CENID desarrolla un proyecto de transformación digital basado en Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) para detectar en tiempo real la contaminación atmosférica, especialmente las emisiones generadas por el tráfico y otros medios de transporte en zonas urbanas. La iniciativa está encabezada por el investigador Miguel Onofre Martínez Rach y busca facilitar la toma de decisiones para mitigar la contaminación y proteger a la población.

Los sensores permitirán detectar contaminantes como CO₂, CO, ozono y partículas en suspensión PM2.5 y PM10. Los datos serán recopilados en tiempo real mediante una API REST y gestionados a través de un panel de control en la nube, desde el que será posible visualizar mapas con alertas de contaminación y analizar la evolución histórica de los niveles registrados.

El proyecto se integra en el ecosistema IoT y Smart City, con dispositivos de bajo consumo energético, capacidad de autoconfiguración y fácil incorporación a infraestructuras urbanas. El sistema contempla además el uso de Big Data y, en una fase posterior, de Inteligencia Artificial para desarrollar modelos predictivos capaces de identificar zonas y horarios con niveles de contaminación superiores a los recomendables.

El desarrollo contempla la validación y calibración de los sensores, la creación de dispositivos conectados y una infraestructura para recopilar los datos. A partir de esta información, el proyecto busca generar herramientas que faciliten la gestión de episodios de contaminación y contribuyan a mejorar la salud pública y el desarrollo de entornos urbanos más sostenibles.