Innovación y talento en Libelium: la clave para un aire más limpio
En Libelium, creemos que la innovación se construye sobre el talento. Por ello, en el marco del Programa Investigo 2022 y con el apoyo del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, Libelium Lab ha desarrollado un ambicioso proyecto de I+D+i: la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial para mejorar la precisión de los sensores de calidad del aire. Pedro Antonio Sánchez es el líder de este proyecto y su trabajo es fundamental en el desarrollo de nuestras soluciones de monitorización ambiental.
IA para mejorar la precisión en la monitorización de la calidad del aire
Pedro Antonio se ha incorporado a nuestro equipo para liderar un proyecto esencial: el "Desarrollo de modelos de IA para mejorar la precisión de sensores de calidad del aire". Entendemos la importancia de contar con datos fiables en el monitorización ambiental, especialmente para ciudades y empresas comprometidas con la salud pública y la sostenibilidad. Es lo que más gusta a Pedro de este proyecto: “Lo que más motiva es la sensación de que lo que haces va a tener una repercusión real, se va a utilizar y va a tener un uso para las personas. “
El desafío es claro: los sensores de calidad del aire pueden verse afectados por factores como la temperatura, la humedad o las variaciones con el tiempo. Digamos que pueden in un poco… ¡a su aire! El trabajo de Pedro Antonio se centra en optimizar la fiabilidad de estas mediciones mediante el uso de la Inteligencia Artificial (IA). Su enfoque implica un análisis profundo de datos históricos para identificar patrones y corregir desviaciones. A través de la implementación de redes neuronales profundas y el uso de tecnologías como Python y TensorFlow, se están desarrollando algoritmos avanzados capaces de ajustar y calibrar las lecturas de los sensores de manera automática. Este proceso asegura que la información recopilada sea siempre precisa y consistente.
El proceso de aprendizaje ha sido continuo, tal como relata Pedro: “Al principio nos quisimos centrar demasiado en resolver el apartado final, y perdimos de vista el proceso que se debe llevar. Hemos ido rectificando, observando con cuidado todo el proceso, y nos dimos cuenta de que había margen de mejora en ciertos procesos antes incluso de aplicar la IA”.
De la investigación a la aplicación
El proyecto de Pedro Antonio no se limita a la fase de investigación. Busca un impacto real en el monitorización ambiental para generar soluciones prácticas y escalables. Para ello, se está desarrollando un servicio accesible mediante APIs, que facilita la integración y el intercambio de datos con otros sistemas de la empresa. La meta es que nuestros dispositivos y soluciones sean interoperables y fáciles de implementar en diversos entornos.
“Para mí ha supuesto una oportunidad de crecimiento, tanto personal como profesional. Una oportunidad de asentar y expandir mis conocimientos, participar en proyectos apasionantes a la par que exigentes además de poder trabajar con compañeros excepcionales”, dice Pedro Antonio.
La validación de estos modelos se realiza mediante pruebas rigurosas con equipos idénticos a los que se desplegarán en campo. Estas evaluaciones garantizan que los sistemas funcionen de manera óptima en condiciones reales, y que la precisión de los datos generados se compare y valide con estaciones de referencia.
El resultado es tangible: una mejora significativa en la precisión de las mediciones de nuestros sensores. Esto se traduce en datos más fiables y en tiempo real para nuestros usuarios, permitiendo una toma de decisiones más informada y efectiva en la gestión de la calidad del aire.
En Libelium, la incorporación de talentos como el de Pedro Antonio, apoyada por iniciativas como el Programa Investigo, reafirma nuestro compromiso con la innovación responsable y la creación de soluciones que contribuyan a comunidades más saludables y sostenibles.
