इंटेल माउंटर्स वायु गुणवत्ता स्वीपर के साथ

इंटेल में शोधकर्ताओं ने सैन फ्रांसिस्को में वायु की गुणवत्ता में सुधार के लिए मोबाइल उपकरणों का उपयोग करने की उम्मीद की है, हालांकि तकनीक उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने से पहले कुछ समय लग सकता है।

शोधकर्ताओं ने एक प्रोटोटाइप मोबाइल टूलकिट विकसित किया है जो वायु-गुणवत्ता वाले माप को एकत्र करते हैं और अंत में निवासियों के स्वास्थ्य में सुधार करने में मदद करें। कंपनी प्रौद्योगिकी को पर्यावरण को समझने के लिए एक तरीके के रूप में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की भी उम्मीद करती है।

सामान्य ज्ञान नामक कार्यक्रम, शहर सरकार और पर्यावरण के बारे में चिंतित खाड़ी क्षेत्र में जमीनी संगठनों के संयोजन के साथ परीक्षण किया जा रहा है। भविष्य में, टूलकिट सेलफोन और मोबाइल इंटरनेट एक्सेस डिवाइस के उपयोगकर्ताओं को पेश किया जा सकता है, जिससे इंटेल इसमें मूल्य देखता है।

सैन फ्रांसिस्को शहर सरकार द्वारा चलाए गए स्ट्रीट क्लीनर से जुड़े मोबाइल टूलकिट्स में कार्बन मोनोऑक्साइड, नाइट्रोजन ऑक्साइड और ओजोन सेंसर जो सफाई करने वाले क्षेत्रों में वायु गुणवत्ता को मापते हैं, जो सड़कों से मलबे को साफ करते हैं। इंटेल में एक शोधकर्ता पॉल आओकी ने कहा कि ये शीर्ष तीन वायु प्रदूषक हैं और सबसे आम विषाक्त गैसों का सामना करते हैं।

मोबाइल फोन के एक सेल फोन, जीपीएस (ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम), और उसके बाद डेटा बर्कले, कैलिफोर्निया में एक सर्वर को भेजा जाता है, जहां स्थान और रीडिंग संकलित की जाती है। सेंसर एक बोर्ड पर हैं जो 2.5 इंच (6.35 सेंटीमीटर) में 2 इंच का उपाय करता है।

डेटा को अस्थमा या फेफड़े के कैंसर रोगी को लाभ हो सकता है, जो तुरंत हवा की गुणवत्ता को मापने में सक्षम होगा और यह निर्धारित करेगा कि क्या यह सुरक्षित है इंटेल के एक शोधकर्ता सुष्मिता सुब्रमण्यम ने एक क्षेत्र में कहा। उन्होंने कहा कि डेटा लोगों को यह तय करने में भी मदद कर सकता है कि उनके लिए शहर के किसी विशेष क्षेत्र में रहना स्वस्थ है या नहीं। अधिक डेटा शोधकर्ता इकट्ठा करते हैं, और अधिक विश्वसनीय हवा की गुणवत्ता की जानकारी होगी, इसलिए वह आशा करती है कि मोबाइल सेंसर अधिक उपकरणों तक पहुंच जाएंगे।

मोबाइल टूलकिट अब पांच सड़क सफाई वाले हैं और जल्द ही 10 और अधिक हो जाएगा, ओकी ने कहा। सेंसर सफाई वाले द्वारा कवर किए गए शहर के भूगोल के 80 प्रतिशत में हवा की गुणवत्ता को मापने में सक्षम हो जाएगा।

सैन फ्रांसिस्को में केवल तीन अभी भी सेंसर हवा की गुणवत्ता में है, और टूलकिट शहर के अधिकांश क्षेत्रों को कवर करने के लिए महत्वपूर्ण भौगोलिक अंतराल को भर सकता है, अकोई ने कहा। डेटा वर्तमान में केवल इंटेल शोधकर्ताओं तक ही पहुंच योग्य है, लेकिन इसे अधिक से अधिक डेटा एकत्रित करने के लिए इसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराने की योजना है।

यदि उपयोगकर्ता डेटा साझा करने के लिए तैयार हैं, तो बेहतर डेटा संग्रह संभव होगा, और शोधकर्ता एक समुदाय अपने प्रयास में शामिल होने के लिए। उदाहरण के लिए, इंटेल नागरिकों और जमीनी स्तर पर पर्यावरण संगठनों के साथ ओकलैंड के बंदरगाहों के आसपास डेटा एकत्र करने के लिए काम कर रहा है, जहां डीजल उत्सर्जन अधिक है।

"हम पर्यावरण के आंकड़ों के लिए क्लीरिंगहाउस नहीं होने का इरादा रखते हैं, और लोगों को उन तकनीकों का उपयोग करने के लिए तरीके हैं जो हम विकसित कर रहे हैं, "ओकी ने कहा।

अधिक डेटा एकत्र करने का एक और तरीका है और अधिक उपकरणों पर सेंसर डालकर, और सुब्रमण्यम को उम्मीद है कि टूलकिट मोबाइल इंटरनेट उपकरणों के लिए या सेलफोन के लिए अटैचमेंट उन्होंने कहा कि अधिक लोग अपने मोबाइल उपकरणों पर तुरंत एयर-क्वालिटी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने और गुमनाम से डेटा जमा करने में सक्षम होंगे।

चिप्स कम होने के साथ टूलकिट समय के साथ छोटा होगा। अभी के लिए, शोधकर्ताओं ने सॉफ्टवेयर विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया है जो मापन प्रदान करता है और आंकड़ों को प्रस्तुत करता है ताकि उपयोगकर्ता आसानी से व्याख्या कर सकें, शोधकर्ताओं ने कहा।

"डेटा को वैज्ञानिक रूप से विश्वसनीय होना चाहिए ताकि इसे आसानी से बर्खास्त नहीं किया जा सके शोर के रूप में। यही वह शोध है जिसे हम अभी कर रहे हैं, "अको ने कहा। शोधकर्ता भी यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि डेटा संग्रह को तेज करने के लिए अन्य हार्डवेयर उपकरण का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

हवा की गुणवत्ता या मोबाइल उपकरणों की जगह का पता लगाने में भी मुश्किल है, लेकिन प्रकाश और तापमान सेंसर एकत्रित डेटा की सटीकता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं, Aoki ने कहा। उदाहरण के लिए, एक प्रकाश और तापमान संवेदक यह निर्धारित कर सकता है कि जब एक उपकरण दूर हो जाता है, एक एक्सीलरोमीटर सक्षम होने के साथ यह बताता है कि एक डिवाइस कब निकाला गया है, जिसके बाद सेंसर हवा की गुणवत्ता को सटीक रूप से माप सकता है।

शोधकर्ताओं ने कहा कि समय के साथ, डेटाबेस की गुणवत्ता को सही ढंग से प्रतिबिंबित करने के लिए डेटाबेस झूठी सकारात्मकताओं को हटाने में सक्षम होगा।