Напишите свои данные и мы с вами свяжемся
С вами свяжутся в ближайшее время
Технологическое будущее становится все ближе: современные гаджеты уже способны связываться между собой через Сеть и выполняют работу без участия человека. Эта популярная в последние годы концепция получила название «интернет вещей». Участники мастер-класса AUA Group создали прибор, который собирает данные о качестве воздуха и сам загружает их на сайт.
Мастер-класс по сборке сонсоров для мониторинга воздуха прошел 8 июля в Алматы и организован AUA Group совместно с IT-университетом (УИТ) и школой робототехники Inspire lab. «Цель мастер-класса – научить горожан собирать недорогое устройство для мониторинга самостоятельно, сделать мониторинг воздуха доступным и понятным, а также развивать интерес сообщества интернета вещей к экологическим данным», – рассказала Анель Молдахметова, одна из участниц проекта AUA Group и организатор ивента.
Мастер-класс провели основатель школы робототехники Inspire Lab Рустем Ермек и веб-разработчик Абылай Джантасов.
Послушать экспертов собрались 8 человек. Тренера разделили аудиторию на три группы, каждая из которых получила набор, состоящий из платы Arduino uno, wi-fi модуля ESP8266 -12e, датчика частиц SHARP gp2y10, датчика влажности и температуры DHT11 и бредборда.
Услышав первое задание, участники поначалу растерялись – им предстояло поработать паяльником! Много ли людей в наше время умеют это делать?
«Я пошла на мастер-класс, потому что меня беспокоит качество воздуха в городе. Я приехала из Астаны и пока чувствую радикальную разницу в уровне загрязненности. Плюс, по моему ощущению, аллергиков тут аномально много, – делится впечатлениями Евгения Хуснутдинова. – Я поставлю такой прибор у себя. Мне бы хотелось поучаствовать в сборе данных для столь важного проекта, и также интересно качество воздуха именно в моем районе. Я живу в нижней части города и недалеко от стройки, потому уровень загрязнения может быть выше среднего».
Следующим этапом было соединение микроконтроллера Arduino uno с бредпортом и датчиком пыли SHARP gp2y10. Это процесс был похож на эпизод из голливудского боевика, где герои обзвреживают бомбу, подобирая нужный провод . Участникам так же пришлось повозиться с множеством цветных проводков, но в итоге все выполнили задачу.
Получившиеся конструкции подключили к ноутбукам и загрузили заранее прописанный код, после чего на мониторах появились данные о температуре, влажности и содержании частиц PM 2,5 в помещении.
Во второй части мастер-класса участники подсоединили к сенсору датчик влажности и температуры DHT11 и смогли вывести его данные на сайт airmapca.org. Это интерактивная динамическая карта городов Центральной Азии, где собираются данные с мобильных сенсоров, замеряющих качество воздуха и передающих их на карту в режиме реального времени.
В конце семинара было собрано 3 сенсора для мониторинга частиц пыли в воздухе, участникам осталось лишь доработать возможность вывода данных на карту данных пылевого сенсора. Далее приборы будут работать под наблюдением наших тренеров.
«Мне еще не доводилось программировать датчики. Во-вторых, это полезно – знать качество воздуха. Я установлю такой сенсор. Живу в районе Басенова и Розыбакиева, и мне кажется, что воздух здесь очень запылен», – делится планами участник Дмитрий Балабанов.
«Когда я узнала, что такие сенсоры можно собирать и устанавливать у себя, то задалась вопросом: как? Я не разбираюсь ни в технике, ни в программировани, но мне всегда было интересно, как это работает, – говорит одна из участниц, Малика Даришева. – На этом мастер-классе я получила ответы на свои вопросы и увидела наглядно, как это все собирается. Мне было бы интересно понаблюдать за качеством воздуха на высоте своего седьмого этажа, а также за изменениями показателей в зависимости от высоты. Полезно знать, когда лучше прикрыть окно. Можно было бы проследить, замечаю ли я без показаний, когда воздух действительно загрязнен».
Организаторы мастер-класса планируют проводить такие мероприятия и в дальнейшем, а также проводить эксперименты, тестировать собранные устройства и анализировать полученные данные для выявления факторов загрязнения воздуха.
Мы отправим вам интересные материалы в ближайшее время.