チャレンジ

大気汚染は若年死の第2位の原因となっていますが，きれいな空気は地球全体またはそれぞれの国の中で均等に分布しているわけではありません．OpenAQは，公開されているリアルタイムの空気質データを集め，空気の不平等性を監視し，解決しようとしています．

OpenAQの戦略的パートナーシップディレクターであるColleen Rosales氏は，解析のためにさまざまな機器からデータを収集しています．機器の中にはリアルタイムで測定するものもありますが、その測定頻度は1分毎から1秒毎までさまざまです．また，一定期間空気がフィルタを通過する，フィルタベースの方法を使っている機器もあります．フィルタは後で回収されて粒子の分析が行われます．

Rosales氏はすべてのソースからデータを可視化およびモデル化して，トレンドを見たり，さまざまな元素についてどのタイプの測定がよりうまくいくかを比較したりしたいと思いました．また，データ収集の頻度が多くなってきたので，解析にも時間がかかっていました．Rosales氏にはさまざまな機器から収集されたデータを揃えるツール，しかも高速のツールが必要でした．

解決方法

Rosales氏は既存のデータ解析プログラムをWolfram言語で書き替え，処理のためのグラフィカルユーザインターフェースを作成しました．直感的なコードと自然言語により「私の考え方をコンピュータの考え方と組み合せることができました」とRosales氏は語っています．

Rosales氏は組込み関数のDatasetを使いました．この関数はデータを人間に可読にしてくれるとともに計算可能にもしてくれるからです．データが解読可能なので，Rosales氏はさまざまな汚染元素やさまざまな場所について健全性テストを簡単に行うことができます．例えば，都市部ではデータがブレーキやタイヤの摩耗による元素を表示していることが簡単にチェックできるのです．

Rosales氏は組込み関数の他に，Wolfram言語の拡張性も利用しています．Wolfram Function Repositoryにある関数を使うと，より多くの相関関係を見ることができ，さらにそれらの関数をカスタマイズしてさまざまな測定値を明確に比較することができます．

利点

Rosales氏は，Wolfram言語を使うと「データへのアプローチ方法やデータの解析方法についていろいろな角度で考えることができます」と述べています．プログラムについて「自分の頭で考えるのと近い方法で」考えることができるため，開発時間が節約でき，柔軟性が向上するということです．