加州大學洛杉矶分校（UCLA）The Ozcan Research Group的研究人員發現了一種高成本效益方式檢測空氣品質的方法。具體來說，他們發明了一個叫C-Air的移動裝置，該裝置使用可連接配接到智能手機的顯微鏡頭，并借助機器學習算法來分析和确定其在空氣中檢測到的污染物的尺寸和濃度，由于這種裝置可随身攜帶，進而可以讓研究人員更友善地在任何地方以更準确和經濟的方式檢測空氣中的危險顆粒物質。
空氣動力學當量直徑在2.5微米以下的顆粒物（即PM2.5）已被世界衛生組織（WHO）列為緻癌物質。根據WHO的統計，世界每年因空氣污染導緻死亡的人數高達700萬人，因而如何便捷地檢測空氣品質至關重要。
C-Air重量約590克，配備空氣取樣器和小巧精緻的顯微鏡頭，30秒内可對6.5升空氣進行采樣分析，并通過機器學習算法産生尺寸和分析的空氣中顆粒的圖像。該裝置通過智能手機發送圖像至遠端計算機伺服器進行分析，據研究人員介紹，由于應用了機器學習，該裝置比其他檢測器更快速适應檢測如不同品種的黴菌和花粉等PM2.5顆粒。
據雷鋒網了解，在美國，空氣品質檢測通常在空氣采樣站進行，并由美國環境保護局（EPA）監管。目前空氣采樣站使用的設施成本約在5萬到10萬美元之間，而且使用繁瑣，需要技術人員定期進行維護。雖然市面上也有一些成本相對低廉的的便攜式粒子計數器（價格在1,000到2,000美元不等），但它們既不能對高通量空氣樣本進行采樣，精确度也大成問題。目前C-Air的成本略低于傳統的大型裝置，不僅具備大型裝置的準确分析功能，還具備相當好的便攜性。
（基于機器學習，該裝置準确率在93％左右）
UCLA電氣工程與生物工程學院校長兼加州納米系統研究所副所長Aydogan Ozcan稱：“讓更多人掌握這種具備實驗室品質的空氣檢測裝置，可以收集和分析來自更多地點的高品質資料，這樣會有助于幫助政府制定更好的政策和法規來改善空氣品質。“
Aydogan Ozcan及其研究所學生Yichen Wu為首的學生團隊在2016年在南加州的多個地點使用C-Air進行了空氣品質的檢測。例如，他們在2016年9月在洛杉矶國際機場附近檢測發現，在飛機着陸飛行路線附近PM2.5濃度顯著提高，即便在5英裡外，這種PM2.5的提升也相當明顯。
本文作者：岑大師
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