Una propuesta escolar con nivel de competencia internacional
Misión
Investigar la contaminación del aire en Chiclayo y transformar datos ambientales en decisiones preventivas mediante tecnología, diseño e innovación educativa.
Visión
Inspirar ciudades más saludables y sostenibles a través de una cultura de monitoreo, predicción y acción climática basada en evidencia.
Valor diferencial
Integramos STEAM, inteligencia artificial, eco-drones, experiencia VR y una web interactiva en una sola plataforma pedagógica.
El desafío climático en Chiclayo
Problema central
La contaminación del aire en Chiclayo, causada principalmente por el tráfico vehicular, combustibles fósiles y la falta de monitoreo continuo, afecta la salud pública y contribuye al cambio climático.
Los datos del demo son simulados con base en patrones plausibles de tráfico urbano y calidad del aire para fines educativos y de prototipado.
Árbol del problema
Cómo funciona Smart Air Chiclayo
Captura
Un nodo con ESP32 y MQ135 registra mediciones ambientales y genera series de datos para análisis.
Predicción
Un modelo predictivo básico estima el riesgo futuro usando historial de AQI, hora del día y tráfico.
Acción
La plataforma comunica alertas, visualiza tendencias y promueve decisiones sostenibles en la comunidad.
Integración STEAM
Árbol de solución
Dashboard climático
Variación horaria de AQI
Actualización interactiva del comportamiento del aire
Alertas inteligentes
PredictAir Chiclayo
Variables del modelo
- AQI histórico
- Hora del día
- Tendencia de tráfico
- Patrones de congestión
Lógica del modelo
Prototipo de regresión simple y reglas de decisión: si aumenta el AQI histórico y coincide con hora pico, la plataforma eleva el riesgo previsto y activa alertas preventivas.
Impacto de la predicción
La IA fortalece la toma de decisiones, permite anticiparse a escenarios de mayor contaminación y convierte datos en acciones climáticas concretas.
Eco-drones y experiencia VR
Eco-drones implementation
Los eco-drones se proponen como complemento para recorrer zonas de mayor congestión, validar puntos críticos y generar evidencia visual del entorno urbano.
Gamified VR experience
El usuario compara dos futuros posibles: una ciudad con contaminación elevada y una ciudad con movilidad sostenible. Cada decisión modifica el entorno y el nivel de riesgo.
Smog visible, tráfico intenso y mayor riesgo respiratorio.
Cómo evaluamos el éxito del proyecto
Indicadores
- Número de mediciones registradas
- Alertas emitidas por el sistema
- Zonas críticas detectadas
- Interacción con la plataforma
Método
Se comparan tendencias diarias, horarios de mayor riesgo y comprensión del problema antes y después de usar la plataforma.
Proyección
El modelo puede replicarse en otros colegios y escalarse a una red escolar de monitoreo ambiental local.
Recursos del proyecto
Investigación
Problema, causas, consecuencias y enfoque en salud, ciudad y sostenibilidad.
Tecnología
Sensores, dashboard, algoritmos de alerta y predicción básica con IA.
Educación
Experiencia inmersiva, visualización y comunicación para cambio de comportamiento.
Equipo de innovación
Research Lead
Analiza el problema, ODS y justificación científica.
Hardware Lead
Desarrolla la estación ambiental y flujo de datos.
AI & Data Lead
Construye el modelo predictivo y el sistema de alertas.
Design & Web Lead
Comunica el proyecto con identidad visual y experiencia digital.