我们以前见过自制的气象站，但是运行神经网络可以根据当地臭氧浓度预测空气质量的气象站是一种新事物。然而，这正是多产的创客和自学成才的全栈开发人员Kutluhan Aktar所做的，正如Hackster上所介绍的那样。

从本质上讲，Aktar 着手建立一个低成本的气象站来预测空气质量水平，由于地面臭氧会导致呼吸困难，引发哮喘发作，因此应将臭氧浓度添加到预测数据中以构建图像当地空气质量。

当汽车尾气和工业厂房的排放物在阳光照射下发生反应时，会形成地面臭氧，因此它的存在是其前体也漂浮在周围的有用标志。

通过使用阳台上的气象站和臭氧检测器，Aktar 能够使用Arduino Nano 33 板收集数据集，并通过蓝牙将其发送到设置在室内的Raspberry Pi 4 。这与当地空气质量指数一起用于训练基于 TensorFlow Kera H5 的人工神经网络，以便它可以仅根据天气和臭氧数据预测外部空气质量。

然后使用 Aktar 自己用 Python 开发的应用程序将神经网络转换为 C 数组。该文件可以在 Nano 本身上运行，它位于 3D 打印的气象站主体内，旁边是来自 DFRobot 的臭氧传感器和风速计，后者还提供了 OLED 和 IPS 显示器。压力和温度传感来自 BMP180 传感器包。

气象站的屏幕要么显示它正在收集的所有数据——臭氧浓度、风速、温度、大气压力及其高度——要么显示其对空气质量预测为良好、中等或不健康的图形。Aktar 希望该设备有助于改善环境条件并降低呼吸道疾病的发病率。

如果您想自己制作，Hackster 网站上有大量信息，包括代码、原理图和完整的零件列表。Aktar 的YouTube 频道也非常值得一试，尤其是配备 LIDAR 的垃圾检测机器人。