Desafío

La contaminación del aire es la segunda causa principal de mortalidad prematura, y el aire limpio no se distribuye de manera equitativa en el planeta ni dentro de los países. OpenAQ agrega datos en tiempo real de la calidad del aire, disponibles públicamente para monitorear y resolver la desigualdad del aire.

Colleen Rosales, directora de alianzas estratégicas en OpenAQ, recopila datos de una variedad de instrumentos para analizarlos. Algunos toman mediciones en tiempo real, aunque la frecuencia puede variar desde cada minuto hasta cada segundo. Otros instrumentos usan métodos basados en filtros, en los cuales el aire pasa a través de un filtro durante un cierto período de tiempo. Más adelante, el filtro es recolectado y analizado para detectar partículas.

Rosales quería visualizar y modelar los datos de todas las fuentes para ver tendencias y comparar qué tipos de mediciones funcionaban mejor para distintos elementos. Además, ya que la frecuencia de recolección de datos iba en aumento, el análisis tomaba más tiempo. Necesitaba una herramienta que alineara los datos recolectados de distintos instrumentos, y necesitaba que esa herramienta trabajara con más velocidad.

Solución

Rosales reescribió un programa de análisis de datos existente en Wolfram Language y creó una interfaz gráfica de usuario para el procesamiento. El código intuitivo y el lenguaje natural "me permitieron combinar mi forma de pensar con la forma en la que pensaría una computadora", afirmó.

Utilizó la función incorporada Dataset porque hace que los datos sean legibles por humanos y computables. Con los datos legibles por humanos, Rosales puede realizar fácilmente comprobaciones de coherencia para distintos elementos contaminantes o ubicaciones geográficas. Por ejemplo, puede verificar fácilmente que, en ubicaciones urbanas, los datos muestren ciertos elementos provenientes del desgaste de frenos y llantas.

Además de las funciones incorporadas, Rosales utilizó la naturaleza extensible de Wolfram Language. Las funciones en Wolfram Function Repository le permiten ver más correlaciones, y además puede personalizar las funciones aún más para comparar claramente distintos tipos de mediciones.

Beneficios

Según Rosales, Wolfram Language "te permite pensar de muchas maneras sobre cómo abordar o analizar tus datos". Esto ahorra tiempo de desarrollo y aumenta la flexibilidad, ya que puedes pensar en tu programa "de una manera más cercana a cómo normalmente lo pensarías en tu cabeza".