Perisian AI untuk mengelaskan corak bahan VOC daripada nafas, beserta kotak Gas Sensor prototaip, untuk penyelidikan agensi kerajaan dalam bidang alam sekitar di Thailand

Latar belakang masalah

Cabaran kes ini ialah alat untuk mengumpul dan mengelaskan corak bahan VOC daripada nafas sukarelawan, bagi penyelidikan Environmental Research and Training Centre, Department of Environmental Quality Promotion. Pusat ini memperoleh bajet tahun 2019 untuk mengkaji peranti pengukuran bahan VOC daripada nafas. Pasukan penyelidik memerlukan algoritma (Algorithm) dan perisian yang dapat membezakan corak 3 kumpulan sukarelawan, iaitu orang normal, pesakit kanser dan pesakit penyakit lain.

Kami menjalankan kerja ini bersama kontraktor utama projek, iaitu sebuah syarikat kejuruteraan. Bahagian yang kami bangunkan ialah papan litar bacaan sensor, kotak Gas Sensor (kotak sensor gas) prototaip, dan perisian untuk mengumpul data, membina model dan memaparkan hasil.

Keperluan dan kekangan

Sistem perlu mengumpul data daripada nafas sukarelawan bagi semua kumpulan, dan membolehkan penyelidik membina model daripada data tersebut. Terma rujukan kerja dan keperluan projek menyatakan perkara yang perlu dilakukan oleh sistem seperti berikut:

• Menerima nafas yang dihembus oleh sukarelawan ke dalam kotak Gas Sensor yang mempunyai 10 sensor, kemudian membaca nilai daripada semua sensor
• Mengelaskan corak bahan VOC bagi 3 kumpulan sukarelawan, dan memaparkan hasil sebagai nombor dan graf
• Menyimpan data sementara secara setempat, kemudian menghantarnya ke pangkalan data dalam talian mengikut individu atau sekali gus bagi keseluruhan set
• Membolehkan penyelidik membina model AI daripada data kumpulan orang normal dan kumpulan pesakit, serta mengimport model untuk membuat ramalan
• Mengumpul data dan melihat laporan pada komputer, telefon mudah alih dan tablet

Kekangan utama terletak pada perkakasan. Kotak dihasilkan oleh pengeluar luar, dan apabila kotak sebenar diterima, lubang butang hidup/mati, port sambungan kabel dan lubang pemasangan papan serta kipas masih perlu dibaiki supaya muat. Satu lagi kekangan ialah sistem ini merupakan alat untuk penyelidikan, bukan peranti perubatan untuk mendiagnosis penyakit.

Bagaimana sistem ini mengumpul dan mengelaskan data nafas

Sistem ini menerima nafas melalui kotak Gas Sensor, membaca nilai sensor dengan papan litar yang kami bangunkan, menyimpan data sementara secara setempat dengan program Data Collector, kemudian menghantarnya ke pangkalan data dalam talian. Selepas itu, aplikasi web menggunakan set data ini untuk membina model, membuat ramalan dan memaparkannya sebagai nombor dan graf.

Kami memilih untuk menyimpan data sementara secara setempat terlebih dahulu supaya pengambilan sampel daripada sukarelawan dapat diteruskan walaupun tiada internet. Pembinaan model pula diletakkan di web supaya penyelidik boleh membina model baharu daripada data kumpulan orang normal dan kumpulan pesakit, atau mengimport model yang telah dipilih, melalui halaman bina model dan import model di web.

1. 1

   Sukarelawan menghembus nafas ke dalam kotak Gas Sensor

   Di dalam kotak terdapat 10 sensor dan kebuk udara yang menggunakan paip dan hos udara untuk menyebarkan nafas ke permukaan setiap sensor. Papan litar yang kami bangunkan membaca nilai daripada sensor, kemudian menghantarnya ke komputer.

2. 2

   Data Collector menyusun dan menyimpan data sementara secara setempat

   Program Data Collector (program pengumpulan data) menyusun nilai yang diukur dan menyimpannya secara setempat terlebih dahulu, kemudian menghantarnya ke pangkalan data dalam talian mengikut individu atau sekali gus bagi keseluruhan set.

3. 3

   Bina atau import model AI jenis SVM

   Penyelidik membina model AI jenis SVM (Support Vector Machine, algoritma pengelasan kumpulan data) daripada data kumpulan orang normal dan kumpulan pesakit melalui halaman web, atau mengimport model yang telah dipilih, kemudian menggunakan model itu untuk membuat ramalan daripada set data nafas yang baharu.

4. 4

   Lihat hasil sebagai nombor, graf dan sejarah

   Aplikasi web mempunyai halaman rekod nilai, graf, hasil ramalan yang dipaparkan sebagai nilai kebarangkalian, halaman analisis dan sejarah pengukuran. Terma rujukan kerja menetapkan supaya aplikasi ini boleh dilihat daripada komputer, telefon mudah alih atau tablet.

5. 5

   Menentukur sensor dengan gas piawai

   Kami mengumpul data penentukuran di Environmental Research and Training Centre, Department of Environmental Quality Promotion, dengan melepaskan gas piawai campuran VOC pada kepekatan 5, 10 dan 25 ppb (bahagian per bilion) ke dalam peranti, kemudian menggunakan Linear Regression (regresi linear) untuk mencari persamaan yang menukar nilai mentah sensor kepada kepekatan.

