Salvando la vida acuática y luchando contra la contaminación del agua con IoT y AI

Acerca de este proyecto

Inspiración

Siempre que visito Nueva Delhi, me encuentro con el puente del río Yamuna. Cada año el agua del río se contamina más y no hay señales de vida acuática. El agua que utilizan miles de habitantes no tiene propiedades de agua, su pH es cercano al del ácido.

No es solo Yamuna, sino cientos de ríos alrededor del mundo sin señales de vida acuática. Cada vez que una industria decide arrojar sus productos químicos y desechos al río, la vida acuática paga el precio.

Muchas especies de los océanos se están extinguiendo debido a la contaminación.

Con este Desafío del Día de la Tierra, quiero resolver este problema.

La solución

Para tomar las medidas adecuadas contra este problema, primero necesitamos datos para analizar lo que está sucediendo dentro del agua.

Aquí recopilamos tres objetos de datos principales, pH, turbidez y recuento.

1. pH del agua

El pH del agua es un factor muy importante ya que determina la acidez y la basicidad y con cada cambio en el valor del pH, una especie de animales acuáticos se siente incómoda.

Para medir el valor de pH he utilizado Arduino y módulo medidor de pH.

2. Turbidez del agua

La turbidez es la turbidez o nebulosidad de un fluido causada por una gran cantidad de partículas individuales que generalmente son invisibles a simple vista, similar al humo en el aire. La medición de la turbidez es una prueba clave de la calidad del agua.

Para medir el valor de turbidez, he utilizado Arduino y módulo de turbidez.

• Conecte el módulo Arduino y el medidor de pH según el diagrama, use el Pin analógico A0 .
• Conecte el módulo Arduino y medidor de turbidez según el diagrama, use el Pin analógico A1 .
• Descargue Github Repo e implemente el código en Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter / Arduino / sketch.ino
• Abra Serial Monitor y verifique si sus sensores están imprimiendo datos.

3. Cuente el número de animales acuáticos con Walabot

Walabot es un dispositivo que usa ondas de radio para medir los objetos a su alrededor. Estamos utilizando walabot para mapear las radiaciones térmicas emitidas por los animales acuáticos vivos.

Nota: Actualmente estoy usando Walabot solo para contar, pero uso Deep Learning Algoritmos que agregaré la capacidad de clasificar las especies según el crudo imágenes de walabot.

• Conecte su Walabot a Raspberry Pi con un cable micro USB
• Instale el SDK de Walabot y la biblioteca Python de WalabotAPI usando pip.
• Conecte su escudo Sigfox.
• Descargue el repositorio de Github en Raspberry Pi desde Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter / Pi / s igfox.py
• Siga las instrucciones para su escudo desde aquí.
• Agregue sus Credenciales de Sigfox al archivo y ejecútelo.

Conclusión

Con los tres modelos de datos pH, turbidez y número de especies acuáticas en un cuerpo de agua podemos saber cuánto está contaminado el cuerpo de agua. Las autoridades pueden compartir estos datos con las industrias que son responsables de ellos y pueden tomar medidas para reducir la contaminación. Además, después de ciertas medidas también podemos ver si la vida acuática se está poblando o no y cuáles son los factores que son responsables de su crecimiento poblacional.

Probando

Lo probé en mi pez de agua dulce que tengo como mascota y ahora lo probaré en diferentes ríos y optimizaré mi solución.

¿Qué sigue?

Ahora que los datos están en Sigfox Cloud, podemos usar AWS IoT y Sigfox Webhooks para analizar estos datos.

Puedes seguir el tutorial aquí.

Mi proyecto todavía está en progreso y quiero agregarle más y más funciones. La función principal que agregaré en el futuro es el uso de Google AutoML o el algoritmo de aprendizaje profundo personalizado (el que dé mejores resultados) para que podamos determinar cuántas especies diferentes están presentes en el cuerpo de agua y cuál es su cantidad.

Esquemas