Retos Hackathon Openred
El Hackathon Openred es un espacio de creatividad, colaboración y experimentación en torno a la medición y el análisis ciudadano de la radiación gamma. Tras el éxito de sus dos primeras ediciones en Madrid y Zaragoza, esta tercera convocatoria plantea nuevos retos distribuidos en varias categorías. El objetivo es ofrecer un marco en el que estudiantes, profesionales, makers y personas entusiastas puedan aplicar sus conocimientos técnicos y científicos en proyectos reales, aportando soluciones de valor para la comunidad. El evento está abierto a todo el público mayor de 18 años, con un especial interés en la participación del alumnado de la Universidad de Cantabria (UC) y de la Universidad del País Vasco (EHU), instituciones colaboradoras del encuentro.
Las categorías están pensadas para que cada persona pueda contribuir desde sus habilidades: desarrollo de software, análisis de datos, electrónica, visualización, ciencia ciudadana, comunicación… Cada reto será una oportunidad para aprender, compartir y construir juntos nuevas formas de medir, comprender y difundir información sobre la radiación gamma.
Categoría 01: Conexión de Radiacode 102 a Openred.
Retos Hackathon Openred
La necesidad:
El dispositivo Radiacode 102 es uno de los medidores gamma más extendidos entre la comunidad. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial en ciencia ciudadana, es fundamental que los datos puedan transmitirse de manera sencilla y automática a la plataforma Openred.
Descripción de la categoría:
Esta categoría busca desarrollar métodos que permitan que Radiacode 102 se conecte a Openred en tiempo real o de forma periódica. Puede implicar software intermedio, aplicaciones móviles, o soluciones basadas en microcontroladores que faciliten la comunicación vía USB, Bluetooth o APIs.
Ejemplos de posibles retos:
- Crear una app para Android que lea datos del Radiacode 102 y los suba a la plataforma Openred.
- Desarrollar un script en Python o microPython que permita extraer datos y enviarlos automáticamente.
- Diseñar un sistema con Arduino/ESP32/M5Stack Core2 que reciba datos del Radiacode y los transmita a través de Wi-Fi o LoRa o cualquier otro módulo de comunicación que se quiera utilizar.
Documentación asociada:
- Repositorio de GitHub con código para conectar Radiacode 102 a otros dispositivos.
- Documentación sobre la API de OpenRed para el envío de datos.
Presentación de la solución
La presentación de la solución será oral, con una duración máxima de 5 minutos, y podrá estar apoyada por una presentación en PDF.
Entrega del material desarrollado:
Todo el código, documentación y materiales generados deberán subirse a un repositorio en GitHub o similar bajo una licencia abierta, permitiendo su reutilización y mejora por la comunidad.
Conocimientos que se pueden aplicar:
Programación en Python, Arduino, ESP32, desarrollo de apps en Android, integración con APIs REST, comunicaciones Bluetooth o USB.
Categoría 02: Mejora de la plataforma Openred.
Retos Hackathon Openred
La necesidad:
La plataforma Openred constituye el núcleo del ecosistema, ya que en ella se recopilan, almacenan y visualizan los datos. Desarrollada en los últimos meses en el marco del proyecto Openred, cuenta ya con diversas herramientas en funcionamiento. Para potenciar su utilidad y atractivo para la comunidad, resulta fundamental continuar ampliando sus funcionalidades y mejorar de forma constante la experiencia de usuario.
Descripción de la categoría:
En esta categoría se invita a aplicar mejoras a la plataforma: desde la usabilidad y la interfaz, hasta nuevas funciones de visualización y análisis. También se pueden explorar elementos de gamificación o integración con fuentes de datos externas.
Ejemplos de posibles retos:
- Incorporar un sistema de filtros avanzados en los mapas y gráficos de radiación.
- Crear un panel de usuario más interactivo con logros o rankings.
- Optimizar el backend migrando o ampliando funcionalidades con PostgreSQL/PostGIS.
- Añadir comparaciones con datos meteorológicos o fuentes oficiales.
Documentación asociada:
- Repositorio de la plataforma en github, con instrucciones para su instalación.
- Especificaciones de la API existente, para conectar los datos con herramientas externas.
- Enlace directo a los modelos utilizados: devices, measures
- Herramientas para subir datos simulados.
- API de Open Weather, para la integración de datos climáticos.
- Documentación de Django y librerías sugeridas (pandas, NumPy, matplotlib, etc.).
- Información sobre la Red REA del CSN, incluyendo la metodología de consulta de datos. (Acceso a plataforma EUropean Radiological Data Exchange Platform (EURDEP))
Presentación de la solución
- La presentación de la solución será oral, con una duración máxima de 5 minutos, y podrá estar apoyada por una presentación en PDF.
