論文の概要: Advancing Air Quality Monitoring: TinyML-Based Real-Time Ozone Prediction with Cost-Effective Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03776v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 10:48:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:10:14.737732
• Title: Advancing Air Quality Monitoring: TinyML-Based Real-Time Ozone Prediction with Cost-Effective Edge Devices
• Title（参考訳）: 大気質モニタリングの強化:コスト効果エッジデバイスを用いたTinyMLによるリアルタイムオゾン予測
• Authors: Huam Ming Ken, Mehran Behjati,
• Abstract要約: 本稿では, オゾン濃度をリアルタイムに予測する新しいTinyMLシステムを提案する。 このシステムはArduino Nano 33 BLE Senseマイクロコントローラを使用し、一酸化炭素(CO)検出のためのMQ7センサーと温度と圧力測定のための内蔵センサーを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The escalation of urban air pollution necessitates innovative solutions for real-time air quality monitoring and prediction. This paper introduces a novel TinyML-based system designed to predict ozone concentration in real-time. The system employs an Arduino Nano 33 BLE Sense microcontroller equipped with an MQ7 sensor for carbon monoxide (CO) detection and built-in sensors for temperature and pressure measurements. The data, sourced from a Kaggle dataset on air quality parameters from India, underwent thorough cleaning and preprocessing. Model training and evaluation were performed using Edge Impulse, considering various combinations of input parameters (CO, temperature, and pressure). The optimal model, incorporating all three variables, achieved a mean squared error (MSE) of 0.03 and an R-squared value of 0.95, indicating high predictive accuracy. The regression model was deployed on the microcontroller via the Arduino IDE, showcasing robust real-time performance. Sensitivity analysis identified CO levels as the most critical predictor of ozone concentration, followed by pressure and temperature. The system's low-cost and low-power design makes it suitable for widespread implementation, particularly in resource-constrained settings. This TinyML approach provides precise real-time predictions of ozone levels, enabling prompt responses to pollution events and enhancing public health protection.
• Abstract（参考訳）: 都市大気汚染の増大は、リアルタイムの大気汚染モニタリングと予測のための革新的な解決策を必要とする。 本稿では, オゾン濃度をリアルタイムに予測する新しいTinyMLシステムを提案する。 このシステムはArduino Nano 33 BLE Senseマイクロコントローラを使用し、一酸化炭素(CO)検出のためのMQ7センサーと温度と圧力測定のための内蔵センサーを備えている。 インドの大気汚染パラメータに関するKaggleデータセットから得られたデータは、徹底的なクリーニングと前処理が行われた。 入力パラメータ(CO, 温度, 圧力)の様々な組み合わせを考慮したエッジインパルスを用いたモデルトレーニングと評価を行った。 3つの変数を全て組み込んだ最適モデルは平均2乗誤差(MSE)0.03とR2乗誤差0.95を達成し、高い予測精度を示した。 回帰モデルはArduino IDEを介してマイクロコントローラ上に展開され、堅牢なリアルタイム性能を示す。 感度分析では、CO濃度がオゾン濃度の最も重要な予測因子であり、その後圧力と温度が続いた。 このシステムの低コストで低消費電力な設計は、特にリソース制約のある環境での幅広い実装に適している。 このTinyMLアプローチは、オゾンレベルの正確なリアルタイム予測を提供し、汚染イベントへの迅速な応答と公衆衛生保護の強化を可能にする。

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