論文の概要: Real-time Pollutant Identification through Optical PM Micro-Sensor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10724v1
- Date: Thu, 13 Mar 2025 10:27:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:05:43.580971
- Title: Real-time Pollutant Identification through Optical PM Micro-Sensor
- Title（参考訳）: 光PMマイクロセンサによるリアルタイム汚染物質同定
- Authors: Elie Azeraf, Audrey Wagner, Emilie Bialic, Samia Mellah, Ludovic Lelandais,
- Abstract要約: 従来の大気汚染モニタリングシステムは、重要なデータを提供するが、その高コストと空間範囲の制限により、効果的なリアルタイム汚染物質識別を妨げている。
近年のマイクロセンサ技術の進歩により、データ収集は改善されているが、情報源同定のための効率的な手法はいまだに欠如している。
本稿では,光マイクロセンサのデータのみを用いて,汚染物質をリアルタイムに分類するための機械学習(ML)モデルの革新的応用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Air pollution remains one of the most pressing environmental challenges of the modern era, significantly impacting human health, ecosystems, and climate. While traditional air quality monitoring systems provide critical data, their high costs and limited spatial coverage hinder effective real-time pollutant identification. Recent advancements in micro-sensor technology have improved data collection but still lack efficient methods for source identification. This paper explores the innovative application of machine learning (ML) models to classify pollutants in real-time using only data from optical micro-sensors. We propose a novel classification framework capable of distinguishing between four pollutant scenarios: Background Pollution, Ash, Sand, and Candle. Three Machine Learning (ML) approaches - XGBoost, Long Short-Term Memory networks, and Hidden Markov Chains - are evaluated for their effectiveness in sequence modeling and pollutant identification. Our results demonstrate the potential of leveraging micro-sensors and ML techniques to enhance air quality monitoring, offering actionable insights for urban planning and environmental protection.
- Abstract（参考訳）: 大気汚染は現代で最も深刻な環境問題の一つであり、人間の健康、生態系、気候に大きな影響を与えている。
従来の大気汚染モニタリングシステムは重要なデータを提供するが、その高コストと空間範囲の制限は、効果的なリアルタイム汚染物質識別を妨げている。
近年のマイクロセンサ技術の進歩により、データ収集は改善されているが、情報源同定のための効率的な手法はいまだに欠如している。
本稿では,光マイクロセンサのデータのみを用いて,汚染物質をリアルタイムに分類するための機械学習(ML)モデルの革新的応用について検討する。
本研究では, 背景汚染, 灰, 砂, キャンドルの4つの汚染シナリオを識別できる新しい分類フレームワークを提案する。
XGBoost、Long Short-Term Memory Network、Hidden Markov Chainsの3つの機械学習(ML)アプローチは、シーケンスモデリングと汚染物質同定における有効性を評価する。
本研究は, マイクロセンサとML技術を活用し, 大気質モニタリングを向上し, 都市計画や環境保護に有効な知見を提供する可能性を示すものである。
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