Obtiene la UAT dos patentes de propiedad industrial para medir la contaminación del aire
Por José Luis B Garza Expertos de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) obtuvieron la patente de dos innovaciones ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI), en un proyecto para desarrollar un modelo de predicción de la contaminación del aire. El D…
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Por José Luis B Garza
Expertos de la Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) obtuvieron la patente de dos innovaciones ante el Instituto Mexicano de la Propiedad Industrial (IMPI), en un proyecto para desarrollar un modelo de predicción de la contaminación del aire.
El Dr. Edgar Tello Leal, investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias (FIC), dijo que las innovaciones utilizan inteligencia artificial mediante el uso de sensores de aire o monitores de partículas, por lo cual se elaboraron dos aplicaciones que fueron avaladas como diseños industriales.
Explicó que la primera innovación, autorizada como diseño industrial, consiste en una carcasa que permite almacenar todos los sensores utilizados en la investigación en compartimientos adecuados para transmitir datos.
Refirió que, posteriormente, se elaboró un complemento de este diseño, que tiene la particularidad de soportar una marca específica de sensores, los cuales son los más utilizados para medir la temperatura y la humedad relativa en presión barométrica.
El investigador de la UAT explicó que se hizo un diseño especial, el cual también fue validado y autorizado por el IMPI como un segundo diseño industrial.
Comentó que los registros fueron autorizados en 2024, y ahora se pretende trabajar en la comercialización del producto.
Estos productos —explicó— surgen de un proyecto de investigación cuyo propósito es desarrollar un modelo de predicción de la contaminación del aire.
Mencionó que el trabajo más reciente de esta línea de investigación fue un proyecto para medir los niveles de contaminación del aire en Tampico, que se realizó utilizando datos de la zona y analizándolos mediante la inteligencia artificial para lograr una predicción de la contaminación por material particulado hasta por ochenta días.
Puntualizó que la meta es incorporar estos modelos de predicción a una plataforma tecnológica y se puedan mostrar los niveles de contaminación en tiempo real y, adicional a eso, predecir la contaminación de los siguientes días.

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