未來PM2.5監測也要眾包了？UCLA發明可監測PM2.5質量的手持機器學習設備

雷鋒網消息，加州大學洛杉磯分校（UCLA）The Ozcan Research Group的研究人員發現了一種高性價比方式檢測空氣質量的方法。具體來說，他們發明了一個叫C-Air的移動設備，該設備使用可連接到智能手機的顯微鏡頭，並藉助機器學習演算法來分析和確定其在空氣中檢測到的污染物的尺寸和濃度，由於這種設備可隨身攜帶，從而可以讓研究人員更方便地在任何地方以更準確和經濟的方式檢測空氣中的危險顆粒物質。

空氣動力學當量直徑在2.5微米以下的顆粒物（即PM2.5）已被世界衛生組織（WHO）列為致癌物質。根據WHO的統計，世界每年因空氣污染導致死亡的人數高達700萬人，因而如何便捷地檢測空氣質量至關重要。

C-Air重量約590克，配備空氣取樣器和小巧精緻的顯微鏡頭，30秒內可對6.5升空氣進行採樣分析，並通過機器學習演算法產生尺寸和分析的空氣中顆粒的圖像。該設備通過智能手機發送圖像至遠程計算機伺服器進行分析，據研究人員介紹，由於應用了機器學習，該裝置比其他檢測器更快速適應檢測如不同品種的黴菌和花粉等PM2.5顆粒。

據雷鋒網了解，在美國，空氣質量檢測通常在空氣採樣站進行，並由美國環境保護局（EPA）監管。目前空氣採樣站使用的設施成本約在5萬到10萬美元之間，而且使用繁瑣，需要技術人員定期進行維護。雖然市面上也有一些成本相對低廉的的攜帶型粒子計數器（價格在1,000到2,000美元不等），但它們既不能對高通量空氣樣本進行採樣，精確度也大成問題。目前C-Air的成本略低於傳統的大型設備，不僅具備大型設備的準確分析功能，還具備相當好的便攜性。

（基於機器學習，該設備準確率在93％左右）

UCLA電氣工程與生物工程學院校長兼加州納米系統研究所副所長Aydogan Ozcan稱：「讓更多人掌握這種具備實驗室質量的空氣檢測設備，可以收集和分析來自更多地點的高質量數據，這樣會有助於幫助政府制定更好的政策和法規來改善空氣質量。「

Aydogan Ozcan及其研究生Yichen Wu為首的學生團隊在2016年在南加州的多個地點使用C-Air進行了空氣質量的檢測。例如，他們在2016年9月在洛杉磯國際機場附近檢測發現，在飛機著陸飛行路線附近PM2.5濃度顯著提高，即便在5英里外，這種PM2.5的提升也相當明顯。

該項研究得到了國家科學基金會、沃達豐美洲基金會和HHMI的資助。該研究成果被發表在9月8日的Nature上，雷鋒網也會持續關注。

ViaNature，EurekAlert

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