O desenvolvimento do AirSensorChecker começou com a análise e tratamento dos dados históricos fornecidos pela Parkware, que registravam as falhas de comunicação dos sensores. Estes dados foram processados e harmonizados para serem utilizados pelos algoritmos de Machine Learning que alimentam o sistema de previsão de tendências. O produto foi desenhado para suportar a importação de diferentes tipos de ficheiros e oferecer previsões através de um dashboard interativo, onde os utilizadores podem ajustar a granularidade e o horizonte temporal das previsões. Durante a fase de desenvolvimento, a AI-CENTER Testbed focou-se em garantir que o AirSensorChecker fosse capaz de gerar previsões precisas e úteis. Foram realizados testes rigorosos para validar o produto, e os resultados indicaram que a qualidade das previsões estava intimamente ligada à qualidade e abrangência do dataset histórico utilizado. Em particular, foi observado que previsões de longo prazo necessitam de um dataset extenso e detalhado para assegurar a precisão das estimativas. Após a fase de testes e validação no ambiente virtual da AI-CENTER Testbed, o AirSensorChecker foi refinado para garantir que estava pronto para ser lançado no mercado como uma solução robusta e eficaz para a previsão de falhas de comunicação em sensores de qualidade do ar. Durante o desenvolvimento, a AI-CENTER Testbed focou-se em garantir que os dados fossem processados e organizados de forma a maximizar a precisão das previsões. Os testes realizados mostraram que a qualidade e a abrangência dos dados históricos são cruciais para a eficácia do TrashTrender, especialmente para previsões de longo prazo. O Produto Piloto foi submetido a uma série de testes rigorosos no ambiente virtual da AI-CENTER Testbed, o que permitiu refinar o produto e prepará-lo para a comercialização. A validação do TrashTrender incluiu a criação de um vídeo demonstrativo que ilustra o funcionamento do dashboard e as funcionalidades de visualização das previsões.Na fase inicial, foi desenvolvida uma aplicação com um menu intuitivo, permitindo aos utilizadores aceder a todas as estruturas e áreas de um projeto por meio de pesquisas por ID, localização, entre outros critérios. A aplicação possibilita a edição ou eliminação de estruturas, garantindo que cada projeto armazene dados detalhados, como identificação, áreas, edificações e infraestruturas. Um layout de rede visual, integrado com o Google Maps, foi criado para permitir a atribuição visual de trabalhos.