Gesundheit: Kostengünstiges Gerät kann Luftverschmutzung überall messen

Mit einem Open-Source-Tool vom Forschungsinstitut MIT kann man die Luftqualität kostengünstig überprüfen. Die Bauanleitung steht frei zum Download bereit.

Artikel veröffentlicht am , Patrick Klapetz
Die Open-Source-Version des mobilen Luftverschmutzungsdetektors Flatburn
Die Open-Source-Version des mobilen Luftverschmutzungsdetektors Flatburn (Bild: MIT, An Wang, Yuki Machida et al.)

Ein Forschungsteam des Senseable City Lab (Labor für sinnvolle Städte) am Massachusetts Institute of Technology (MIT) bringt eine Open-Source-Version eines kostengünstigen mobilen Luftverschmutzungsdetektors auf den Markt.

Der Detektor mit dem Namen Flatburn kann durch 3D-Druck oder durch die Bestellung preiswerter Teile hergestellt werden. Die Forscher haben ihn im Vergleich zu bestehenden hochmodernen Geräten getestet und kalibriert. Nun haben sie alle Informationen über ihn – wie man ihn baut, verwendet und die Daten interpretiert – veröffentlicht.

"Das Ziel ist, dass Gemeindegruppen oder einzelne Bürger überall in der Lage sind, die lokale Luftverschmutzung zu messen, ihre Quellen zu identifizieren und im Idealfall Rückkopplungsschleifen mit Behörden und Interessengruppen zu schaffen, um sauberere Bedingungen zu schaffen", sagt Carlo Ratti. Er ist Direktor des Senseable City Lab des MIT.

Nicht ganz einwandfrei, aber dennoch gut

Das Forschungsteam stellte fest, dass die mobilen Detektoren etwas niedrigere Feinstaubkonzentrationen ermittelten als die bereits im Einsatz befindlichen Geräte, jedoch mit einer ausreichend starken Korrelation, so dass die Flatburn-Geräte nach Anpassung an die Wetterbedingungen und andere Faktoren zuverlässige Ergebnisse liefern können.

Die Forscher fanden heraus, dass die Geräte bei der Verwendung in einem mobilen Umfeld – auf dem Dach von Autos – derzeit eine Lebensdauer von sechs Monaten haben. Zudem kommt es über die Zeit zu Veränderungen der Messwerte des Detektors.

"Nachdem wir ihren Einsatz einige Monate lang verfolgt haben, können wir mit Zuversicht sagen, dass sich unsere preisgünstigen Messgeräte genauso verhalten sollten [wie Standarddetektoren]", sagt der Mitautor An Wang.

Zur Studie

Die Arbeit mit dem Titel Leveraging Machine Learning Algorithms to Advance Low-Cost Air Sensor Calibration in Stationary and Mobile Settings (Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Verbesserung der kostengünstigen Kalibrierung von Luftsensoren in stationären und mobilen Umgebungen) erscheint in der Zeitschrift Atmospheric Environment – ist aber auch auf dem Server des MIT frei einzusehen.

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