Sistema IOT de monitoreo de calidad del aire de concentraciones de NO2 y O3 con redes neuronales en la ciudad de Ibarra - Negrete Ramírez, Michael Israel (2026)
El presente trabajo expone el desarrollo de un sistema IoT de monitoreo de calidad del aire enfocado en la medición de dióxido de nitrógeno (NO2) y ozono (O3) en la ciudad de Ibarra, integrando tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) e inteligencia artificial mediante redes neuronales artificiales. La investigación se ejecutó bajo la metodología Bottom-Up y el estándar IEEE 29148, estableciendo los requerimientos de hardware y software necesarios para asegurar la correcta integración de los módulos de adquisición, procesamiento y comunicación del sistema. El prototipo fue implementado en una arquitectura modular que permite la recolección y transmisión inalámbrica de datos hacia una plataforma web en tiempo real. Durante las pruebas de campo, el sistema demostró un funcionamiento estable y confiable, alcanzando una autonomía energética de 18 horas y una transmisión de datos continua sin pérdidas. En el procesamiento de la información ambiental se empleó el lenguaje de programación Python junto con bibliotecas especializadas de aprendizaje automático. Se diseñó e implementó una red neuronal multicapa, entrenada durante 100 épocas, que alcanzó una precisión del 97 % en la clasificación de los niveles de calidad del aire. Los resultados experimentales mostraron concentraciones promedio entre 0.00 y 0.03 ppm de NO2 (˜0–57 µg/m³) y 15 a 33 ppb de O3 (˜30–65 µg/m³), valores inferiores a los límites establecidos por la Organización Mundial de la Salud (OMS), clasificando la calidad del aire como “Buena” en todos los puntos de monitoreo.