Entrega del material desarrollado:
Todo el código, documentación y materiales generados deberán subirse a un repositorio en GitHub o similar bajo una licencia abierta, permitiendo su reutilización y mejora por la comunidad.
Conocimientos que se pueden aplicar:
Desarrollo web con Django, React, Bootstrap, bases de datos como PostgreSQL y PostGIS, visualización de datos con JavaScript, Leaflet, D3.js, o diseño de interfaces interactivas.
Categoría 03: Construcción de otros dispositivos de medición gamma.
Retos Hackathon Openred
La necesidad:
El Radiacode 102 es muy útil, pero ampliar la gama de dispositivos que puedan conectarse a Openred multiplica las posibilidades de participación. Esto incluye tanto la integración de medidores comerciales adicionales como la creación de prototipos caseros.
Descripción de la categoría:
Este reto está pensado para makers y personas creativas interesadas en la electrónica. Se trata de diseñar o adaptar dispositivos capaces de registrar radiación gamma y enviar los datos a Openred. Pueden ser proyectos de bajo coste, portátiles o experimentales, que amplíen la red de medición.
Ejemplos de posibles retos:
- Conectar un tubo Geiger-Müller a un microcontrolador y mostrar los datos en pantalla.
- Crear un detector DIY con ESP32 que transmita por Wi-Fi o LoRa.
- Integrar otro dispositivo comercial de detección gamma y hacerlo compatible con Openred.
Documentación asociada:
- Especificaciones de la API existente, para conectar los datos con herramientas externas.
- Enlace directo a los modelos utilizados: devices, measures
Presentación de la solución:
La presentación de la solución será oral, con una duración máxima de 5 minutos, y podrá estar apoyada por una presentación en PDF.
Entrega del material desarrollado:
Todo el código, documentación y materiales generados deberán subirse a un repositorio en GitHub o similar bajo una licencia abierta, permitiendo su reutilización y mejora por la comunidad.
Conocimientos que se pueden aplicar:
Electrónica básica, Arduino, ESP32, Raspberry Pi, diseño de hardware, programación de microcontroladores, uso de sensores y protocolos de comunicación (USB, Wi-Fi, LoRa, Bluetooth).
Categoría 04: Análisis de datos de radiación gamma.
Retos Hackathon Openred
La necesidad:
Los datos de radiación son más valiosos cuando se convierten en conocimiento. Contribuir a su análisis ayuda a detectar anomalías, establecer comparaciones, o incluso predecir patrones que puedan tener relevancia científica y social.
Descripción de la categoría:
Esta categoría invita a trabajar con los datos recopilados en Openred, aplicando enfoques estadísticos, visuales o de inteligencia artificial. Se trata de explorar formas innovadoras de transformar datos en información comprensible y útil para la comunidad.
Ejemplos de posibles retos:
- Desarrollar modelos predictivos para estimar la radiación en una zona a partir de series temporales.
- Crear dashboards interactivos para visualizar la evolución de la radiación.
- Diseñar algoritmos de detección de anomalías en los datos reportados.
- Cruzar datos de radiación con información meteorológica o geográfica.
Descripción de la categoría:
Esta categoría invita a trabajar con los datos recopilados en Openred, aplicando enfoques estadísticos, visuales o de inteligencia artificial. Se trata de explorar formas innovadoras de transformar datos en información comprensible y útil para la comunidad.
Documentación asociada:
- Enlace la base de datos completa de safecast: (8GB comprimido, 30GB) https://api.safecast.org/system/measurements.tar.gz?_gl=1*hg9un4*_ga*MTE0NTk3MDcwMi4xNzU5NDkzNDQ2*_ga_GSRZYX6XXY*czE3NTk1MDE5NjQkbzMkZzEkdDE3NTk1MDMyNzckajQ0JGwwJGgw
- Enlace a la versión limpia del dataset: https://api.safecast.org/system/mclean.tar.gz
- Enlace a la versión limpia del dataset en nuestros servidores: https://lostatnight.org/viirs_tiles/mclean.tar.gz (1.7 GB)
- Enlace a un ejemplo del dataset (10.000 mediciones para comprobar): https://lostatnight.org/viirs_tiles/mclean-out-example.csv
- Documentación conversión cpm a uS/h: https://map.safecast.org/methodology.html
- Ejemplos en kaggle: https://www.kaggle.com/code/njpurcell/safecast-exploratory-data-analysis-part-i
Conocimientos que se pueden aplicar:
Análisis de datos con Python/R, estadística, machine learning, bases de datos en PostgreSQL, librerías como Pandas, Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, visualización con Matplotlib, Plotly o D3.js.
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