Erkennen Sie schädliche Gase mit einem einzigen Sensor und tinyML

Ein Chemikalien- und/oder Gasleck kann potenziell tödlich für Mensch und Umwelt sein, weshalb es wichtig ist, es so schnell wie möglich zu erkennen. Aber anstatt sich auf einfache Schwellenwerte zu verlassen, war Roni Bandini in der Lage, ein System zu entwickeln, das benutzerdefinierte Lecks erkennen konnte, indem es subtile Änderungen der Gasfüllstandswerte mithilfe von maschinellem Lernen erkannte.

Dazu nahm Bandini ein einzelnes MiCS-4514 und verband es mit einem Arduino Nano 33 BLE Sense, komplett mit einem OLED-Display, einem Lüfter und einem Summer zum Senden von Warnungen. Der MiCS-4514 ist ein Multigassensor, der Methan, Ethanol, Wasserstoff, Ammoniak, Kohlenmonoxid und Stickstoffdioxid erkennen kann. Diese Fähigkeit bedeutet, dass explosive und/oder toxische Gase identifiziert werden können, lange bevor sie sich im Inneren auf ein kritisches Niveau aufbauen.

Sobald mehrere Proben gesammelt wurden, die von typischen bis gefährlichen Werten reichten, speiste Bandini den Datensatz in Edge Impulse Studio, um einen neuronalen Netzwerkklassifikator mit den Zeitreihenproben zu trainieren. Bei jedem Start des Geräts wird der Sensor für eine voreingestellte Zeit kalibriert und kann verwendet werden, um schädliche Luftqualität innerhalb von 1,5 Sekunden zu unterscheiden. Der Bildschirm zeigt alle hohen Sensorwerte an und ob ein Leck erkannt wurde.

Um mehr über dieses Projekt zu erfahren, können Sie das Tutorial von Bandini lesen oder sich dieses Demo-Video unten ansehen.