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La empresa Grupo Electrolux ha trabajado de la mano a través de soluciones IoT con la plataforma en la nube Microsoft Azure. El resultado: un purificador de aire bautizado como Pure A9 que intenta dar respuesta a la problemática que supone la contaminación en núcleos urbanos. Ésta, según la Agencia de Protección Ambiental, se ve agravada en viviendas, oficinas y espacios interiores por el uso de productos de limpieza con químicos volátiles o las partículas derivadas del uso de cocinas convencionales y chimeneas, entre otros.
En lugares como Seúl (Corea del Sur), los purificadores se consideran dispositivos esenciales en los espacios cerrados para combatir unos niveles de contaminación que su propio gobierno ha calificado de “desastre social“.
En Europa, fueron los propios trabajadores de la empresa quienes vivieron una situación límite hace algunos meses, cuando los niveles de humo se dispararon en el interior de sus oficinas al originarse un incendio en un garaje cercano. Una circunstancia que provocó malestar y problemas de respiración, y que pudo ser solventada gracias a esta tecnología.
Machine Learning para optimizar la calidad del aire
El Pure A9, que ya está disponible en Corea, Suiza y cuatro países nórdicos, es una excelente opción para la eliminación de partículas de polvo ultrafinas, elementos contaminantes, bacterias, alérgenos y malos olores en viviendas, oficinas y otros espacios cerrados.
Con la ayuda de Azure IoT Hub, los ingenieros de la compañía sueca utilizaron funciones que ya estaban disponibles en esta herramienta para no tener que escribir el código desde el principio, lo cual se tradujo en importantes ahorros de tiempo en la fase inicial.
Al vincular todas sus funciones a la nube de Microsoft, el Pure A9 de Electrolux puede mostrar datos en tiempo real sobre la calidad del aire analizada, tanto de espacios interiores como en el exterior, del mismo modo que se obtiene un histórico detallado sobre la mejora lograda en el ambiente. Además, Pure A9 monitoriza el estado del dispositivo para alertar al usuario en caso de que tenga que realizar alguna intervención como, por ejemplo, reemplazar los filtros.
Por otro lado, y a través del machine learning, el dispositivo también tiene la capacidad de establecer patrones diarios sobre los momentos en los que el hogar o la oficina están deshabitados para que el dispositivo optimice su funcionamiento de forma inteligente. De esta forma, el purificador puede predecir los periodos en los que la casa o el espacio de trabajo están vacíos para no desperdiciar energía filtrando aire cuando no es necesario.
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