Искусственный интеллект помогает получать более точную информацию о качестве воздуха
Исследователи Хельсинкского университета разработали методику получения точной информации о качестве воздуха с помощью простого и недорогого измерительного оборудования.
По оценкам Всемирной организации здравоохранения, загрязнение воздуха ежегодно убивает семь миллионов человек во всем мире, поэтому качество воздуха контролируется с помощью целого ряда средств. Стационарные измерительные площадки, такие как станции измерения земной поверхности и атмосферных отношений Хельсинкского университета, обеспечивают надежные результаты, но используемые технологии являются дорогостоящими.
В связи с этим были предприняты попытки разработать менее дорогостоящие датчики в дополнение к стационарным измерительным площадкам, которые могли бы быть установлены в большом количестве по всему миру.
С помощью недорогих датчиков можно было бы значительно увеличить объем информации о качестве воздуха, как во временном, так и в географическом плане.
«Недорогие датчики можно было бы установить, например, в офисах или общественном транспорте. Люди также могли бы приобрести такие датчики для измерения качества воздуха в непосредственной близости от себя. Масса данных, накопленных с помощью датчиков, принесла бы пользу исследованиям, направленным на здоровье населения, городское планирование и экологические исследования», — говорит исследователь Марта Арбаяни Зайдан из Института исследований атмосферных и земных систем (INAR) Хельсинкского университета.
До сих пор проблема с дешевыми датчиками качества воздуха заключалась в том, что полученные данные не всегда были достаточно высокого качества, что приводило к необходимости сравнения и калибровки данных с данными мазковых станций и других стационарных измерительных пунктов. А это требовало времени и денег.
Исследователи Хельсинкского университета предлагают новую интегрированную модель измерения качества воздуха, в которой недорогие датчики сочетаются с технологическими решениями, благодаря чему измерения датчиков начинают совпадать с измерениями стационарных измерительных приборов.
Такие решения включают автоматизированную регулировку точности измерений с помощью методов искусственного интеллекта (ИИ) и специальных математических моделей, известных как виртуальные датчики.
«Математические модели, которые мы используем, позволяют, например, оценить концентрацию сажи в окружающей среде. Черный углерод — это загрязнитель воздуха, который простые датчики обычно не в состоянии измерить. Однако его концентрацию можно было бы оценить с помощью методов искусственного интеллекта», — говорит Зайдан.
Исследователи проверили свою методику, сравнив результаты измерений четырех недорогих датчиков с результатами стационарного измерительного оборудования на двух объектах в Хельсинки: мазковой станции в Кумпуле, эксплуатируемой Хельсинкским университетом и финским метеорологическим институтом (FMI), и измерительной площадке, эксплуатируемой управлением экологических служб Хельсинкского региона на Мякелянкату.
Полученные результаты позволили упростить независимое использование недорогих измерительных приборов без необходимости постоянного сравнения и калибровки их измерений с измерениями стационарных измерительных узлов.
Метод, предложенный исследователями, до сих пор существовал только в прототипной форме, и до его внедрения в полевых условиях все еще остаются некоторые нерешенные проблемы, такие как интернет-коммуникация и методы сбора энергии с помощью недорогих датчиков. Однако Зайдан видит в них большой потенциал.
«С помощью предлагаемой нами методики можно получить достаточно точные данные с недорогих датчиков. Наша методика может быть использована для значительного расширения сети измерений качества воздуха, а накопленные данные будут использованы на благо человечества», — приводит слова исследователей журнал IEEE Sensors Journal.
Фото — valarm.net
