Le persone trascorrono la maggior parte (90%) del tempo l’aria interna e interna è 3-5 volte inquinata rispetto all’esterno, l’IAQ rappresenta una grave preoccupazione per la salute se non è stata mantenuta correttamente. Immaginate un ambiente di ufficio interno dove migliaia di professionisti lavorano sotto lo stesso tetto. I principali fattori che influenzano l’IAQ sono la temperatura, i prodotti chimici, i gas del suolo, i microbi, l’umidità, la ventilazione e gli animali domestici.
IoT è un’area emergente e può adattarsi ai vari domini e applicazioni. Il sistema che contiene reti di sensori e ha la capacità di lavorare in tempo reale sarebbe compatibile per risolvere questo problema. Nasce la necessità di un sistema intelligente e autonomo che controlli e gestisca automaticamente la qualità dell’aria in un tale ambiente. Questa soluzione trova applicazione in vari campi, come edifici per uffici chiusi, scuole e soccorritori di emergenza che saprebbero quale posto nell’edificio è sicuro andare.
Architettura di sistema:
Il componente principale del sistema include un nodo sensore, una stazione base e il server cloud essenziale. I sensori IoT distribuiti installati in diverse posizioni dei locali interni raccolgono periodicamente i dati, quindi questi dati vengono archiviati nel cloud. Questi dati provenienti da diversi sistemi connessi formano big data che sono stati ulteriormente utilizzati per l’analisi e l’elaborazione in tempo reale. Come mostrato qui (https://iotworlds.com/en/what-is-the-role-of-machine-learning-in-iot/) Machine Learning potrebbe anche diventare una parte del miglioramento del sistema con l’aiuto di questi big data. Cloud svolge il ruolo di cuore per l’intero sistema, perché è dove i dati, algoritmi AI gestiti centralmente.
Figura 1: architettura del sistema
I nodi dei sensori o una serie di sensori vengono utilizzati per raccogliere le letture dell’inquinamento atmosferico che vengono poi spinte nel cloud per ulteriori elaborazioni e analisi dei dati. L’elaborazione dei dati qui comporta il processo di estrazione di informazioni utili e tempestive dai dati acquisiti per supportare il processo decisionale. L’utilizzo dell’architettura gestita centralmente aiuta in diversi modi, ad esempio i dati possono essere utilizzati per l’uso a vita e l’integrazione di situazioni multi-scenario in ogni sistema.
Scenari per la manutenzione della qualità dell’aria interna (IAQ)
Anche se questo sistema trova applicazione in molti spazi interni per il monitoraggio della qualità dell’aria, l’unicità è che la sua applicazione speciale per le seguenti situazioni richiede che il suo design sia personalizzato.
- Considerate una pericolosa perdita di gas in un ambiente interno, e i soccorritori vorrebbero sapere dove è sicuro andare in quell’ambiente interno.
- Lavoratori con tutta l’attenzione sul loro dovere, il loro senso generale viene sfocato. Vi sarebbe una situazione in cui la qualità dell’aria all’interno di tale ambiente è scesa al di sotto della media e causerà una seria minaccia. Un tale tipo di situazione dovrebbe essere risolto autonomamente in modo che gli esseri umani in quell’ambiente si sentano sicuri e confortevoli.
- Luoghi pericolosi come la metropolitana, tunnel che sono difficili da raggiungere, otterrebbero sicuramente un vantaggio rispetto a meno manutenzione e sistema centralizzato di monitoraggio della qualità dell’aria efficiente dal punto di vista energetico.
- Scuole: al fine di aumentare le prestazioni degli studenti, la loro salute gioca un ruolo principale, che potrebbe essere disturbata dalla cattiva qualità dell’aria.
