En este proyecto se implementarán tecnologías fotónicas y de Machine Learning para la detección bajo condiciones controladas en laboratorio de contaminantes del aire tales como: material particulado (PM), aerosoles, NOx, ozono, CO y SO2, de acuerdo con las necesidades territoriales y apuestas productivas del Departamento de Antioquia. Con la ejecución de este proyecto se fortalece la alianza Universidad Nacional de Colombia – Sede Medellín y el instituto CREOL the College of Optics and Photonics, adscrito a la Universidad de Florida Central al contar con su apoyo para la implementación técnica del proyecto, para incrementar la producción científica, la generación de nuevo conocimiento y la consolidación de talento humano pertinente. La infraestructura tecnológica dejada por este proyecto sumado al conocimiento generado, ayudarían a conformar las bases de un sistema Femto-LIDAR para la detección simultánea de varios gases contaminantes y el monitoreo en tiempo real de las condiciones ambientales de todo el Valle de Aburrá. El Femto-LIDAR consiste en enviar un pulso de alta intensidad y ultrarrápido hacia la atmósfera con la finalidad de generar fenómenos ópticos no lineales que permiten la producción de luz blanca, y aprovechando los efectos de retrodispersión, fluorescencia y absorción espectral de la luz que facilitan el análisis de componentes en la atmósfera. Es posible detectar estos efectos mediante la técnica conocida como LIDAR (Light Detection And Ranging) [1 - 3]. Aunque, en este proyecto se estudiara inicialmente la propagación óptica no lineal en fibras micro-estructuradas huecas (HC-PCF: por sus siglas en inglés) infiltradas con aire contaminado con miras a entender algunos efectos no lineales del aire contaminado en el valle de Aburrá. El Femto-LIDAR tiene varias ventajas sobre los métodos convencionales: permite muestrear en simultáneo y con alta selectividad diferentes contaminantes con una sola fuente láser, permite variar a qué altura se desea muestrear contaminantes y permite medir humedad ambiental simultáneamente. Cabe destacar que esta técnica aún no ha sido evaluada en el trópico, por lo cual el desarrollo de este trabajo sería un primer paso para su implementación y para evaluar su potencial en la región. Los resultados principales esperados con la ejecución este proyecto son: - Tener las bases de una nueva técnica de diagnóstico de contaminantes atmosféricos apropiada por entidades ambientales en Colombia - Aumentar la calidad de las investigaciones sobre contaminantes atmosféricos - Cooperación internacional entre grupos de investigación. - Generación de nuevo conocimiento en el área de metrología óptica para variables ambientales en el trópico - Formación de capital humano de alto nivel especializado en el área de medición de calidad del aire Como fue mencionado, se implementarán tecnologías fotónicas y de Machine Learning para la detección de contaminantes del aire bajo condiciones controladas en el laboratorio utilizando HC-PCF, de acuerdo con las necesidades territoriales y apuestas productivas del Departamento de Antioquia. La Alianza con el instituto CREOL permitirá incrementar la producción científica, la generación de nuevo conocimiento y la consolidación de talento humano pertinente. Los conceptos, teoría y fenómenos de la fotónica se aprovecharán para tomar huellas espectrales de gases contaminantes y se implementarán técnicas de Machine Learning para identificar las características de dichos contaminantes presentes en el medio ambiente aéreo. En este proyecto se plantea un avance tecnológico con el uso de HC-PCF para confinar tanto el gas como las ondas de luz simultáneamente dentro de la fibra de manera que se logren hacer mediciones multi especies, abriendo el camino para poder monitorear en tiempo real, por ejemplo, la producción de contaminantes ambientales dentro de las fábricas en múltiples puntos sin necesidad de modificar o alterar los procesos de producción.