PREDICCIÓN DE CONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS MEDIANTE IOT Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
(PARA INVESTIGADORES Y ACADÉMICOS)
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presentamos un contenedor inteligente basado en IoT que utiliza un modelo de aprendizaje automático y profundo para gestionar la eliminación de basura y predecir los contaminantes atmosféricos presentes en el entorno del contenedor. Experimentamos con un modelo tradicional (algoritmo de vecinos más cercanos (k-NN) y regresión logística) y un algoritmo no tradicional (aprendizaje profundo basado en una red de memoria a corto plazo (LSTM)) para crear mensajes de alerta sobre el estado del contenedor y predecir la cantidad de monóxido de carbono (CO) presente en el aire en un momento espec...
presentamos un contenedor inteligente basado en IoT que utiliza un modelo de aprendizaje automático y profundo para gestionar la eliminación de basura y predecir los contaminantes atmosféricos presentes en el entorno del contenedor. Experimentamos con un modelo tradicional (algoritmo de vecinos más cercanos (k-NN) y regresión logística) y un algoritmo no tradicional (aprendizaje profundo basado en una red de memoria a corto plazo (LSTM)) para crear mensajes de alerta sobre el estado del contenedor y predecir la cantidad de monóxido de carbono (CO) presente en el aire en un momento específico. La recuperación de la regresión logística y el algoritmo k-NN es del 79% y el 83%, respectivamente, en un entorno de pruebas en tiempo real para predecir el estado del contenedor. La precisión de los modelos LSTM modificado y LSTM simple es del 90% y el 88%, respectivamente, para predecir la concentración futura de gases presentes en el aire. El sistema produjo un retraso de 4 s en la creación y transmisión del mensaje de alerta a un trabajador sanitario. El sistema proporcionó la monitorización en tiempo real de los niveles de basura junto con las notificaciones del mecanismo de alerta.
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