Забайкальский учёный создал систему экомониторинга за качеством воздуха

Она отслеживает содержание дыма и пыли в Чите Преподаватель Забайкальского государственного университета Денис Кочев завершил настройку системы постоянного мониторинга качества воздуха в различных районах Читы. Вместе с командой он разработал и установил автономные датчики, которые в режиме реального времени отслеживают содержание основных загрязнителей воздуха: дыма и пыли. Устройства объединены в единую сеть с использованием облачных технологий, что позволяет оперативно получать и анализировать экологические данные. Проект реализуется в рамках программы развития вузов «Приоритет 2030. Дальний Восток». - Во время реализации проекта «ГеоЭкоСенсор» мы ставили перед собой цель - разработать чувствительные к экологическим параметрам датчики и с их помощью составить «умную карту» города, которая позволит людям определять благоприятные и чистые районы для отдыха и жизни. Наши датчики обладают высокой чувствительностью к крупным и мелкодисперсным частицам. В перспективе они смогут работать автономно благодаря интеграции в корпус солнечных батарей и модуля спутниковой связи. Себестоимость этого решения меньше импортных аналогов благодаря использованию 3D печати. Сейчас в планах настроить систему для работы в интересах крупных промышленных предприятий, - говорит разработчик системы Денис Кочев. Такие датчики могут применяться в районах, где проводятся взрывные работы – например, на горно-обогатительных комбинатах или строительных площадках. Компактные устройства позволяют получать детальную картину состояния воздуха на конкретной территории, что даёт предприятиям возможность более эффективно планировать размещение трудовых ресурсов и обеспечивать безопасность сотрудников. Геоэкосенсоры – датчики для оценки качества атмосферного воздуха – не единственное практико-ориентированное исследование, которое проводится на территории Забайкалья. Во время учёбы в магистратуре и аспирантуре Денис Кочев разработал метод геоэкологического мониторинга территорий, подверженных наводнениям. Система основана на анализе гибридных данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов и данных спутниковой съёмки, обработанных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. С применением нейросетей система оценивает паводковую обстановку в пределах населённых пунктов, позволяя оперативно проводить мониторинг, формировать карты застройки и выбирать безопасные земельные участки для размещения частных домов и хозяйств. Об этом сообщает пресс-служба министерства Российской Федерации по развитию Дальнего Востока и Арктики.