Sensors revolucionaris per obtenir informació fiable i a temps real sobre els nivells de pol·lució concrets de diferents espais d’una ciutat. El desenvolupament d’aquesta innovadora tecnologia l’està duent a terme l’equip d’investigació que dirigeix Boris Bellalta i són únics perquè compten amb tecnologia IoT (Internet Of Things), agrupació i interconnexió de dispositius a través d’una xarxa en la qual interaccionen.

Les peculiaritats d'aquest projecte l'han fet ser part del programa de les jornades WeDiscover Days Barcelona. Es tracta d'un seguit de col·loquis i conferències organitzades per Eutopia que és una aliança entre sis universitats europees, entre elles la UPF, que pretén establir una col·laboració en termes de recerca, innovació, educació i mobilitat que contribueixi a crear un més qualificat model educatiu a Europa.

La creació i experimentació amb aquests sensors s’emmarca en el projecte Ris3cat (Estratègia de recerca i innovació per a l’especialització intel·ligent de Catalunya) i que neix com a resposta a l’exigència de la Comissió Europea que els estats i regions de la Unió elaborin estratègies concretes que s’ajustin al seu potencial. Així, el Wireless Networking Research Group de la UPF treballa per elavorar una nova tecnologia aplicada a la ciutat de Barcelona.

Que caracteritza el projecte?

D’una banda l’impacte que pot tenir, que creiem que és molt interessant i de l’altra la tecnologia. Estem desenvolupant una xarxa IoT que permeti disposar d’uns sensors situats en llocs de la ciutat i carrers que ens interessin i poder recollir dades per a entendre, en aquest cas en concret, la pol·lució de l’aire i del so. Les IoT juguen un paper clau en les ciutats sostenibles.

Quin objectiu tenen aquests sensors dins de la vostra recerca?

Un de molt específic: volem avaluar l’impacte que ha tingut la Superilla des d’un punt de vista de la pol·lució ambiental, quant a la contaminació de l’aire i acústica. En aquest sentit, la hipòtesi és molt òbvia: que les coses aniran millor perquè s’ha reduït dràsticament el trànsit. És d’esperar que si comparem les dades de dins de la Superilla amb les de fora, s’ha d’observar un contrast important. Alhora volem veure si la Superilla té un impacte negatiu també per als voltants, tot el trànsit que no hi ha dins, potser s’incrementa fora.

En quina fase es troba el desenvolupament dels sensors?

Estem en una fase preliminar del projecte, la fase de laboratori. Tenim els sensors desenvolupats i la comunicació. Cal acabar de desenvolupar-los i fer possible la instal·lació.

La vostra tecnologia és única o es basa en una de ja existent?

Els softwares són comercials i no els hem dissenyat nosaltres. Ara bé, la part de la comunicació, el programari que estem utilitzant. Aquest permet transportar dades des d’un dispositiu fins a un altre. Hem apostat per desenvolupar la nostra pròpia tecnologia, una que té millores en termes de consum energètic i que és més eficient en entorns de ciutat. Utilitzem un mètode que permet que els dispositius puguin travessar d’uns a altres per arribar a l’antena base augmentant el rang de cobertura. També permet una capacitat més gran pel que fa a nombre de dispositius. Considerem que és una tecnologia amb bastant potencial.

I per a què pot servir aquesta nova tecnologia IoT?

Una de les característiques del nostre projecte és que els dispositius mesurin dades de pol·lució i acústiques en una resolució baixa. Ara, per exemple, l’Ajuntament de Barcelona té unes furgonetes molt ben equipades, amb una gran precisió, que mesuren la pol·lució però no tenen els recursos suficients per a mesurar carrer a carrer o àrees concretes de pocs metres. Les mesures les imposen per barris o sectors de la ciutat. Quan vols consultar dades de pol·lució de l’aire a Barcelona aquestes són a macroescala. Els nostres dispositius es podrien situar en zones d’interès, per exemple, en un parc o un encreuament de carrers i cada pocs metres. D’aquesta manera s’obté una imatge molt més precisa d’allò que passa en un espai concret. Precisió.

Però els sensors emeten dades sense parar?

No. Estem aplicant temes d’aprenentatge automàtic: Machine learning. Això ens permet optimitzar les prestacions a la xarxa. A través d’algorismes d’aprenentatge automàtic podem introduir patrons i fer prediccions del què passarà.

Prediccions de futur en quin sentit?

Doncs, per exemple, la xarxa seria capaç de saber a quin hora del dia hi ha més trànsit i en quina zona hi circulen més cotxes per a decidir quan començar a mesurar. Introduïm variables meteorològiques que podem obtenir de Meteocat i dades de circulació de cotxes que el mateix Google ens pot donar. Amb aquestes dades podem saber quan està passant alguna cosa i, per tant, cal començar a captar informació. També podrem saber quan no passa res, per agafar dades i comparar-les posteriorment.

Podrien aquestes dades tenir un impacte més enllà del coneixement de la pol·lució a la ciutat?

Clar, es poden fer correlacions amb altres dades per desenvolupar investigacions d’altres tipus. Un exemple és l’escola que hi ha a la Superilla. Des de fa anys hi ha una preocupació sobre com impacta la contaminació en el desenvolupament acadèmic dels infants. Les escoles que es troben en una zona de major contaminació suposadament tenen un rendiment acadèmic menor. Aquest és un aspecte que es podria tractar amb les dades que nosaltres proporcionem. Contrarestar-les amb dades de rendiment acadèmic i extreure’n conclusions.

Déu ni do!

A vegades no acabem de ser conscients de les repercussions que pot tenir la contaminació.

Estem vivint una revolució de les ciutats?

Aquest tipus de projecte el que fa és impulsar cap a una transformació de la ciutat. El cas és que les dades que nosaltres podem proporcionar es puguin aprofitar. En aquest projecte poden servir per a estudiar i millorar en termes de mobilitat i  planificació urbana. Combinant les nostres dades amb d’altres pots saber com impacten les polítiques en indicadors com la pol·lució de l’aire.