Capacitando a pesquisa de qualidade do ar com análises preditivas seguras baseadas em ML

TL;DR

Um fluxo de imputação de dados preenche lacunas de PM2.5 com ML treinado no SageMaker Canvas, orchestrado por AWS Lambda e AWS Step Functions.
O conjunto de dados de exemplo inclui mais de 15 milhões de registros de mar/2022 a out/2022, em Kenya e Nigéria, de 23 sensores em 15 locais.
As previsões são geradas para valores de PM2.5 ausentes dentro de um intervalo de até +/- 4,875 µg/m³ para manter a precisão das tendências.
A solução enfatiza segurança, criptografia e implantação em rede privada, com um modelo de responsabilidade compartilhada orientando as proteções do cliente.

Contexto e antecedentes

A poluição do ar continua sendo um desafio crítico de saúde ambiental na África. Organizações como sensors.AFRICA implantaram centenas de sensores para monitorar as condições, mas lacunas de dados persistem devido a instabilidades de energia e conectividade em regiões de alto risco, onde a manutenção é limitada. Dados PM2.5 ausentes reduzem poder estatístico e introduzem vieses, dificultando a detecção de tendências confiável e conclusões robustas sobre padrões de qualidade do ar. Essas lacunas comprometem decisões baseadas em evidências para controle da poluição, avaliações de impactos à saúde e conformidade regulatória. A exposição a PM2.5 está associada a milhões de mortes prematuras globalmente, destacando a importância de previsões precisas para a saúde pública. O post demonstra a capacidade de entropia temporal do Amazon SageMaker Canvas, uma plataforma de ML de baixo código, para prever valores de PM2.5 a partir de dados incompletos. O Canvas oferece resiliência a dados ausentes, permitindo operação contínua de redes de monitoramento durante falhas de sensores ou manutenção. Isso ajuda agências ambientais e autoridades de saúde pública a manter acesso ininterrupto a informações críticas para alertas oportunos e análises de longo prazo. A abordagem combina previsão com imputação de dados usando Amazon SageMaker AI, AWS Lambda e AWS Step Functions. O conjunto de dados de demonstração foi obtido a partir do openAFRICA e contém mais de 15 milhões de registros entre mar/2022 e out/2022, de 23 dispositivos em 15 locais, na Kenya e Nigéria, ilustrando como a solução pode ser adaptada a dados reais. A arquitetura centra-se em dois componentes de ML: um fluxo de treinamento e um fluxo de inferência. Os fluxos são construídos com o SageMaker Canvas para desenvolvimento de modelos e exportação para inferência em lote. O processo começa com a extração de dados de sensores de um banco de dados, importação para o Canvas para análise preditiva e treinamento, exportando o modelo treinado para uso em batch processing. O método suporta re-treinamento com novos dados de PM2.5.

O que há de novo

O artigo demonstra um fluxo completo e seguro de imputação de dados para lacunas de PM2.5 usando uma combinação de serviços da AWS. Características-chave:

Previsão de séries temporais com SageMaker Canvas para estimar valores ausentes de PM2.5 em dados com lacunas.
Fluxo de ponta a ponta robusto: extração de dados, treinamento no Canvas, exportação do modelo e pipeline de inferência em lote.
Orquestração diária: uma função Lambda executa a cada 24 horas para iniciar um trabalho de Transformação em Lote do SageMaker nos dados com lacunas, atualizando o conjunto de dados com as previsões.
Dados de demonstração realistas: o conjunto usa mais de 15 milhões de registros de Mar 2022 a Oct 2022, de Kenya e Nigéria, com 23 sensores em 15 locais.
Segurança em primeiro lugar: criptografia em repouso no S3, no banco de dados Aurora PostgreSQL-compatible e no SageMaker Canvas; criptografia em trânsito via TLS; credenciais temporárias IAM para o acesso ao RDS; funções Lambda com mínimo privilégio; implantação em sub-redes privadas com pontos finais VPC para S3 e SageMaker AI.
Implantação via IaC: o article descreve um fluxo baseado em CDK para treinamento, registro de modelo e implantação, permitindo atualizações consistentes. Para implementar, o projeto oferece um repositório com código de exemplo e um README com instruções passo a passo. A arquitetura visa entregar dados PM2.5 completos a decisores de saúde pública, apoiando alertas de poluição oportunos e análises de longo prazo.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

Para equipes de desenvolvimento e empresas que trabalham com monitoramento ambiental, esta abordagem oferece:

Pipelines de dados resilientes que mantêm a operação mesmo com falhas de sensores, reduzindo lacunas de dados e custos de indisponibilidade.
Insights acionáveis de PM2.5 extraídos de dados incompletos sem exigir streams perfeitos, ajudando pesquisadores e formuladores de políticas a manter visibilidade de tendências a tempo.
Solução escalável, segura e baseada em nuvem que se integra a armazéns de dados existentes (Aurora) e armazenamento de objetos (S3), com controles de segurança rigorosos.
Padrão de implantação audível: infraestrutura como código via CDK permite implantações consistentes e mais fáceis de atualizar conforme a rede de sensores muda.
Diretrizes claras de proteção de dados em trânsito e em repouso, com permissões granulares IAM e rede privada para minimizar exposições. Este trabalho está alinhado com objetivos de saúde pública, permitindo monitoramento contínuo e análises mais confiáveis de PM2.5, apoiando estratégias de controle de poluição e conformidade regulatória.

