Los usuarios de Android ahora tienen la oportunidad de convertir sus teléfonos inteligentes en una herramienta científica para ayudar a mejorar el pronóstico del tiempo satelital global.
La Agencia Espacial Europea ha puesto en marcha un nuevo proyecto que permite Androide los usuarios de teléfonos contribuyen con datos de ubicación para ayudar a mejorar la investigación del pronóstico del tiempo por satélite mediante una aplicación. En los últimos años, se han realizado múltiples estudios dirigidos a los teléfonos inteligentes, investigando todo, desde su impacto psicológico directo e indirecto hasta sus efectos en partes del cuerpo como los huesos en el área de la muñeca después de un uso prolongado.
Últimamente, los científicos han estado tratando de aprovechar los sensores instalados dentro de un teléfono inteligente como una herramienta de análisis médico. Por ejemplo, la aplicación Google Fit se basa en la cámara selfie de un teléfono para evaluar la frecuencia cardíaca y respiratoria. Google también está trabajando en algoritmos que pueden identificar una amplia gama de afecciones de la piel utilizando algunas fotos en las que se hace clic con las cámaras de un teléfono. Sin embargo, los científicos ahora están aumentando la apuesta por la participación de teléfonos inteligentes en proyectos de una escala aún mayor, como mejorar los pronósticos meteorológicos satelitales globales.
Ahí es donde el proyecto Camaliot pretende dejar huella. Financiada por la Agencia Espacial Europea, la aplicación Camaliot tiene como objetivo recopilar datos provenientes de teléfonos para mejorar la precisión de los pronósticos meteorológicos. Una vez que la aplicación se instala en un teléfono, recopila datos GNSS (Global Navigation Satellite System), que es esencialmente información de radio que codifica los datos de ubicación y hora de los satélites. Los teléfonos inteligentes vienen armados con receptores GNSS y se basan en estos datos para ofrecer información de ubicación conocida comúnmente como navegación GPS. En el caso de Camaliot, los datos recopilados por la aplicación incluyen la intensidad de la señal y la distancia de los satélites observados, así como los detalles de la fase de la portadora. Una vez que los datos antes mencionados se han recopilado y cargado en los servidores, los algoritmos de aprendizaje automático que predicen las condiciones atmosféricas los utilizan como conjuntos de datos de entrenamiento.
Ayuda a los científicos, obtén recompensas
Los datos GNSS cargados por teléfonos ayudarán a estudiar las variaciones en el contenido de vapor atmosférico, que se sabe que afecta el estado de la ionosfera y la troposfera de la Tierra. Los científicos esperan que la cuantificación de la información relacionada con el vapor de agua y su introducción en los modelos numéricos pueda ayudar a mejorar la precisión de la predicción meteorológica por satélite. El equipo detrás del proyecto confía en los modelos de aprendizaje automático y su capacidad para aprender de conjuntos de datos heterogéneos masivos que capturan variaciones relacionadas con la ionosfera y otras interacciones relevantes entre el Sol y la Tierra para lograr el objetivo.
La aplicación Camaliot, que actualmente es compatible con teléfonos con Android 7 o versiones posteriores, no recopila ninguna información de identificación personal, como nombres de usuario o direcciones de correo electrónico. Además, la aplicación también ofrece una opción para descargar todos los datos de ubicación recopilados por la aplicación en formato RINEX3, y pronto también estará disponible en un portal en línea dedicado. El abastecimiento colectivo de datos GNSS de teléfonos que usan la aplicación Camaliot ya está en marcha y concluye el 31 de julio. Para aquellos que sienten curiosidad por convertir su teléfono en una herramienta de monitoreo del clima, también hay una tabla de clasificación para evaluar sus contribuciones y obtener recompensas como Androide móviles, vales de Amazon de hasta 200 euros de valor y mercancía de la ESA.
Fuente: Camaliot, Google Play Store, Geo-Wiki.org/YouTube