Uno de los aspectos clave dentro de la transformación digital, y en los retos que se enfrenta la sociedad actual tales como el cambio climático, es la monitorización de la calidad del aire. Esta tesis va a trabajar en la mejora de las soluciones para la medida de gases contaminantes, partículas sólidas en suspensión (PM) y partículas de mayor tamaño, como pólenes.

Por ello, en este proyecto se propone la mejora de algoritmos para PM y partículas de mayor tamaño que se basa en el uso de técnicas de Inteligencia Artificial que permitan una mejora en el análisis y corrección de la señal - se buscara corregir el efecto de la humedad, el tamaño de la partícula y la composición química de la partículas, entre otros - para PM y partículas de mayor tamaño, así como su evaluación y estandarización con respecto a los métodos de referencia. Finalmente, para mejorar la interoperabilidad de los datos y resultados, se aplicarán los principios FAIR y las tecnologías semánticas a los mismos.