IoTとAIで水質監視し水生生物を守るシステム

必要な部品と材料

部品	数量	備考
Walabot Creator	1	ミリ波レーダーで物体検知
Raspberry Pi 3 Model B	1
Arduino UNO	1
DFRobot 濁度センサー	1
DFRobot pHセンサー	1

使用するアプリとオンラインサービス

• Sigfox (LPWA通信)
• Arduino IDE
• Amazon Web Services AWS IoT

プロジェクト概要

着想のきっかけ

ニューデリーを訪れるたびにヤムナ川の橋を渡りますが、年々水質が悪化し、水生生物の姿は消えました。数千人の村人が使う水のpHは酸性に近い値です。ヤムナ川だけでなく、世界中の多くの河川で同じ事態が起きています。産業廃棄物の不法投棄の代償を水生生物が払わされています。多くの海洋生物が汚染で絶滅の危機に瀕しています。このEarth Day Challengeで、この問題の解決に挑みます。

解決策

適切な対策を講じるには、まず水中で何が起きているかデータで把握する必要があります。ここでは pH、濁度、個体数 の3つの主要データを収集します。

1. 水のpH

pHは酸性・アルカリ性を示す重要指標で、わずかな変化でも水生生物にストレスを与えます。

測定には ArduinoとpHメーターモジュール を使用。

2. 水の濁度

濁度は、肉眼では見えない微粒子による水の濁り度合いです。水質判定の重要指標となります。

測定には Arduinoと濁度モジュール を使用。

• ArduinoとpHモジュールを接続図通りに配線 (アナログピンA0 使用)
• Arduinoと濁度モジュールを接続図通りに配線 (アナログピンA1 使用)
• GitHubリポジトリから Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Arduino/sketch.ino をダウンロード・書き込み
• シリアルモニタでセンサー値が正常に出力されるか確認

3. Walabotで水生生物の個体数をカウント

Walabotは電波を用いて周囲の物体を検知するデバイスです。水生生物が発する熱放射をマッピングし、個体数を推定します。

注: 現在は個体数カウントのみですが、将来的に 深層学習アルゴリズム を用いて、Walabotの生画像から 種別分類 も可能にする予定です。

• Walabotをmicro USBでRaspberry Piに接続
• Walabot SDKと WalabotAPI Pythonライブラリを pip でインストール
• Sigfoxシールドを接続
• GitHubリポジトリから Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter/Pi/sigfox.py をダウンロード
• 使用シールドに合わせた手順で設定 (こちら 参照)
• Sigfox認証情報をファイルに記入し実行

結論

pH、濁度、水生生物個体数の3データがあれば、水域の汚染度を定量的に把握できます。当局はこのデータを排出責任のある産業界と共有し、汚染低減アクションを促せます。また、対策実施後に生物個体数が回復しているか、どの要因が回復に寄与したかも追跡可能です。

テスト

飼育している淡水魚で動作テスト済み。今後、様々な河川で実証実験を行い最適化を図ります。

今後の展開

データがSigfoxクラウドに蓄積されたら、AWS IoTとSigfox Webhooksを連携させて分析します。チュートリアルは こちら。

プロジェクトは進行中です。今後追加したい主要機能は、Google AutoML またはカスタム深層学習アルゴリズム (精度の高い方) を用いて、水域に生息する 種別と個体数を特定 できるようにすることです。

ソースコード

GitHubリポジトリ

https://github.com/madhurgupta10/Sensing-Earth-Sigfox-Water-Meter

回路図