Ein innovatives Frühwarnsystem könnte die Pflege von Aquarien revolutionieren.
Maker Kutluhan Aktar hat mithilfe eines wasserdichten Ultraschallsensors URM15 und eines Arduino Nano ESP32 ein KI-basiertes Frühwarnsystem entwickelt, das frühzeitig auf abfallende Wasserqualität in Aquarien hinweist. Das System basiert auf der Annahme, dass sinkende Wasserqualität im frühen Stadium zu Gaseinschlüssen im Substrat führt. Diese Gaseinschlüsse werden mit einem Ultraschallsensor gescannt, der in Kombination mit einem Beschleunigungssensor ein 20×20 Datenpunkte großes Feld erfasst.
Die gesammelten Daten werden auf dem ESP32 mittels eines KI-Modells analysiert, das auf der Edge-Impulse-Plattform trainiert und für den Einsatz auf dem ESP32 exportiert wurde. Die Analyse liefert Informationen darüber, ob Blasen gefunden wurden oder nicht. Die gesammelten Daten werden anschließend an einen Webserver gesendet, wobei der ESP32 über vier Buttons und ein SSD1306-OLED-Display bedient werden kann.
Zusätzlich zu dieser Analyse erfolgt eine visuelle Prüfung der Wasserqualität. Ein Unihiker-Board, das mit einer Webcam verbunden ist, führt Wassertests durch. Die Webcam macht Fotos von den Testergebnissen, die mithilfe von Nvidias RetinaNet analysiert und klassifiziert werden. Je nach Testergebnis gibt das System Rückmeldung, ob das Wasser in Ordnung ist oder eine Verschmutzung vorliegt. Der Unihiker macht die Ultraschallergebnisse des ESP32 zudem für den Benutzer verständlich und sendet die gesammelten Daten, einschließlich Bilder und Analyseergebnisse, über den Messenger-Dienst Telegram an den Nutzer. Dieses Frühwarnsystem bietet Aquarienbesitzern eine zuverlässige Methode, die Wasserqualität im Auge zu behalten und frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um die Gesundheit ihrer aquatischen Bewohner zu sichern.