Представяме ви отбора „InnovaOne„, завършил трети на хакатона InnoAir Challenge: Making urban mobility smarter, организиран от Асоциация за развитие на София и A1 България, които осигуряват и щедрия награден фонд от 18 000 лева. Хакатонът се провежда по проект ИНОЕЪР на Столична община и Асоциацията, като е съфинансиран от Европейския фонд за регионално развитие чрез Инициативата „Иновативни дейности за градско развитие„. Проектът на отбора представлява сензорна система за мониторинг качеството на въздуха, а Христо Хубенов, маркетинг екзекютив на InnovaOne, ни разказва повече за идеята и представянето на хакатона. 

Честито за представянето на InnoAir Challenge Hackathon! Бихте ли разказали няколко думи за всеки от отбора – с какво се занимавате и как се сформирахте?

Моето име е Христо Хубенов и съм маркетинг екзекютив на innovaone. Екипът ни се състои от Емануил Манолов, който се занимава с логистика, правни и счетоводни въпроси. Дарко Тачев се занимава с хардуер, а Джано Михайлов е софтуерен разработчик.

InnovaOne участва и в други хакатони като отбор, при това отново с добри представяния. Помогна ли това и в работата на този хакатон?

Да, така е – в края на месец февруари спечелихме първо място на хакатона на Американски Университет в България, HACK AUBG 3.0 на тема умни градове с проект GeoShare, свързан с динамиката на тълпата в умните градове. В този проект участвахме със супер талантливия ученик от Математическа гимназия в Пловдив Радостин Чолаков, който бе в основата на това постижение. Този опит ни помогна и при спечелването на награда на хакатона на InnoAir, където участвахме с друг наш продукт.

Как ви се стори участието в InnoAir Challenge и какво бе изживяването?

Бяхме изненадани от участието на 24 отбора от цялата страна. Състезанието беше интересно и напрегнато, и сме радостни, че бяхме отличени.

Бихте ли представили проекта на нашата аудитория? Какво представлява той и какви проблеми решава?

Проектът, с който участвахме, е сензорна система за мониторинг качеството на въздуха, използваща платформа machine learning за анализ и прогнози на замърсявания на база на предишни данни. Също така предвиждаме имплементирането на 5G, с което да подобрим хардуера и софтуера на нашите сензорни системи (в процес на лабораторни изпитания).

Какви предизвикателства срещнахте в работата по проекта?

Проблемите, с които се сблъскваме са предимно технологични и свързани с R&D. Целта ни е точност и надеждност на сензорната система.

Какви технологии използвахте в изграждането?

Платформата ML е създадена от Радостин Чолаков. Проведени са експерименти на различни модели, включително и двупосочни такива с LSTM логически единици. За целта са използвани Tensorflow (Python) и Tensorflow.js (NodeJS). Проведени са също така експерименти в Google Cloud AutoML и Amazon AWS. Като входни данни са използвани измервания от множество сензори, най-вече в градовете София и Пловдив. Финалните използвани модели приемат като вход данни за температурата, влажността на въздуха и история на замърсяването (PM10 и PM2.5 показатели) за последните 1, 3 или 5 дни.

Как точно се случва прогнозата за евентуално бъдещо замърсяване на въздуха и бихте ли споделили повече технологични детайли относно архитектурата на платформата?

Анализите и прогнозите за замърсяване се обработват от ML платформата, използвайки предварително въведени данни.

Бихте ли споделили и интересни технологични решения от други градове, които са ви направили силно впечатление, и които смятате, че ще е добре да се имплементират и в България?

С удоволствие ще споделим с вас проектът, по който работим по-усилено към момента: сензорна система за мониторинг качеството на питейната вода. В този проект си партнираме със Софийска вода, част от Веолия, като се консултираме с техни експерти и провеждаме експерименти в лаборатории. Надяваме се и че ML платформата ще бъде приложима и за следене показателите на питейната вода в страната.

За проблемa със замърсения въздух се говори много. Може ли да базата на прогнозите на вашето решение, да кажем Столична Община да взема мерки, така че да редуцира замърсяването в посочените дни?

Платформата за анализи и прогнози за качеството на въздуха и водата има нужда от допълнително тестване и повече данни относно замърсяванията в София, за да се използва от Столична Община.

В генерален план, къде се крие ключът към решаването на проблемите със замърсяването на въздуха и смятате ли, че технологиите могат да помогнат?

Според нас, проблемът със замърсяването на въздуха съществува поради следните причини: големият брой автомобили в столицата, ниско-ефективното битовото отопление и промишлените замърсители.

Какво следва за вашия проект? Кои са следващите стъпки в развитието му?

Предстои ни да подобрим точността на сензорните ни системи за въздуха и водата, подобряване на ML платформата, лабораторни тестове с 5G технология. Вече имаме и първи клиенти в лицето на Община Харманли, която закупи две сензорни системи за следене качеството на въздуха.

Тагове: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
img alt
img alt