QUALARIA: artificial intelligence based system for sub-urban scale air quality prediction

• Grant number: 24/06438-2
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE
• Start date: May 01, 2024
• End date: April 30, 2026
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Geosciences - Meteorology
• Agreement: EUREKA Network
• Principal Investigator: Gabriel Martins Palma Perez
• Grantee: Gabriel Martins Palma Perez
• Company: Meteoia Datascience Ltda
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Associated research grant: 23/00755-3 - QUALARIA: artificial intelligence based system for sub-urban scale air quality prediction, AP.PIPE

Abstract

O bolsista será o pesquisador responsável deste projeto e terá como objetivo liderar o desenvolvimento de um sistema no nível de prontidão tecnológica 7 (TRL 7) para a análise, previsão e atribuição de qualidade do ar na região metropolitana de São Paulo, Brazil, e seus arredores. Modelos de negócio apropriados serão desenvolvidos com o propósito de comercializar o sistema com uma interface de usuário amigável para tomadores de decisão e legisladores à nível municipal. Na última década, a comunidade de modelagem de qualidade do ar colocou esforço substancial para melhorar a resolução espacial dos modelos e integrar a interação entre qualidade do ar e outros aspectos do Sistema Terrestre e da sociedade. A maior parte desses modelos são "chemical-transport models" (CTMs), que resolvem numericamente as equações físico e químicas da atmosfera que controlam a composição do ar. No entanto, esses modelos são computacionalmente caros e não podem eficientemente providenciar estimativas acuradas da qualidade do ar na escala sub-urbana. Novas abordagens de refinamento espacial e regionalização baseadas em inteligência artificial e sensoriamento remoto tem mostrado boa performance para simular processos atmosféricos de escala sub-grade (Martin et al., 2020; Martin et al., 2019; Perez and Silva Dias, 2018). Essa abordagem será adaptada para fornecer mapas de altíssima resolução de qualidade do ar em cidades. Os dados brutos de previsão então servirão para derivar indicadores relevantes para legisladores e administradores municipais e estaduais, que serão disponibilizados através de plataforma online interativa. Esse protótipo no nível TRL7 será demonstrado e testado operacionalmente na cidade de São Paulo antes de transicionar para o mercado. Os usuários relevantes serão identificados e convidados para contribuir e expressar suas necessidades específicas que serão utilizadas para aprimorar as especificações do produto. (AU)