Die Notwendigkeit

Es kann schwierig sein, die Sicherheit des Wassers in einem großen kommunalen Trinkwasserversorgungssystem zu überwachen. Eine Kontamination durch gefährliche Bakterien oder Partikel ist oft schwer zu erkennen, bevor Gesundheitsprobleme auftreten.

Die Idee

Die Künstliche Intelligenz erkennt Probleme der Wasserverschmutzung, indem sie trainierte Modelle verwendet, um schädliche Partikel und Bakterien zu erkennen. Verteilungsvorrichtungen, die die Wassersicherheit überwachen, helfen den Gemeinden, Verunreinigungen so schnell wie möglich zu erkennen.

Die Lösung

Die Lösung Clean Water AI trainiert ein neuronales Netzwerkmodell und setzt es dann auf Edge-Geräten ein, die schädliche Bakterien und Partikel klassifizieren und erkennen. Städte können IoT-Geräte für Wasserquellen installieren, um die Qualität in Echtzeit zu überwachen.

Technische Details zu Clean Water AI

Clean Water AI trainiert das Faltungsmodell des neuronalen Netzes in der Cloud und setzt es dann auf Edge-Geräten ein. Wir verwendeten Caffe, ein Deep Learning Framework, das eine höhere Bildrate ermöglicht, wenn es auf dem Intel Movidius Neural Computing Stick ausgeführt wird.

Ein IoT-Gerät kann anschließend gefährliche Bakterien und schädliche Partikel klassifizieren und nachweisen. Das System kann kontinuierlich in Echtzeit laufen. Städte können IoT-Geräte für verschiedene Wasserquellen installieren, um die Wasserqualität und -verschmutzung in Echtzeit zu überwachen.

Clean Water AI wurde als Proof-of-Concept-Lösung mit einem Mikroskop und einer Up2-Platine entwickelt. Der gesamte Prototyp kostet weniger als 500 $, und es ist geplant, die Produktion zu erhöhen, um die Stückkosten zu senken.

Ressourcen:

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