Bosch Sensortec用AI气体传感器保护气候

Bosch Sensortec 带有 AI 的微型数字气体传感器可以帮助在野火蔓延之前检测它们，从而挽救生命并减少二氧化碳排放。由 Bosch Sensortec 举办的技术会议展示了微型数字气体传感器如何通过在野火失控之前检测到野火来帮助减少全球碳排放。

Bosch Sensortec 的 BME688 四合一人工智能气体传感器可以检测微量的火灾气体并在火势蔓延之前触发警报。Bosch Sensortec 首席执行官兼总经理 Stefan Finkbeiner 表示，火灾会释放温室气体，全球每年高达 20% 的碳排放是由森林火灾造成的。

Finkbeiner 的主题演讲“数字鼻子如何保护气候和改善空气质量”讨论了如何将带有 AI 的环境传感器用于传感器节点网络和云中，以便及早发现野火。主题演讲的重点是BME688，它号称是第一个具有 AI 的气体传感器，可提供高精度压力、湿度、温度和气体传感的组合。

该环境传感器采用非常小的封装，尺寸为 3.0 × 3.0 × 0.9 mm³。它可以检测十亿分之几 (ppb) 范围内的挥发性有机化合物 (VOC)、挥发性硫化合物 (VSC) 和其他气体，如一氧化碳和氢气。

气体扫描仪可以针对灵敏度、选择性、数据速率和功耗进行定制。此外，设计人员可以使用 BME AI-Studio 工具来训练 BME688 气体扫描仪，以适应各种家用电器、物联网或智能家居产品中的特定应用。该软件的一个关键特性是它允许从现场的所有传感器收集数据，以针对其特定用例不断改进算法，我们将找出为什么这对于检测野火很重要。

这些特性也使“数字鼻子”适用于各种环境传感应用。Finkbeiner 列举了气体传感器的无数联网和智能家居应用，从检测口臭和冰箱中变质的食物到野火和室内/室外空气质量。但在本次演讲中，他专注于野火检测应用程序。

使用气体传感器预防野火

Finkbeiner 表示，通过与 Dryad Networks 的合作，带有物联网网络的 BME688 传感器可用于超早检测森林火灾，更少的火灾意味着更低的 CO 2 排放。

BME688 是一款数字气体传感器，在此应用中具有 AI 解决方案，这意味着它可以连接到微控制器和软件工具包，这还有助于定制该传感器的应用，使其适用于不同的应用，包括火灾探测，芬克拜纳说。“这是一个带有 AI 界面的可训练解决方案，可以针对特定的解决方案进行编程。”

装有 BME688的太阳能Dryad Silvanet 野火传感器旨在检测早期阶段的森林火灾，即使是在阴燃阶段。它利用超低功耗空气质量传感与高精度气体传感(包括氢气、一氧化碳和一氧化碳)与人工智能相结合来检测火灾。它使用 LoRaWAN 通信进行无线数据传输。

BME688 能够分析环境中的不同气体并确定不同气体的浓度。

Finkbeiner 解释说，BME688 传感器——安装在小型太阳能传感器设备中，连接到树上并联网——收集整个森林的数据。传感器数据被发送到云端进行监控和分析，以及机器学习算法的自动训练。当检测到新出现的野火时会发送警报。它可以在 1 到 60 分钟内检测到火灾。

Finkbeiner 说，超早期的 AIoT 火灾探测“使消防员能够在野火蔓延之前将其扑灭”。它们降低了“消防成本，[减少]对经济的经济损失，最重要的是，拯救人类和野生动物。”

“来自不同传感器的数据被发送到云端;然后在云端进行分析，它也是一个自学系统，所以我现在也可以使用所有数据来改进应用程序，”他说。“通过这些分析数据，我可以确定我检测到的气体混合物是否是即将发生的野火的足迹，并使用这些分析数据呼叫消防队进入森林，甚至在你发生火灾或发生火灾之前该地区周围可见烟雾，并有望通过该系统防止大火。”

无线更新不断改进和更新 Dryad 的 AI，以提高检测新出现的野火的准确性。

Finkbeiner 说，太阳能设备具有数字接口，因此不同传感器之间存在连接，这些传感器可以分布在森林中，以提供这些传感器周围的空气质量或气体成分数据。他补充说，借助 Dryad 系统，您可以检测森林内气体的变化，并在发生火灾之前尽早检测到。

“希望可以避免很多野火，或者至少可以很早就发现它以避免大范围蔓延，从而有助于减少 CO 2排放，”他说。

Finkbeiner 的演讲还涵盖了几个压力传感器用例。环境传感器示例包括 BMP581，它可用于各种应用，例如健身、室内定位和室内导航。