La Universidad del Desarrollo (Chile) ha publicado una investigación, titulada ‘A framework for advancing independent air quality sensor measurements via transparent data generating process classification’ (Un marco para avanzar en las mediciones independientes de los sensores de calidad del aire mediante una clasificación transparente del proceso de generación de datos), que propone un nuevo marco conceptual para clasificar los datos generados por los 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 tecnologías más confiables y accesibles.
La investigación surge ante la creciente dependencia de sensores de bajo coste en contextos donde la monitorización tradicional de la calidad del aire es escaso o inexistente. Si bien estas tecnologías abren nuevas oportunidades de medición, especialmente en países de ingresos bajos y regiones desatendidas, también plantean desafíos importantes en términos de transparencia y confiabilidad.
Según los investigadores, la mayoría de los usuarios no sabe qué tipo de proceso está detrás de los datos que utilizan, ya que, a veces, lo que se cree que es una medición puede ser en realidad el resultado de un modelo predictivo opaco, difícil de auditar.
Nuevo concepto de mediciones independientes con sensores
La investigación introduce el concepto de mediciones independientes con sensores (ISM, por su sigla en inglés), definiendo criterios mínimos para distinguirlas de estimaciones más procesadas o dependientes de insumos externos. Además, propone una tabla de clasificación de niveles de procesamiento para que fabricantes, investigadores y agencias reguladoras puedan etiquetar sus productos de forma clara y comparable.
La propuesta fue desarrollada por un equipo internacional de expertos en calidad del aire, metrología y ciencia de datos, provenientes de 13 instituciones en Europa, América Latina y Estados Unidos. El trabajo busca avanzar hacia sistemas de sensores más robustos, fomentar la innovación tecnológica y, en última instancia, contribuir a una mejor toma de decisiones en salud pública.