Menyelamatkan Kehidupan Akuatik &Memerangi Polusi Air dengan IoT &AI

Tentang proyek ini

Inspirasi

Setiap kali saya mengunjungi New Delhi, saya menemukan Jembatan Sungai Yamuna. Setiap tahun air sungai semakin tercemar dan tidak ada tanda-tanda kehidupan air. Air yang digunakan oleh ribuan penduduk desa tidak mengandung air, pH-nya mendekati asam.

Bukan hanya Yamuna, tetapi ratusan sungai di seluruh dunia tanpa tanda kehidupan air. Setiap kali Industri memutuskan untuk membuang bahan kimia dan limbahnya ke sungai, kehidupan air membayar harganya.

Banyak spesies lautan yang punah karena polusi.

Dengan Tantangan Hari Bumi ini, saya ingin menyelesaikan masalah ini.

Solusi

Untuk mengambil tindakan yang sesuai terhadap masalah ini, pertama-tama kita memerlukan data untuk menganalisis apa yang terjadi di dalam air.

Kami mengumpulkan tiga objek data utama di sini pH, Kekeruhan, dan Hitungan.

1. pH Air

PH air merupakan faktor yang sangat penting karena menentukan keasaman dan kebasaan dan dengan setiap perubahan nilai pH, spesies hewan air tidak nyaman.

Untuk mengukur nilai pH saya menggunakan Arduino dan modul pH meter.

2. Kekeruhan Air

Kekeruhan adalah kekeruhan atau kekaburan cairan yang disebabkan oleh sejumlah besar partikel individu yang umumnya tidak terlihat dengan mata telanjang, mirip dengan asap di udara. Pengukuran kekeruhan adalah tes kunci kualitas air.

Untuk mengukur nilai kekeruhan, saya telah menggunakan Arduino dan modul kekeruhan.

• Hubungkan Arduino dan modul pH meter sesuai diagram, gunakan Pin Analog A0 .
• Hubungkan modul Arduino dan Turbidity meter sesuai diagram, gunakan Analog Pin A1 .
• Unduh Github Repo dan terapkan kode di Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Arduino/sketch.ino
• Buka Serial Monitor dan periksa apakah sensor Anda mencetak data.

3. Hitung Jumlah Hewan Air dengan Walabot

Walabot adalah perangkat yang menggunakan Gelombang Radio untuk mengukur objek di sekitarnya. Kami menggunakan walabot untuk memetakan radiasi termal yang dipancarkan oleh hewan air yang hidup.

Catatan - Saat ini saya menggunakan Walabot hanya untuk menghitung, tetapi menggunakan Deep Learning Algoritme yang akan saya tambahkan kemampuan untuk mengklasifikasikan spesies berdasarkan mentah gambar walabot.

• Hubungkan Walabot Anda ke Raspberry Pi menggunakan kabel micro USB
• Instal Walabot SDK dan library Python WalabotAPI menggunakan pip.
• Hubungkan perisai Sigfox Anda.
• Unduh repo Github di Raspberry Pi dari Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Pi/s igfox.py
• Tindak lanjuti petunjuk untuk perisai Anda dari sini.
• Tambahkan Kredensial Sigfox Anda ke file dan jalankan.

Kesimpulan

Dengan ketiga model data pH, Kekeruhan dan Jumlah Jenis Perairan pada suatu badan air kita dapat mengetahui seberapa besar pencemaran badan air tersebut. Pihak berwenang dapat membagikan data ini dengan Industri yang bertanggung jawab untuk itu dan mereka dapat mengambil tindakan untuk mengurangi polusi. Selain itu, setelah dilakukan tindakan tertentu, kita juga dapat melihat apakah biota air berpopulasi atau tidak dan faktor-faktor apa yang bertanggung jawab atas pertumbuhan populasinya.

Pengujian

Saya telah mengujinya pada ikan air tawar saya yang saya pelihara sebagai hewan peliharaan dan sekarang saya akan mengujinya di berbagai sungai dan mengoptimalkan solusi saya.

Apa Selanjutnya?

Sekarang data ada di Sigfox Cloud, kita dapat menggunakan AWS IoT dan Sigfox Webhooks untuk menganalisis data ini.

Anda dapat mengikuti tutorialnya di sini.

Proyek saya masih dalam proses dan saya ingin menambahkan lebih banyak fitur ke dalamnya. Fitur utama yang akan saya tambahkan di masa mendatang adalah menggunakan Google AutoML atau Custom Deep Learning Algorithm (mana yang memberikan hasil yang lebih baik) sehingga kami dapat menentukan berapa banyak spesies berbeda yang ada di badan air dan berapa jumlahnya.

Skema