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Devido às partículas, gases e até vírus onipresentes e transportados pelo ar naquele que é o nosso ambiente de hoje em dia, a má qualidade do ar tem um impacto cada vez mais negativo na nossa saúde e bem-estar.
Para responder a essa crescente necessidade, a Bosch Sensortec apresenta o BME688, o primeiro sensor MEMS de qualidade do ar que combina detecção de gás, humidade, temperatura e pressão barométrica com a capacidade inovadora de inteligência artificial (IA); criando assim a mais pequena solução de medição da qualidade do ar quatro em um do mundo. Este dispositivo permite que os clientes reduzam o custo total de propriedade, diminuam o tempo de desenvolvimento e simplifiquem o design.
O novo BME688 é adequado para as aplicações mais recentes e customizadas, como detecção de deterioração de alimentos e detecção oportuna de incêndios florestais, detectando os gases presentes e rastreando as mudanças de temperatura e humidade. Os recursos de IA do sensor e a nova ferramenta de software BME AI-Studio da Bosch Sensortec tornam mais fácil para os clientes desenvolverem rapidamente soluções personalizadas para os seus casos de uso específicos. Para reduzir ainda mais o tempo de lançamento no mercado, a Bosch Sensortec oferece também um kit de desenvolvimento compatível com Adafruit.
O BME688 apresenta um sensor de gás actualizado, que permite uma extensa área de medição e disponibiliza sofisticados recursos de IA. Agora, o sensor de gás detecta a presença de vários gases, incluindo compostos orgânicos voláteis (VOCs), compostos de enxofre voláteis (VSCs) e outros tipos de gases, como monóxido de carbono e hidrogénio, na faixa de partes por bilião (ppb).
“O BME688 combina fiáveis sensores de alta precisão com deteção de diversos gases e recursos inovadores de IA num único pacote”, explica Stefan Finkbeiner, CEO da Bosch Sensortec. “Isto permite que os nossos clientes desenvolvam rapidamente a próxima geração de aplicações projectadas para melhorar o bem-estar, a qualidade de vida e a sustentabilidade”, acrescenta.
Por exemplo, um cliente pode querer desenvolver um produto baseado num sensor que possa detectar alimentos estragados, algo que seria indicado pelos VSCs produzidos pelas bactérias nos alimentos. Da mesma forma, o mau hálito ou o odor corporal podem ser detectados com base nos VSCs que estes produzem.
A abordagem ideal passa por recolher dados indicativos da vida real diretamente no local. Por exemplo, a partir da amostragem de gases nas proximidades de alimentos frescos e em decomposição, para assim criar diferentes modelos de combinação para os VSCs presentes na amostra de ar fornecida. O BME688 é capaz, por padrão, da deteção muito precisa de VSCs, e o BME AI-Studio permite que seja otimizado para outras misturas de gases e aplicações.
Ao recolher a amostra de gases no local em vez de o fazer em laboratório, os algoritmos derivados que são utilizados pelos novos dispositivos de deteção são muito mais fiáveis na avaliação das condições reais. Em conjunto com os dados do gás, o BME688 mede simultaneamente a humidade, a pressão barométrica e a temperatura como entradas de dados suplementares para uma modelagem IA completa.
Na nossa aplicação exemplificativa, o cliente categoriza essa massa de dados e, em seguida, aplica-a no desenvolvimento do seu modelo de IA no BME AI-Studio, essencialmente instruindo o BME688 para reconhecer os sinais indicadores de crescimento bacteriano nos alimentos. Uma vez que o sensor é instruído nesse sentido, o código IA final é executado num microcontrolador do sistema no produto final do cliente. Geralmente, este código IA é leve e será executado com bastante facilidade no microcontrolador existente que lida com o controlo do sistema e com as tarefas de gestão.
O BME688 foi desenvolvido para aplicações móveis e conectadas nas quais o tamanho e o baixo consumo de energia desempenham um papel crítico. O sensor está alojado num pacote compacto, medindo apenas 3,0 x 3,0 x 0,9 mm3. O consumo de corrente pode ser configurado entre 2,1 µA e 11 mA dependendo das taxas de dados e funções necessárias e pode ser otimizado usando o BME AI-Studio.