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加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员开发出一种测量空气质量的新方法

他们开发了一种独特的机制来测量便宜的空气质量 - 连接到智能手机的移动显微镜,它将使用机器学习算法检测空气质量

它使用空气采样器和微芯片大小的全息显微镜

本发明的目的是为用户提供准确评估危险的空气传播颗粒物质和避免健康危害的能力,根据世界卫生组织,每年过早地杀死700万人

准确分析空气质量对于改善空气质量非常重要,研究人员声称这种设备可能具备这种分析能力

“随着实验室质量的设备掌握在更多人的手中,可以收集和分析来自更多地方的污染物随时间变化的高质量数据

这可以帮助政府制定更好的政策和法规来改善空气质量,”加州大学洛杉矶分校电气工程和生物工程学院教授兼加州纳米系统研究所副主任,该论文的第一作者说

空气中的微粒物质是造成空气污染的最大因素

据世界卫生组织称,颗粒物超过2.5微米会导致癌症

该装置可以减少用户对其他机制的依赖,以评估空气质量,例如美国环境保护局使用空气采样站评估的那些

它可以做到这一点,更昂贵的设备,通常价格在50,000-100,000美元以非常便宜的价格做更好的替代便宜但不准确的设备

加州大学洛杉矶分校称该机制为C-air,它与EPA使用的高端设备一样准确,但成本要低得多 - 可以在30秒内屏蔽6.5升空气并产生空气中颗粒的图像

然后,它将此信息从远程计算机传输到智能手机,并使用机器学习算法对其进行分析

该机制已经在加利福尼亚州的许多地方进行了测试,包括圣克拉拉和洛杉矶

它部署在洛杉矶机场,能够检测着陆飞机路径上的空气传播颗粒

机器学习的作用是提供空气粒子的快速分析

这种分析有助于监测机场和其他地方的空气质量,也可以在灾难性天气情况下进行监测

它还可能有助于检查花粉和霉菌等颗粒的存在,并帮助警告患有过敏症和哮喘等疾病的患者

更便宜的空气质量分析有助于创造更好的空气质量解决方案由于世界主要国家的首都面临着空气中存在烟雾的问题,它可能是现有空气质量指数的更好替代品

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