Resumen:
Los resultados del último censo realizado por el Instituto Ecuatoriano de Estadísticas y Censos (INEC) en 2010 muestran que en el Ecuador un 90.66% de los hogares y locales comerciales utilizan cilindros de gas para las actividades de cocina. Problema: en los últimos años en la ciudad de Quito han existido varias emergencias atendidas por temas de fugas de gas; además, de una gran cantidad de afectaciones a la salud de las personas por contaminación del aire en espacios cerrados producto de la combustión y la falta de ventilación. Objetivo: implementar un sistema predictivo de bajo costo enfocado en el análisis y monitorización de la acumulación de gases en espacios cerrados, utilizando técnicas de minería de datos y sistemas empotrados basados en hardware libre. Metodología: se utilizó una metodología propia (Ad-Hoc) que consta de cinco fases: evaluación de la situación actual, estudio de viabilidad de la solución, diseño y construcción de la solución, validación de la solución y presentación de resultados. Resultados: se creó un sistema predictivo de bajo costo con Raspberry Pi y Arduino que alcanzó un porcentaje de precisión que oscila entre el 92% y el 99%. Conclusión: la construcción de modelos predictivos utilizando redes neuronales recurrentes (RNN) permitieron analizar, monitorizar y predecir la acumulación de monóxido de carbono (CO) y determinar la concentración conglomerada de gases como el amoniaco, sulfuro y tolueno.
