Dans le but d’aider à réduire la pollution de l’air, Kutluhan Aktar, un développeur full-stack autodidacte, a construit une station météo personnalisée qui peut prédire l’indice de qualité de l’air (IQA) d’une région en fonction des conditions météorologiques actuelles. Le développeur a utilisé divers équipements à faible coût pour construire la station météo qui peut calculer la concentration d’ozone au niveau du sol pour prédire la pollution de l’air dans l’environnement. Jetons un coup d’œil aux détails.
Un développeur construit une station météo à faible coût pour prédire l’IQA
Aktar, qui a récemment poursuivi des travaux de recherche sur la qualité de l’air et la pollution, s’est rendu compte que les systèmes de prévision météorologique actuels ne pas tenir compte de la concentration d’ozone troposphérique lors de la surveillance de la météo d’un environnement. En conséquence, il a ensuite construit une station météo DIY utilisant des capteurs pertinents et un Raspberry Pi 4 qui peut surveiller la concentration d’ozone au niveau du sol dans un environnement et prédire l’indice de qualité de l’air. Vous pouvez le regarder travailler sur le récent Aktar Vidéo Youtube.
Pour ceux qui ne le savent pas, l’ozone au niveau du sol se forme lorsque les oxydes d’azote (NOx) provenant de sources telles que les gaz d’échappement des véhicules réagissent avec des composés organiques en présence de chaleur et de lumière solaire. Une forte concentration d’ozone dans l’environnement peut provoquer des difficultés respiratoires, déclencher des crises d’asthme et endommager nos systèmes respiratoires.
Comment a-t-il été fabriqué ?
En raison de ces problèmes, Aktar a construit une station météorologique artisanale pour surveiller et prévoir la pollution de l’air. Il a utilisé un Carte Arduino Nano 33 pour collecter un jeu de données de son balcon. Puis il envoyé les données à un Raspberry Pi 4 qui a été mis en place à l’intérieur via Bluetooth. En combinant les données avec l’indice de qualité de l’air local, Aktar formé un réseau de neurones artificiels basé sur TensorFlow Kera H5 pour prédire la qualité de l’air extérieur en fonction des conditions météorologiques actuelles et des données sur l’ozone.
Les données du réseau neuronal ont été converti en tableau C à l’aide d’une application personnalisée qui fonctionne sur la carte Arduino Nano, qui se trouve à l’intérieur d’une station météo imprimée en 3D à côté du capteur d’ozone et de l’anémomètre.
Avec l’aide de ce qui précède, la station météo peut afficher les données sur un écran qui sont collectées par les capteurs. Ceux-ci incluent la concentration d’ozone, la vitesse du vent, la température, la pression atmosphérique et l’altitude. En dehors de cela, la station météo peut également générer une représentation graphique montrant sa prédiction de la qualité de l’air. Il peut afficher la prédiction de l’IQA comme « bonne », « modérée » ou « malsaine ».
Si vous êtes un développeur et que vous souhaitez créer votre propre station météo à prédiction IQA, Aktar a fourni un guide approfondi, avec une liste d’outils et d’applications logicielles nécessaires. Découvrez-le pour construire votre propre station météo à faible coût à la maison. Aussi, faites-nous part de vos réflexions sur ce projet incroyable dans les commentaires ci-dessous !