Taller: Usando los problemas para aprender

• Identificar y estudiar la calidad del aire en Medellin
• Usar el error y el caos para desarrollar soluciones a la calidad del aire en Medellín
• Hacer un Agente prototipo para modelar la calidad del Aire de Medellín

• ¿Qué elementos del problema se pueden medir?
  • Partículas: PM2.5, PM1, PM10
  • Latitud, Longitud, Temperatura, Humedad
• ¿Para qué medir?
• ¿Cómo se pueden relacionar las medidas tomadas con otras medidas?

• Comunidad alrededor del problema:
  • SIATA
  • Grupo Datos Abiertos Medellin
• Errores/Issues
  • Agentes Calidad del Aire: https://github.com/unloquer/AQA/issues
  • Visualizaciones: https://github.com/daquina-io/VizCalidadAire/issues
• ¿Hay límites, contratos? ¹⁾

• ¿El problema seleccionado tiene una comunidad alrededor?sí

• Causas identificables:
  • Geográficas:
    • ¿Valle?
    • ¿Vientos?
  • Aportes humanos
    • ¿Tacos?
    • ¿Horarios?
    • ¿Días de la semana?
    • ¿Zonas?
• ¿Hay consecuencias identificables?
  • ¿Salud humana?
  • Salud animal/vegetal

Red de agentes móviles que capturan y reportan mediciones a un sistema de base de datos que permite ser consultado via API para generar reportes, mapas, análisis.

• Control de versiones
  • Firmware: https://github.com/unloquer/AQA/tree/master/firmware
  • Software:
  • Documentación:http://wiki.unloquer.org/personas/brolin/proyectos/agentes_calidad_aire
  • Divulgación: http://wiki.unloquer.org/personas/brolin/proyectos/agentes_calidad_aire/descripcion
• IDE: http://platformio.org/
• Board de desarrollo
  • Microcontrolador: ESP8266
  • Sensores
  • Alimentación
• Sistema de datos
  • Endpoint
  • Base de datos
  • API