Argentinos premiados por la Nasa por una app para detectar polen
Un equipo de jóvenes argentinos fue galardonado por la agencia espacial de Estados Unidos por la creación de una aplicación para localizar polen en la ciudad de Buenos Aires.
Una aplicación que indica los lugares con mayor exposición al polen en la Ciudad de Buenos Aires fue una de las cinco ganadoras de la «NASA Space Apps Challenge», una competencia internacional que propone resolver problemas reales usando datos abiertos en sólo 48 horas, y los ganadores -un equipo multidisciplinario argentino- participarán de un lanzamiento en la agencia espacial de Estados Unidos.
Cezar Henrique Azevedo de Faveri, estudiante de Ciencias de la Computación, el periodista Carlos Frías, el futuro meteorólogo Franco Bellomo, y el biólogo Octavio Gianatiempo se conocieron en abril último, el mismo día en que la NASA auspició esta hackatón -una especie de maratón de programación- en 69 países, y conformaron el equipo «Lemon Py».
«Venía leyendo sobre árboles y me interesaba seguir analizando el tema de los alérgenos», contó Gianatiempo, que está haciendo su doctorado en biología molecular, idea sobre la que trabajó el equipo para concretar la aplicación «Pollen Alert».
«Comenzamos a analizar los datos abiertos de Buenos Aires Data, lo que nos permitió geolocalizar los alérgenos de los plátanos, que representan casi el 10% de los árboles de la ciudad», explicó Bellomo, y dijo que así lograron que la aplicación oriente a las personas alérgicas para que circulen en zonas con menor exposición al polen.
«También tomamos imágenes satelitales de la NASA para analizar el ciclo de floración de los árboles y nos informamos en base a algunos papers publicados sobre el tema», aportó Frías.
De esta manera, pudieron predecir los momentos de mayor producción de polen para definir rutas más saludables para transitar si se convive con alergias.
Además, «Lemon Py» utilizó la tecnología cognitiva de reconocimiento de imágenes de IBM Watson que posibilitó la identificación correcta de las especies de árboles.
El equipo comprobó que podría emplearse la misma solución en otras ciudades «por lo que ahora, estamos analizando algoritmos, inteligencia artificial y otros métodos que nos permitan ampliar la aplicación a otras ciudades, aunque no tengan datos sobre los árboles», resaltó el estudiante de meteorología.