{"id":6443,"date":"2025-07-30T17:38:35","date_gmt":"2025-07-30T17:38:35","guid":{"rendered":"https:\/\/cmas.udd.cl\/?post_type=cplus_noticias&p=6443"},"modified":"2025-07-30T17:41:15","modified_gmt":"2025-07-30T17:41:15","slug":"investigador-udd-lidera-propuesta-internacional-para-mejorar-la-transparencia-en-datos-de-sensores-de-calidad-del-aire","status":"publish","type":"cplus_noticias","link":"https:\/\/cmas.udd.cl\/en\/cplus_noticias\/investigador-udd-lidera-propuesta-internacional-para-mejorar-la-transparencia-en-datos-de-sensores-de-calidad-del-aire\/","title":{"rendered":"Investigador UDD lidera propuesta internacional para mejorar la transparencia en datos de sensores de calidad del aire\u00a0"},"content":{"rendered":"
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Una reciente publicaci\u00f3n en la revista \u201cnpj Climate and Atmospheric Science\u201d<\/em><\/a><\/strong> de Nature propone un nuevo marco conceptual para clasificar los datos generados por sensores de calidad del aire. El objetivo es ayudar a usuarios e instituciones a distinguir entre distintos tipos de productos de datos, reforzar la trazabilidad y fomentar el desarrollo de tecnolog\u00edas m\u00e1s confiables y accesibles.\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n

La investigaci\u00f3n “A framework for advancing independent air quality sensor measurements via transparent data generating process classification<\/a><\/strong>“, liderada por Sebasti\u00e1n Diez, investigador del Centro de Investigaci\u00f3n C+ de la Facultad de Ingenier\u00eda UDD, surge ante la creciente dependencia de sensores de bajo costo en contextos donde el monitoreo tradicional de la calidad del aire es escaso o inexistente. Si bien estas tecnolog\u00edas abren nuevas oportunidades de medici\u00f3n, especialmente en pa\u00edses de ingresos bajos y regiones desatendidas, tambi\u00e9n plantean desaf\u00edos importantes en t\u00e9rminos de transparencia y confiabilidad.\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n

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\u201cLa mayor\u00eda de los usuarios no sabe qu\u00e9 tipo de proceso est\u00e1 detr\u00e1s de los datos que utilizan. A veces, lo que creemos que es una medici\u00f3n puede ser en realidad el resultado de un modelo predictivo opaco, dif\u00edcil de auditar\u201d, explica Diez.\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n

El art\u00edculo introduce el concepto de mediciones independientes con sensores<\/em> (ISM, por su sigla en ingl\u00e9s), definiendo criterios m\u00ednimos para distinguirlas de estimaciones m\u00e1s procesadas o dependientes de insumos externos.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Adem\u00e1s, propone una tabla de clasificaci\u00f3n de niveles de procesamiento para que fabricantes, investigadores y agencias reguladoras puedan etiquetar sus productos de forma clara y comparable.\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n

La propuesta fue desarrollada por un equipo internacional de expertos en calidad del aire, metrolog\u00eda y ciencia de datos, provenientes de 13 instituciones en Europa, Am\u00e9rica Latina y Estados Unidos. El trabajo busca avanzar hacia sistemas de sensores m\u00e1s robustos, fomentar la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y, en \u00faltima instancia, contribuir a una mejor toma de decisiones en salud p\u00fablica.\u00a0<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n

Puedes leer el art\u00edculo completo aqu\u00ed: A framework for advancing independent air quality sensor measurements via transparent data generating process classification<\/a><\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n\n

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