2018 年、日本での災害監視と警報の応用に関するワークショップに参加した後、Nguyen Phi Le 博士は、標準化されたシステムを構築することを目的として、AI を使用して空気の質を監視および予測するためのモバイル システムを研究するというアイデアを思いつきました。大気質情報の公開データベースは、関連する研究に有利な条件を作り出すのに役立ちます…

ベトナムに戻った後、彼女はすぐに日本とベトナムの同僚に連絡を取り、このアイデアを共同で実施しました。 Nguyen Phi Le 博士によると、18 か月後、研究チームは 30 台の Fi-mi 監視デバイスを構築しました。 監視装置の動作を監視するシステムを構築します。 Web ベースのリアルタイム大気質監視システム (fi-mi.vn) の構築。 特に、Fi-mi は 22 の科学プロジェクトの 1 つになりました。 テクノロジー イノベーションファンドによる ワイングループ (VINIF) は 2020 年に資金を調達し、これまでの投資資本は約 60 億ドンです。

Fi-mi デバイスが機能してデータを収集するには、ユーザーがこれらのデバイスを車両に取り付ける必要があります。 収集されたデータはシステムに入力され、AI アプリケーションによって分析され、車両が通過しない場所の空気の質を予測できるなど、空間と時間の経過に伴う将来の空気の質が予測されます。

アソシエイト、Dr. Do Phan Thuan 氏によると、Fi-Mi はバスの屋根に取り付けたときに最も効率的に機能します。 タクシーと同様に、ファミリーカー… は決まったルートをたどらず、サンプル数が少ないことが多いため、これはデバイスの空間的および時間的予測の問題に影響します。 しかし、チームの最大の難関はテストパートナーを見つけることでした。 ほとんどのバス事業者は、追跡されている疑いがあるため、テスト施設の提供を拒否しています。 同僚や友人の熱心なサポートのおかげで、研究チームは最終的にハノイ運輸公社 (Transerco) を説得しました。

2022 年 7 月、チームは Transerco バスに 30 台のデバイスを設置しました。 テスト結果は、デバイスからサーバーへのデータ送信が比較的安定していること、システムがうまく機能していること、気象条件にうまく反応していること、バスが走っているときに揺れていることを示しています。 さらに、他の多くの Fi-mi デバイスもハノイ科学技術大学に設置されており、得られた Fi-mi データ結果を科学技術環境技術研究所 (ハノイ大学) のモニタリング デバイスからのデータ結果と比較しています。技術の）。

これまでのところ、研究チームは実質的に VinIF に対するコミットメントを果たしてきました。 Nguyen Phi Le 博士は次のように述べています。 これが、私たちがプロジェクトを開発し続け、AI アプリケーションに基づいてさらに研究を行う動機です。

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