Detalhes técnicos ou Implementação

A solução compreende dois componentes principais de ML: um fluxo de treinamento e um fluxo de inferência, ambos integrados a um pipeline seguro.

Dados e treinamento
Dados históricos de PM2.5 são extraídos de um banco de dados relacional e preparados no SageMaker Canvas para análise preditiva.
O Canvas suporta treinar um modelo para previsão de um único alvo com transformações de dados e engenharia de recursos adequadas para séries temporais.
Após o treinamento, o Canvas exporta o modelo para inferência em lote.
O conjunto de dados de treinamento de exemplo contém mais de 15 milhões de registros entre Mar/2022 e Out/2022, de 23 sensores em 15 locais na Kenya e Nigéria.
Inferência e imputação de dados
O Step Functions coordena o fluxo; uma função Lambda é chamada a cada 24 horas.
A função Lambda inicia um trabalho de Transformação em Lote do SageMaker para prever valores ausentes nos dados novos com lacunas.
A transformação em lote processa todo o conjunto de dados em uma única passagem, atualizando o conjunto com as previsões.
O conjunto de dados resultante permite a distribuição a decision-makers de saúde pública para análises de padrões de PM2.5 mais eficazes.
Ciclo de vida do modelo e implantação
Após treinamento e avaliação (incluindo RMSE e outras métricas), o modelo é registrado no SageMaker Model Registry e implantado para inferência em lote.
O fluxo baseado em CDK cria um domínio SageMaker AI e perfil de usuário, provisionando recursos para treinamento e inferência.
Um fluxo inclui criar o modelo SageMaker em uma VPC, implantar o trabalho de transformação em lote e atualizar a infraestrutura com o novo ID do modelo via cdk deploy.
A solução suporta re-treinamento com dados PM2.5 atualizados para adaptar-se a padrões de sensores em evolução.
Destaques de segurança e conformidade
Criptografia em repouso ativada para S3, Aurora e SageMaker Canvas.
Criptografia em trânsito com TLS para todas as conexões de Lambda.
Credenciais temporárias IAM para o RDS, eliminando senhas estáticas.
Funções Lambda operam com privilégios mínimos, com acessos específicos para cada função.
A implantação acontece em sub-redes privadas da VPC, sem acesso direto à Internet pública, com endpoints VPC para S3 e SageMaker AI.
Configuração e extensibilidade
A arquitetura foi pensada para ser adaptável a futuras alterações de configuração via CDK, com um arquivo de configuração descrevendo os parâmetros padrão.
A adoção prioriza segurança e alinhamento com o AWS Shared Responsibility Model, incentivando clientes a revisar responsabilidades de implantação segura.
Tabela: componentes-chave e papéis

Componente	Papel
SageMaker Canvas	Treinamento e exportação do modelo para inferência em lote
AWS Lambda	Orquestra a atualização de dados e inicia transformações em lote a cada 24 horas
AWS Step Functions	Coordena o fluxo de trabalho de ponta a ponta
Amazon Aurora PostgreSQL‑Compatible	Armazena dados de sensores com acesso IAM autenticado
Amazon S3	Armazenamento de dados em data lake com criptografia em repouso

Referências e notas de implantação
A abordagem é documentada com código de exemplo e instruções passo a passo no repositório Git: [email protected]:aws-samples/sample-empowering-air-quality-research-secure-machine-learning-predictive-analytics.git
O artigo publicado está disponível em https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/empowering-air-quality-research-secure-ml-driven-predictive-analytics/.

Principais conclusões

Imputação de lacunas de PM2.5 com um modelo SageMaker Canvas e pipeline de inferência em lote é viável.
Lambda aciona a transformação em lote diariamente, mantendo dados atualizados com interrupções mínimas no monitoramento.
Medidas de segurança, incluindo criptografia, credenciais IAM temporárias e sub-redes privadas, ajudam a proteger dados ambientais sensíveis.
O padrão orientado por IaC facilita implantações reproduzíveis, auditáveis e escaláveis.

FAQ

Como a imputação de PM2.5 é realizada?

O fluxo treina um modelo SageMaker Canvas com dados históricos de PM2.5 e usa um trabalho de Transformação em Lote para prever valores ausentes dentro de +/- 4,875 µg/m³ da concentração real.
ue dados foram usados no exemplo?

Um conjunto de dados de treinamento do openAFRICA com mais de 15 milhões de registros entre Mar/2022 e Out/2022, coletados na Kenya e Nigéria a partir de 23 sensores em 15 locais.
uais serviços da AWS compõem o pipeline?

SageMaker Canvas para treinamento e exportação, AWS Lambda para orquestração, AWS Step Functions para coordenação, SageMaker Transform para inferência, Amazon Aurora PostgreSQL-compatible para armazenamento e Amazon S3 para data lake, tudo em rede privada segura.
Como a segurança é tratada?

Criptografia em repouso (S3, Aurora, SageMaker Canvas), criptografia em trânsito (TLS), credenciais temporárias IAM para RDS, privilégios mínimos nas funções Lambda, sub-redes privadas com endpoints VPC, em conformidade com o AWS Shared Responsibility Model.
Como posso implantar isso no meu ambiente?

O repositório fornece um fluxo baseado em CDK com um README com instruções para reproduzir o fluxo de ponta a ponta e adaptar aos seus conjuntos de dados PM2.5.