorar la calidad de vida de las personas.


Contacto

Lidia Contreras Ochando
liconoc@dsic.upv.es

Cristina I. Font Julián
crifonju@upv.es

Fernando Martínez Plumed
fmartinez@dsic.upv.es

David Nieves Cordones
daniecor@dsic.upv.es

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