Descripción del proyecto

CHILE. Este proyecto de la Superintendencia del Medioambiente de Chile/ SMA y el GobLabUAI de la Universidad Adolfo Ibáñez, tiene como objetivo implementar una herramienta que logre predecir el nivel de la calidad del aire para poder alertar sobre la ocurrencia de episodios críticos, con base en los datos de emisiones de industrias contaminantes, estaciones de calidad del aire y datos meteorológicos de las comunas de Concón, Quintero y Puchuncaví, ubicadas en la costa de la Región de Valparaíso en Chile.

Se busca optimizar la gestión de la SMA y verificar el cumplimiento de las metas establecidas en el Plan de Descontaminación Ambiental vigente en la zona. La SMA cuenta actualmente con valiosa información que ocupa en su gestión diaria, tales como emisiones en línea reportadas por las fuentes y datos de calidad del aire. Los datos tienen una frecuencia minutal de diferentes contaminantes (MP, SO2, NOx, entre otros) y sus flujos (caudal) de tal modo se puede calcular sus emisiones másicas (masa/tiempo). Sin embargo, la institución carece de herramientas de modelación avanzadas para tomar medidas oportunas de carácter preventivo (reducción temporal de emisiones en las fuentes o alertas a la ciudadanía), las que permitirían evitar crisis y minimizar sus efectos en la población, en caso de ocurrencia.

El GobLab UAI es un laboratorio de innovación pública de la Universidad Adolfo Ibáñez de Chile, que busca mejorar la calidad de vida de las personas mediante el uso de metodologías innovadoras desde la ciencia de datos. Entre sus ramas principales está el desarrollo de proyectos aplicados, es decir, que resuelven problemas cotidianos de las personas, como por ejemplo, de salud mental adolescente, transparencia en las decisiones algorítmicas en el sector público y el uso de inteligencia artificial para el cuidado del medio ambiente y la salud de la población. 

En un concurso organizado por la Universidad Adolfo Ibáñez, se convocó a distintos organismos públicos para que presentaran sus problemas con el objetivo de buscar soluciones basadas en la aplicación de las ciencias de datos. La Superintendencia del Medio Ambiente de Chile/ SMA planteó la necesidad de diseñar un modelo predictivo para la calidad del aire y la salud de la población de las comunas de Concón, Quintero y Puchuncaví, zonas azotadas constantemente por crisis de emergencias por contaminación.

A partir del 2020, la SMA y el GobLab obtuvieron las condiciones técnicas necesarias para poder desarrollar el proyecto en conjunto y se presentaron al llamado de EmpatIA para acceder a apoyo y comenzar a crearlo.

Esta herramienta se basa en el Machine Learning o aprendizaje automático, que es una rama de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas aprendan a identificar patrones de datos para poder hacer predicciones. En este proyecto el aprendizaje automático le permite a las autoridades medioambientales chilenas tomar medidas de carácter preventivo sobre la calidad del aire, incluyendo alertas a la ciudadanía y a organismos públicos. 

Entre los desafíos más importantes del proyecto, el GobLab ha identificado la importancia de la coordinación a nivel organizacional, dentro de las instituciones que brindan servicios públicos, ya que se trata de resolver problemas transversales a varias áreas. 

También se ha identificado un desafío a un nivel técnico, ya que una vez que se obtienen los datos, se deben preparar conjuntos de datos para que sean una fuente apropiada para los problemas que se busca resolver.

Desde el GobLab consideran que este proyecto implica tres ámbitos significativos para desarrollar soluciones de datos con organismos públicos:

–El problema. Los proyectos deben responder a una necesidad concreta del organismo público, con una visión clara
de que se puede resolver con datos.


–Acceso a los datos. Se necesita disponer de los datos. Eso significa habilitar la posibilidad de obtenerlos implementando sistemas de recolección y tener un tiempo de recolección suficiente para el proyecto. En este caso, a la SMA le tomó un año este proceso, tiempo en el que se pudo obtener datos desde las empresas a través de los diversos sensores habilitados.

–Autoridades comprometidas con el proyecto. Esto implica que las autoridades comprendan por qué la ciencia de datos puede resolver problemas públicos y que sean capaces de ser (o brindar) una contraparte técnica. Sería muy útil, por ejemplo, que el desarrollo de estos sistemas esté incluido en la planificación y evaluación de sus metas anuales de gestión. También es clave crear capacidades respecto a la ciencia de datos y sus innovadoras posibilidades en la gestión pública.

Se debe reconocer la importancia de tener avances legales, por ejemplo, a través de una nueva ley de datos personales en Chile o en la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Eso le permitiría a la institucionalidad y a las autoridades públicas tomar decisiones con base legal y minimizar dudas o incertidumbres.