El entusiasta de Arduino Roni Bandini ha creado un interesante proyecto que investiga si es posible entrenar un pequeño dispositivo con inteligencia artificial para detectar gases nocivos. En este proyecto de aprendizaje automático, se utilizó un microcontrolador Arduino junto con un sensor multigas y Edge Impulse para lograr el objetivo.
Detecta gases nocivos
“Experimentar una fuga de un químico y/o gas puede ser potencialmente mortal tanto para las personas como para el entorno circundante, por lo que es vital detectarlas lo más rápido posible. Pero en lugar de confiar en umbrales simples, Roni Bandini pudo idear un sistema que puede detectar fugas personalizadas al reconocer cambios sutiles en los valores del nivel de gas a través del aprendizaje automático”.
“Para lograr esto, Bandini tomó un solo MiCS-4514 y lo conectó a un Arduino Nano 33 BLE Sense, junto con una pantalla OLED, un ventilador y un zumbador para enviar alertas. El MiCS-4514 es un sensor multigas que puede detectar metano, etanol, hidrógeno, amoníaco, monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno. Esta capacidad significa que los gases explosivos y/o venenosos pueden identificarse mucho antes de que alcancen un nivel crítico en interiores”.
“Una vez que se recolectaron varias muestras que iban desde niveles típicos a peligrosos, Bandini introdujo el conjunto de datos en Edge Impulse Studio para entrenar un clasificador de red neuronal en las muestras de series temporales. Cada vez que el dispositivo se inicia, el sensor se calibra durante un período de tiempo predeterminado y se puede utilizar para distinguir la calidad del aire perjudicial en 1,5 segundos. La pantalla muestra cualquier lectura alta del sensor y si se ha detectado una fuga”.
Fuente : AB : Impulso de borde
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