Pažangesnė oro kokybės stebėsena pasitelkiant DI: FTMC tyrėjas Abdullah Khan stažuojasi Suomijos startuolyje „MegaSense Oy“

Įgyvendinant projektą „NextAIRE“ (angl. Next Generation AI Researchers for Air Quality Excellence) Fizinių ir technologijos mokslų centro (FTMC) Aplinkotyros skyriaus mokslo darbuotojas dr. Abdullah Khan atlieka trijų mėnesių stažuotę Suomijoje, „MegaSense Oy“ giliųjų technologijų (angl. deep tech) įmonėje.

Projekto „NextAIRE“ metu siekiama stiprinti Europos mokslinių tyrimų ir inovacijų pajėgumus oro kokybės stebėsenos srityje, integruojant mažų sąnaudų jutiklių technologijas (angl. low-cost sensor technologies), dirbtinį intelektą (DI), mašininį mokymąsi (ML) ir tarpdisciplininį bendradarbiavimą. Projekte dalyvauja 16 akademinio ir neakademinio sektorių partnerių, kurių bendradarbiavimas grindžiamas tarpdisciplininių žinių mainais, mokslinės patirties sklaida ir kompetencijų ugdymu.

Priimančioji organizacija „MegaSense Oy“ yra Helsinkio universiteto startuolis, besispecializuojantis programinės įrangos kūrimo, oro kokybės duomenų analizės ir jutiklių kalibravimo technologijų srityse. Įmonės sukaupta mokslinių tyrimų patirtis ir technologinės kompetencijos sudaro palankias sąlygas gilinti praktines žinias, tobulinti darbo su mažų sąnaudų jutiklių sistemomis įgūdžius, plėtoti aplinkos duomenų analizės gebėjimus ir susipažinti su pažangiais dirbtiniu intelektu grindžiamais oro kokybės stebėsenos metodais.

„Komandiruotės metu dirbu su „MegaSense“ ir „RadonNET“ jutiklių sistemomis, analizuoju jų ryšio sąsajas, duomenų perdavimo patikimumą ir surenkamų matavimo duomenų kokybę. Ypatingą dėmesį skiriu duomenų išsamumui, praleistų matavimų nustatymui ir galimų duomenų praradimo priežasčių analizei. Kita svarbi mano veiklos kryptis yra mažų sąnaudų jutiklių kalibravimas ir jų matavimo rezultatų validacija, lyginant jutiklių rodmenis su etaloninių matavimo prietaisų duomenimis, analizuojant jutiklių atsako charakteristikas bei vertinant matavimo neapibrėžtį“, – pasakoja A. Khanas.

Pasak mokslininko, komandiruotė taip pat suteikia galimybę tobulinti programavimo įgūdžius ir gilinti DI bei ML metodų taikymo kompetencijas. Numatyta veikla apima mašininio mokymosi modelių kūrimą ir mokymą, pasitelkiant Helsinkio Vantos oro uosto keleivių srautų duomenų rinkinį, bei šių metodų pritaikymą universiteto miestelio aplinkos tyrimams. Tam planuojama integruoti pastatų charakteristikų duomenis, veiklų tvarkaraščius ir aplinkos sąlygas. Ši veikla prisidės prie mašininiu mokymusi grindžiamų prognozavimo modelių tobulinimo.

„Technologijos suteikia vis daugiau galimybių stebėti aplinkos pokyčius, tačiau tikroji pažanga gimsta ten, kur susitinka skirtingos mokslo disciplinos, patirtys ir požiūriai. Kartais būtent žvilgsnis iš kitos perspektyvos leidžia atrasti naujas sąsajas ir sprendimus. Projektas „NextAIRE“ yra puikus tokios sinergijos pavyzdys, jis leidžia sujungti aplinkotyros žinias su dirbtinio intelekto galimybėmis“, – teigia FTMC Aplinkotyros skyriaus vadovė dr. Steigvilė Byčenkienė.

Stažuotė finansuojama pagal Europos Sąjungos programos „Europos horizontas“ dotacijos sutartį Nr. 101217310, skirtą projektui „NextAIRE“.

FTMC informacija