Nous avons déjà vu des stations météorologiques artisanales, mais celle qui utilise un réseau neuronal capable de prédire la qualité de l’air en fonction de la concentration locale d’ozone est une nouveauté. Cependant, c’est précisément ce que le fabricant prolifique et développeur autodidacte de la pile complète Kutluhan Aktar a réalisé, comme présenté sur Hackster.
Essentiellement, Aktar a entrepris de construire une station météorologique à faible coût qui prévoirait les niveaux de qualité de l’air, et comme l’ozone troposphérique peut causer des difficultés respiratoires, déclencher des crises d’asthme, la concentration d’ozone devrait être ajoutée aux données de prévision pour construire une image de la qualité de l’air local.
L’ozone au niveau du sol se forme lorsque les émissions des gaz d’échappement des véhicules et des installations industrielles réagissent en présence de la lumière du soleil. Sa présence est donc un indicateur utile que ses précurseurs flottent également.
À l’aide d’une station météo et d’un détecteur d’ozone sur son balcon, Aktar a pu collecter un ensemble de données à l’aide d’une carte Arduino Nano 33 et l’envoyer via Bluetooth à un Raspberry Pi 4 installé à l’intérieur. Cela a été utilisé en conjonction avec l’indice de qualité de l’air local pour former un réseau de neurones artificiels basé sur TensorFlow Kera H5 afin qu’il puisse faire des prédictions de la qualité de l’air extérieur à partir des seules données météorologiques et d’ozone.
Le réseau de neurones a ensuite été converti en tableau C à l’aide d’une application qu’Aktar a lui-même développée en Python. Ce fichier peut fonctionner sur le Nano lui-même, qui se trouve à l’intérieur du corps de la station météo imprimée en 3D à côté du capteur d’ozone et de l’anémomètre de DFRobot, qui a également fourni les écrans OLED et IPS. La détection de pression et de température provient d’un pack de capteurs BMP180.
L’écran de la station météo affiche soit toutes les données qu’elle collecte – concentration d’ozone, vitesse du vent, température, pression atmosphérique et son altitude – soit un graphique montrant sa prédiction de la qualité de l’air comme bonne, modérée ou malsaine. Aktar espère que l’appareil contribuera à améliorer les conditions environnementales et à réduire l’incidence des maladies respiratoires.
Si vous souhaitez créer le vôtre, le site Hackster contient une mine d’informations, notamment du code, des schémas et une liste complète des pièces. La chaîne YouTube d’Aktar vaut également la peine d’être consultée, en particulier pour le robot de détection de déchets équipé de LIDAR.