UCLA-onderzoekers hebben een kosteneffectief mobiel apparaat ontwikkeld om de luchtkwaliteit te meten. Het werkt door verontreinigende stoffen te detecteren en hun concentratie en grootte te bepalen met behulp van een mobiele microscoop die is verbonden met een smartphone en een algoritme voor machinaal leren dat automatisch de beelden van de verontreinigende stoffen analyseert.

De uitvinding is bedoeld om veel meer mensen over de hele wereld de mogelijkheid te geven om gevaarlijke zwevende deeltjes nauwkeurig te detecteren. Volgens de Wereldgezondheidsorganisatie, Jaarlijks sterven 7 miljoen mensen voortijdig als gevolg van de gezondheidsrisico's van luchtvervuiling.

Wetenschappers die oplossingen zoeken voor dit mondiale probleem, hebben ontdekt dat snelle, nauwkeurige en snelle dimensionering en kwantificering van fijnstof in de lucht is cruciaal voor het monitoren van luchtvervuiling, zegt Aydogan Ozcan, die het onderzoeksteam leidde. "Met apparaten van laboratoriumkwaliteit in handen van meer mensen, hoogwaardige gegevens over verontreinigende stoffen in de tijd van veel meer locaties kunnen worden verzameld en geanalyseerd. Dat kan regeringen helpen bij het ontwikkelen van beter beleid en betere regelgeving om de luchtkwaliteit te verbeteren."

fijnstof, een mengsel van vaste en vloeibare deeltjes in lucht, is een belangrijke veroorzaker van luchtvervuiling. Kleinere deeltjes worden als bijzonder gevaarlijk beschouwd; De WHO heeft verklaard dat deeltjes in de lucht van 2,5 micrometer of kleiner kanker veroorzaken.

Momenteel, luchtkwaliteitstests worden meestal uitgevoerd bij luchtbemonsteringsstations, die worden gereguleerd door de Environmental Protection Agency in de VS en door vergelijkbare instanties in andere landen. Maar de gerelateerde instrumenten zijn omslachtig en duur (in het bereik van $ 50, 000 tot $ 100, 000), en vereisen speciaal opgeleid personeel om te onderhouden.

Aan de andere kant van het spectrum bevinden zich in de handel verkrijgbare draagbare deeltjestellers, die veel minder kosten (in de orde van $ 1, 000 tot 2, 000), maar die minder nauwkeurig zijn en geen grote hoeveelheden lucht snel kunnen verwerken.

Het UCLA-platform, genaamd c-Air, net zo nauwkeurig als de huidige high-end apparatuur, maar kan tienduizenden dollars minder kosten. Het bestaat uit een luchtmonsternemer en een holografische microscoop ter grootte van een computerchip. Het schermt 6,5 liter lucht af in 30 seconden en genereert beelden van de zwevende deeltjes. Het maakt draadloos verbinding met een smartphone en werkt met een externe computerserver met behulp van een machine learning-algoritme dat de deeltjes uit de geproduceerde afbeeldingen analyseert en op maat maakt.

Ozcan en zijn team, onder leiding van afgestudeerde student Yichen Wu, gebruikte c-Air om de luchtkwaliteit te meten in de zomer van 2016 op verschillende locaties in Zuid-Californië, onder meer tijdens de zogenaamde Zandbrand bij Santa Clarita, Californië, in juli 2016. Ze hebben in september 2016 ook lucht gemeten in buurten in de buurt van Los Angeles International Airport en vonden een verhoogde concentratie van fijnstof, zelfs op ongeveer 8 kilometer afstand, en vooral langs de vliegroute van landende vliegtuigen.

De onderzoekers suggereren dat het machine-leervermogen van het apparaat zich snel zou kunnen aanpassen om specifieke deeltjes in de lucht te detecteren, zoals verschillende soorten pollen en schimmels. Het onderzoek is gepubliceerd in tijdschrift Licht:wetenschap en toepassingen , een open access tijdschrift van Nature Publishing Group.