Previsão de Qualidade do Ar

O projeto AQF tem como principal objetivo o desenvolvimento de soluções tecnológicas inovadoras, baseadas em machine learning (ML) e análise e visualização de dados, para monitorizar a poluição atmosférica em áreas urbanas e industriais e promover o desenvolvimento de soluções mais eficazes para a redução dessa poluição. Os principais objetivos estratégicos (OE) do projeto visam as seguintes vertentes: OE1: Integração e análise de dados multissetoriais. Envolve a integração de dados provenientes de múltiplas fontes, como emissões industriais, tráfego automóvel, condições meteorológicas e dados urbanos. OE2: Desenvolvimento de ferramenta preditiva de emissões industriais Pretende-se desenvolver um software avançado de previsão de emissões industriais, através da utilização de tecnologias avançadas de modelação computacional, inteligência artificial (IA) e análise de dados em tempo real. OE3: Desenvolvimento de ferramenta de previsão da qualidade do ar Visa a criação de um software de previsão da qualidade do ar com alta precisão e fiabilidade, capaz de realizar previsões detalhadas em janelas temporais significativas e fornecer informações desagregadas por tipo de poluente. OE4: Criação da aplicação "Alerta para os Cidadãos" Permitirá que os cidadãos se adaptem de forma informada aos riscos associados à poluição, ajustando atividades ao ar livre e aumentando a proteção dos grupos mais vulneráveis, como crianças, idosos e pessoas com problemas respiratórios. Além de promover a saúde pública, a desempenhará um papel fundamental na sensibilização e educação ambiental, incentivando escolhas e práticas que reduzem a exposição aos poluentes. Paralelamente, foram estabelecidos Objetivos SMART de I&D, nomeadamente: - I&D da Ferramenta de Previsão de Emissões Industriais Visa o desenvolvimento de um algoritmo preditivo que, a partir de dados históricos e em tempo real, consiga prever as emissões de poluentes industriais como CO2, NOx, SO2, PM2.5 e PM10. Será medido pela taxa de precisão nas previsões geradas pelo algoritmo, validada através de testes de precisão, recall e accuracy, comparando previsões com dados reais de pelo menos 5 anos de emissões industriais. Pretende-se ainda implementar técnicas de machine learning supervisionado e não supervisionado para processar dados de pelo menos 10 fontes industriais e meteorológicas, assegurando a robustez das previsões. - I&D da Ferramenta de Previsão da Qualidade do Ar O objetivo passa pela criação de um algoritmo que, utilizando dados históricos, previsões meteorológicas e dados de emissões urbanas, consiga prever a qualidade do ar em áreas urbanas e industriais, com uma janela de previsão de 3-7 dias. Pretende-se atingir uma precisão mínima de 85% na previsão de eventos críticos de qualidade do ar (picos de poluentes), validada por testes em condições reais com dados de pelo menos 3 anos. - I&D da Aplicação "Alerta Cidadãos" Visa-se criar uma aplicação que forneça alertas em tempo real sobre a qualidade do ar, com uma taxa de satisfação dos utilizadores superior a 85%, avaliada por inquéritos e feedback de utilizadores durante os testes. Pretende-se garantir a cobertura de alertas em pelo menos 5 grandes áreas urbanas e atingir uma fiabilidade mínima de 95% no envio de notificações e alertas, validada em testes piloto realizados em diferentes plataformas (iOS, Android, Web). Os objetivos são aprofundados no Anexo Técnico.