Pesquisas recentes sugerem que ataques cardíacos, Derrame cerebral, e ataques de asma aumentam com o aumento da poluição do ar em nossas cidades, e, claro, os problemas mais amplos para o meio ambiente e humanos, animal, e a vida das plantas está se tornando mais bem compreendida a cada estudo. Agora, ciência publicada no International Journal of Computational Intelligence Studies sugere que o big data de dispositivos da Internet das Coisas pode ser útil na previsão de incidentes de poluição do ar. Saber com antecedência quando os problemas podem surgir pode oferecer alguma esperança de amenizar os efeitos prejudiciais ou, pelo menos, fornecer às pessoas vulneráveis ​​um aviso prévio de ameaças potenciais à sua saúde.

O estudo, escrito por Safae Sossi Alaoui, Brahim Aksasse, e Yousef Farhaoui do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Moulay Ismail em Errachidia, Marrocos, oferece esperança de prever níveis crescentes de alguns dos compostos poluentes mais graves que são onipresentes no meio ambiente, mas flutuam descontroladamente dependendo da atividade humana, ou seja, óxidos de nitrogênio, dióxido de enxofre, monóxido de carbono, e ozônio.

Existem milhões, senão bilhões de dispositivos conectados que poderíamos colocar sob o termo guarda-chuva da Internet das Coisas, IoT, isso inclui o sempre presente smartphone, monitores de poluição de beira de estrada, sensores embutidos, atuadores, e até mesmo dispositivos vestíveis que podem coletar e trocar diferentes tipos de dados.

A equipe trabalhou com um conjunto de dados de poluição dos EUA e usou a tecnologia Spark na plataforma Databricks para construir um modelo preciso que pode fazer boas previsões sobre a qualidade do ar. Isso poderia ser usado para ajudar a melhorar nossa compreensão dos efeitos negativos da poluição do ar em nossas vidas e talvez ajudar a concentrar esforços para prevenir, ao controle, e reduzir a poluição de maneira mais oportuna do que nunca.