Мониторинг качества воздуха с помощью мобильного устройства С-Air
Качество воздуха вызывает все большую озабоченность в промышленно развитых странах. По данным Всемирной организации здравоохранения, загрязнение воздуха ежегодно приводит к гибели двух миллионов человек в Китае, Индии и Пакистане.
Каждую минуту взрослые люди обычно вдыхают от 100 до 1000 биоаэрозолей, включая пыльцу, споры, токсины и микробы, а еще большее количество - 1 миллион или более - в сильно загрязненных районах. Эти крошечные биологические частицы могут вызывать аллергию, астму и другие заболевания.
Количественное определение воздействия этих биологических частиц затруднено и может занять много времени и дорого. Существующие методы идентификации биоаэрозолей основаны на технологии 50-летней давности: исследователи собирают образцы с использованием фильтров или ловушек для споры, а затем переносят их в лаборатории, где они окрашиваются и проверяются учеными с помощью микроскопов. Еще одна проблема заключается в том, что во всем мире существует только небольшое количество станций отбора воздуха, которые обладают возможностями измерения биоаэрозоля.
В качестве решения данной проблемы исследователи Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали портативное устройство, которое использует голограммы и машинное обучение для идентификации и измерения бортовых биологических частиц или биоаэрозолей, которые происходят из живых организмов, таких как растения или грибы. Устройство обучено распознавать пять общих аллергенов-пыльцу из бермудской травы, дуба, амброзии и спор из двух типов плесени - система классифицировала образцы с точностью до 94 процентов с использованием глубокого обучения.
Для управления устройством и отображения результатов платформа, названная c-Air, интегрирована с приложением смартфона. Это мобильное устройство за 30 секунд измеряет 6,5 л воздуха и предоставляет данные о составе воздуха и наличии в нем различных твердых частиц.
Устройство втягивает воздух и захватывает частицы на липкой поверхности, которая освещена лазером, который генерирует голограмму. Чип датчика изображения сканирует голограмму и отправляет эти данные на удаленный сервер.
Там тип искусственного интеллекта, питаемый нейронной сетью, очищает изображение, которое затем запускается через алгоритм, который разбивает его на разделы, изображающие биологические частицы. Вторая нейронная сеть классифицирует эти частицы из набора предварительно загруженных типов аллергенов. Точность мониторинга составляет 93%.
Устройство имеет размеры около 14 см в ширину, 17 сантиметров в длину и 6 сантиметров в высоту весит менее 600 гр.
Устройство является первым экономичным портативным устройством, которое автоматически распознает и классифицирует воздушные биологические частицы и не требует маркировки с использованием пятен. Поскольку устройство управляется беспроводным способом, его потенциально могут перевозить беспилотные летательные аппараты для осуществления мониторинга в труднодоступных для людей местах. Также эта технология может также использоваться в сети датчиков, охватывающих широкую область, что позволит ученым создавать карты пыльцы, споры и плотности микробов.
Контактная информация
Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе: http://www.ucla.edu
Подробное описание практики: https://www.nature.com/articles/lsa201746
