El Espectador
Ciudad Victoria, Tamaulipas.- Los investigadores universitarios continúan cosechando frutos y en esta ocasión obtuvieron la patente de dos innovaciones ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI).
Los expertos de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) desarrollaron un proyecto para crear un modelo de predicción de la contaminación del aire.
Fue el doctor Edgar Tello Leal quien dio a conocer que estas innovaciones utilizan inteligencia artificial, mediante el uso de sensores de aire o monitores de partículas, por lo cual se elaboraron dos aplicaciones que fueron avaladas como diseños industriales.
El investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias detalló que la primera innovación, autorizada como diseño industrial, consiste en una carcasa que permite almacenar todos los sensores utilizados en la investigación, en compartimientos adecuados para transmitir datos.
Refirió que, posteriormente, se elaboró un complemento de este diseño, que tiene la particularidad de soportar una marca específica de sensores, los cuales son los más utilizados para medir la temperatura y la humedad relativa en presión barométrica.
El investigador de la UAT explicó que se hizo un diseño especial, el cual también fue validado y autorizado por el IMPI como un segundo diseño industrial.
Tello Leal comentó que los registros fueron autorizados este 2024 y ahora se pretende trabajar en la comercialización del producto.
Predicción innovadora…
“Estos productos surgen de un proyecto de investigación cuyo propósito es desarrollar un modelo de predicción de la contaminación del aire.”
Doctor Edgar Tello Leal
Asimismo, mencionó que el trabajo más reciente de esta línea de investigación fue un proyecto para medir los niveles de contaminación del aire en Tampico, que se realizó utilizando datos de la zona y analizándolos mediante la inteligencia artificial para lograr una predicción de la contaminación por material particulado hasta por ochenta días.
Por último, el doctor puntualizó que la meta es incorporar estos modelos de predicción a una plataforma tecnológica y se puedan mostrar los niveles de contaminación en tiempo real y, adicionalmente, predecir la contaminación de los siguientes días.
