Airly: sieć czujników rośnie, jakość powietrza można już sprawdzić na iOS‑ie
W styczniu informowaliśmy o obiecującym projekcie Airly, dzięki któremu możliwe jest monitorowanie jakości powietrza. A że temat zanieczyszczeń wraca praktycznie co roku w okolicach sezonu grzewczego, u progu którego się właśnie znajdujemy, postanowiliśmy sprawdzić, jak przygotowali się do niego przedstawiciele projektu.
Co nowego u Airly?
Udostępniona została właśnie aplikacja mobilna na iOS-a. W przeciwieństwie do androidowej wersji, ta pierwsza pokazuje sygnał pochodzący ze stacji Państwowego Monitoringu Środowiska. Na mapie punkty te zaznaczone są zielonymi kwadratami, z kolei zielone koła oznaczają sensory Airly. Zgodnie z obietnicami, funkcja ta również trafi do najnowszej odsłony aplikacji na Androida, której premiera zapowiadana jest na koniec września. Oczywiście dane na temat poziomu zanieczyszczeń można również sprawdzać, używając do tego wersji przeglądarkowej.
Znacznie rozrosła się także sama infrastruktura. Na początku Airly swoim zasięgiem obejmowało jedynie Kraków i okolice. Nie miało też dostępu do danych pochodzących ze stacji Państwowego Monitoringu Środowiska, której API zostało udostępnione dopiero w kwietniu 2017 roku. Dziś liczba sensorów wzrosła do 417, a tylko na wrzesień zaplanowano instalacje kolejnych 150 urządzeń. W najbliższym czasie pojawią się one m.in. w Lesznie, Andrychowie, Chrzanowie, Rybniku, Tychach, Tomaszowie Mazowieckim.
Do szybkiego rozwoju z pewnością przyczynił się również grant w wysokości 3,4 miliona złotych, który otrzymali od Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Projekt zakłada opracowanie systemu do prognozy zanieczyszczeń powietrza w oparciu o techniki sztucznej inteligencji. Zdobyte fundusze zostaną przeznaczone na pozyskanie specjalistów z dziedziny jak i poszerzenie zasięgu poprzez instalację kolejnych sensorów.
Oprócz aplikacji mobilnych oraz wersji przeglądarkowej, Airly poszerzy dostępność informacji o aktualnej jakości powietrza o tablice LED. Na specjalne zamówienie miast i gmin będą one montowane w widocznych miejscach tak, aby przechodnie bez dostępu do Internetu również byli świadomi poziomu zanieczyszczeń.
Sensory – jak one działają?
Sensory mierzą zanieczyszczenia optycznie: przy zwiększonym stężeniu pyłów zmienia się współczynnik załamania światła przechodzącego przez cząsteczki. Pomiar zakłada założenie jednakowej stałej absorpcji pyłu, co wymusza kalibrację sensorów na polskie warunki. Jest to o tyle ważne, że bez odpowiedniego ustawienia otrzymane wyniki mogą być nieprawidłowe. Jak podają przedstawiciele firmy, przekłamanie może być nawet kilkukrotne.
Dane zebrane przez czujnik są przetwarzane przez algorytmy rozpoznające zarówno wielkość, jak i ilość cząstek w danym momencie. To, w połączeniu z danymi o przepływie powietrza, pozwala uzyskać końcowy wynik w ug/m3. W ten sposób uzyskiwane są informacje o stężeniu pyłów zawieszonych PM2.5 oraz PM10. Urządzenia stopniowo wyposażane będą też w sensor gazów NO2, SO2, O3 i CO.
Do przesyłania danych służy wbudowany moduł WiFi, jednak jak zapewniają przedstawiciele firmy, powoli zastępują go modułem GSM. Całość urządzenia składana jest w Polsce. Jak podaje producent, praktycznie każdy może zostać właścicielem sensora. Jego cena dla osób prywatnych wraz z rocznym abonamentem wynosi 1969 zł brutto. Rozsądniejszym rozwiązaniem jednak będzie namówienie do zakupu gminy lub miasta. Zgodnie z regulaminem, jeżeli ktoś przekona lokalne władze do zakupu 10 sensorów, jeden dostanie gratis.
Jak przetwarzane są informacje?
Sensory co minutę wysyłają pomiar na serwer. Najpierw przeliczają sygnał z detektora na stężenie pyłu i z tak zebranych wartości dla wielu pomiarów wykonywanych w sposób ciągły przez minutę wyliczają wartość w ug/m3. Serwer kalibruje przychodzące pomiary, przechowuje je i wylicza średnie godzinne, które są następnie udostępniane.
Przedstawiciele firmy chwalą się, że do analizy danych pochodzących z sensorów służy maszynowe uczenie, co bezpośrednio służy przewidywaniu jakości powietrza. Postanowiliśmy dowiedzieć się jak ono dokładnie działa. Algorytm bierze pod uwagę informacje o zanieczyszczeniu oraz dane pogodowe. Są to kolejno temperatura, wilgoć powietrza, ciśnienie oraz siła i kierunek wiatru.
[img=presskit_sensor6]W ten sposób uczony był od początku roku, a do samego przetwarzania danych używa prostych sieci neuronowych. Model nie rozróżnia jeszcze położenia sensorów. Zakłada, że zanieczyszczenie zachowują się podobnie w każdym miejscu o takich samych danych wejściowych. Jak zapewniają przedstawiciele firmy, aktualnie są na etapie sprawdzania, czy rzeczywiście tak jest.
Sensory Airly mierzą 6 parametrów co minutę, Stacje Państwowego Monitoringu Powietrza jedynie 1-2 parametr na godzinę. Aktualnie tych stacji jest ponad trzykrotnie mniej, stąd około 99,9% danych pochodzi z samych sensorów. Całość uzupełniają Informacje z DarkSky. Przy wyliczaniu wartości średniej godzinnej razem z danymi z sensora służą do korekcji temperatury i wilgotności, dzięki czemu cały model działa poprawnie.
Dzięki tej metodzie możliwe jest szczegółową prognozę jakości powietrza na najbliższe 24h, która również jest dostępna dla użytkowników API. Oprócz predykcji zanieczyszczeń, dzięki gęstej sieci sensorów możliwe jest także korygowanie otrzymanych wyników temperatury, wilgotności względnej o błąd wynikający z wpływu słońca.
