Machine learning para analizar contaminación urbana

Para investigar el impacto de la contaminación urbana de Santiago sobre los ecosistemas de montaña cercana, se han colectado mediciones de contaminación atmosférica en muestras de arboles y testigos de hielo en los últimos 3 años. Estas actividades resulten en un conjunto de datos que contiene series de tiempo de concentraciones de varios elementos para 8 sitios, desde la ciudad de Santiago, pasando por niveles intermedios de la montaña (Yerba Loca, Farellones, etc.), hasta un glaciar de la cima de las montañas.
Las fuentes de contaminación y sus perfiles químicos son conocidos (trafico urbano, industria, minería, polvo natural, aerosoles marinos, etc.). Lo que se busca es la contribución de varias fuentes a la contaminación de los varios sitios de muestreo, y la evolución de esta contribución en el tiempo.
Usando algoritmos de Machine Learning la tarea será de clasificar las fuentes de contaminación y determinar la evolución temporal de la contribución de estas fuentes.