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Aplicación argentina que ayuda a personas alérgicas al polen es premiada por la NASA

      
Fuente: Shutterstock

Un grupo de estudiantes argentinos recibió el premio al “Mejor uso de datos” por la NASA, en el concurso “Space Apps Challenge 2017”, por el desarrollo de una aplicación que identifica, en tiempo real y a partir de datos satelitales, los períodos de floración de los plátanos (platanus × hispánica o plátanos de sombra) y cómo se dispersa el polen, para determinar una ruta segura que permita a personas alérgicas movilizarse de manera segura.

En Buenos Aires, por ejemplo, existen aproximadamente 75.000 árboles de plátano, cifra que representa el 10% de los árboles de la ciudad. Esta especie, en su etapa de floración produce una gran cantidad de polen que provoca una reacción alérgica en muchas personas, como por ejemplo: conjuntivitis, rinitis e incluso asma.

Por esta razón, un grupo de estudiantes que forman parte del grupo Lemon Py y que se conocieron el 29 y 30 de abril de este año en la Universidad Nacional de San Martín, cuando se llevó a cabo la Hackatón Space Apps Challenge, pensaron cómo podían generar crear algo que sea útil para los ciudadanos y a la vez aprovechar los datos de la NASA. Así que fue a partir de unos datos que compartió Octavio Gianatiempo, becario doctoral del CONICET en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) de la UBA, acerca de los árboles de la ciudad se les ocurrió desarrollar una herramienta que a partir de datos satelitales consiga identificar los períodos de floración de los plátanos y cómo era el comportamiento de dispersión del polen de sus flores para poder ofrecer recomendaciones a los sobre los caminos con menor exposición al polen. El resultado se llama Pollen Alert.

 

Premio al Mejor uso de datos - Space Apps Challenge 2017

El equipo ganó en la categoría Mejor uso de datos, sobre más de 2000 proyectos de distintas partes del mundo. Según cuentan integrantes del equipo a Infobae, para llevar adelante el proyecto utilizaron tecnología cognitiva de reconocimiento de imágenes de IBM Watson, que les permitió identificar las especies de árboles de manera correcta. Asimismo, los datos utilizados para el análisis son abiertos, al igual que las imágenes satelitales y análisis estadísticos.

El equipo de Lemon Py está integrado por Octavio Gianatiempo, Franco Bellomo, estudiante de Ciencias de la Atmósfera en la UBA; Carlos Augusto Frías, periodista; y Cezar Henrique Azevedo de Faveri, estudiante de Ciencias de la Computación en la FCEyN de la UBA.

Si querés conocer más sobre el proyecto ganador, el certamen y el equipo argentino de Lemon Py, pinchá aquí.

 


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