Hasil penyerahan

Kami menyerahkan perkakasan prototaip, perisian, dokumen dan kerja penentukuran mengikut senarai ini:

• Papan litar bacaan sensor yang kami reka bentuk sendiri
• Kotak Gas Sensor prototaip yang mempunyai 10 sensor, beserta kebuk udara yang menggunakan paip dan hos udara untuk menyebarkan nafas ke permukaan setiap sensor
• Program Data Collector untuk menyusun dan menyimpan data sementara secara setempat sebelum menghantarnya ke pangkalan data dalam talian
• Aplikasi web (PHP, Python, JavaScript) pada Ubuntu Linux yang menggunakan pangkalan data SQLite / PostgreSQL, dengan halaman rekod nilai, graf, hasil ramalan, halaman analisis, sejarah, bina model dan import model
• Panduan pengguna
• Laporan hasil penentukuran sensor dengan gas piawai campuran VOC pada 5, 10 dan 25 ppb, beserta persamaan penukaran nilai menggunakan Linear Regression

Apakah peringkat pelaksanaan projek ini

Projek ini berlangsung dari Julai 2019 hingga April 2020, dibahagikan kepada kerja mengikut terma rujukan asal dan kerja tambahan selepas demonstrasi. Urutan kerja adalah seperti berikut:

1. Julai–Oktober 2019: Memulakan kerja mengikut terma rujukan dan menyiapkan papan litar bacaan sensor
2. November 2019: Demonstrasi peranti dan program, serta penyerahan manual pengguna. Pelanggan meminta tambahan kebuk udara dan pelarasan skrin untuk telefon pintar
3. Januari–Februari 2020: Menerima kotak daripada pengeluar luar, memeriksa titik pemasangan dan port sambungan kabel yang perlu dibaiki, dan membina kebuk udara
4. Februari–April 2020: Mengumpul data penentukuran, mencari persamaan penukaran nilai menggunakan Linear Regression dan menyediakan laporan hasil

Hasil yang dapat disahkan semasa projek ditutup

Hasil yang dapat disahkan bagi kes ini ialah demonstrasi dan kerja penentukuran yang disokong dokumen. Pada November 2019, kami mendemonstrasikan peranti dan program kepada wakil kontraktor utama dan Department of Environmental Quality Promotion, serta menyerahkan manual pengguna. Pada tahun 2020, kami menentukur sensor dengan gas piawai campuran VOC pada 5, 10 dan 25 ppb dan memperoleh persamaan yang menukar nilai sensor kepada kepekatan menggunakan Linear Regression.

Rekod tahunan kami menyatakan bahawa semasa projek ditutup pada tahun 2020, perisian telah siap, manakala litar masih belum dapat membaca nilai semua sensor. Kes ini tidak mempunyai angka ketepatan model daripada penggunaan sebenar, jadi kami hanya melaporkan perkara yang disokong dokumen.

Apakah yang kita pelajari

Kerja ini memberikan 3 prinsip untuk kerja sensor gas yang menggunakan AI bagi mengelaskan corak

• Laluan sampel ialah sebahagian daripada sistem pengukuran. Nafas mesti sampai ke permukaan setiap sensor. Dalam kerja ini, kebuk udara yang menggunakan paip dan hos udara untuk menyebarkan nafas ialah kerja yang ditambah selepas demonstrasi. Oleh itu, reka bentuk kotak sensor perlu merangkumi laluan aliran udara, bukan sekadar kedudukan pemasangan sensor.
• Asingkan penentukuran daripada pengelasan. Penentukuran menunjukkan kepekatan yang sepadan dengan nilai mentah sensor, manakala model AI berperanan mengelaskan corak. Apabila kedua-dua kerja dirancang secara berasingan, anda akan tahu sama ada ralat hasil berpunca daripada sensor atau model.
• Periksa setiap saluran isyarat sebelum mengumpul data sebenar. Semasa projek ditutup, perisian telah siap tetapi litar masih belum dapat membaca nilai semua sensor. Oleh itu, kerja yang menggunakan banyak sensor wajar mempunyai langkah untuk mengesahkan bahawa semua sensor menghantar nilai dengan lengkap sebelum mula mengumpul data daripada sukarelawan.

Bagaimana anda boleh menggunakan pendekatan ini dalam penyelidikan anda

Jika anda membangunkan prototaip peranti pengukuran gas dan memerlukan perisian pengumpulan data serta pembinaan model pada masa yang sama, anda boleh menggunakan struktur kes ini, iaitu kotak sensor, program yang menyimpan data sementara secara setempat, pangkalan data dalam talian, dan laman web untuk membina model serta memaparkan hasil. Bahagian yang perlu disesuaikan ialah jenis sensor, litar bacaan dan julat kepekatan yang digunakan untuk penentukuran.

• Tetapkan skop dengan jelas sejak awal, merangkumi bahagian perisian, bahagian litar dan kotak, kerana kerja yang menggabungkan perkakasan dengan perisian sering kali mempunyai kerja tambahan di pertengahan jalan
• Peruntukkan masa untuk menunggu kotak daripada pengeluar luar, serta masa untuk membetulkan lubang pemasangan papan litar dan bukaan penyambung kabel selepas menerima kotak sebenar
• Sediakan data sampel daripada sukarelawan setiap kumpulan, kerana model AI memerlukan data sebenar untuk dibina dan diuji