导读 Arduino爱好者RoniBandini创建了一个有趣的项目，研究是否可以用人工智能训练小型设备以检测有害气体?在这个机器学习项目中，Arduino微控制
Arduino爱好者RoniBandini创建了一个有趣的项目，研究是否可以用人工智能训练小型设备以检测有害气体?在这个机器学习项目中，Arduino微控制器与多气体传感器一起使用，EdgeImpulse用于实现目标。
“发生化学品和/或气体泄漏可能会对人和周围环境造成潜在的生命威胁，这就是为什么尽快检测到它们至关重要的原因。但是，RoniBandini并没有依赖简单的阈值，而是能够提出一个系统，该系统可以通过机器学习识别气体水平值的细微变化来发现自定义泄漏。”
“为了实现这一点，Bandini使用了单个MiCS-4514并将其连接到ArduinoNano33BLESense，以及用于发送警报的OLED屏幕、风扇和蜂鸣器。MiCS-4514是一种多气体传感器，能够检测甲烷、乙醇、氢气、氨气、一氧化碳和二氧化氮。这种能力意味着爆炸性和/或有毒气体可以在其在室内达到临界水平之前被识别出来。”
“一旦收集了从典型到危险级别的几个样本，Bandini将数据集输入到EdgeImpulseStudio中，以便在时间序列样本上训练神经网络分类器。每当设备启动时，传感器都会在预设的时间内进行校准，并可用于在1.5秒内区分有害空气质量。显示屏会显示任何高传感器读数以及是否检测到泄漏。”