, medindo a qualidade do ar em qualquer local específico não é muito complicada. Apenas um sensor ou dois e um pequeno microcontrolador é geralmente tudo o que é necessário. Previsionar a próxima qualidade do ar é um pouco mais complicado, desde que muitos fatores determinam o quão seguro será respirar o ar do lado de fora. Felizmente, porém, não precisamos conhecer todos esses fatores e suas complexas interações para prever a qualidade do ar. Podemos treinar um computador para fazer isso por nós como [Kutluhan_Aktar] demonstra com um medidor de qualidade de ar capaz de aprendizado de máquina.
A construção é baseada em torno de um Arduino Nano 33 BLE, que é conectado a uma pequena estação meteorológica do lado de fora. Ele monitora especificamente a concentração de ozônio como referência para a qualidade do ar geral, mas também usa um anemômetro e um sensor de pressão de precisão BMP180 e sensor de temperatura para auxiliar no treinamento do algoritmo. Os dados meteorológicos são enviados pelo Bluetooth para um PI de framboesa que está executando o Tensorflow. Uma vez que a rede neural foi treinada, o modelo foi enviado de volta para o Arduino, que agora é capaz de usá-lo para fazer previsões muito mais precisas da futura qualidade do ar.
A compilação entra muito em um pedaço de configurar os modelos, treinando-os e, em seguida, usá-los no Arduino. É uma construção impressionante coberta com um divertido caso impresso em 3D que se assemelha a um velho moinho de vento. Usando a aprendizagem de máquina para ajudar a prever o tempo está começando a se tornar mais comum também, como vimos antes com esta estação meteorológica que pode prever a intensidade da chuva.