{"id":213388,"date":"2022-08-03T13:53:00","date_gmt":"2022-08-03T10:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/?p=213388"},"modified":"2022-04-04T07:05:57","modified_gmt":"2022-04-04T04:05:57","slug":"esta-pessoa-inteligente-usou-um-raspberry-pi-para-fazer-um-nariz-eletronico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/esta-pessoa-inteligente-usou-um-raspberry-pi-para-fazer-um-nariz-eletronico\/","title":{"rendered":"Esta pessoa inteligente usou um Raspberry Pi para fazer um nariz eletr\u00f4nico"},"content":{"rendered":"\n<p><a href=\"https:\/\/magpi.raspberrypi.com\/articles\/electronic-nose\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Luis Rodrigues Mendoza<\/a><\/p>\n<p>As pessoas usam o Raspberry Pis para fazer uma tonelada de gadgets criativos e exclusivos, mas este pode levar o bolo. Ou melhor, <a href=\"https:\/\/magpi.raspberrypi.com\/articles\/electronic-nose\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">cheir\u00e1-lo<\/a>. O criador Luis Rodriguez Mendoza foi inspirado por c\u00e3es farejadores treinados no aeroporto e se perguntou se sensores de g\u00e1s de baixo custo poderiam fazer a mesma coisa.<\/p>\n<p>Vemos uma enorme variedade de sensores \u2013 como aqueles que podem detectar ru\u00eddo, temperatura, umidade ou luz \u2013 usados \u200b\u200btodos os dias para uma variedade de tarefas, mas os sensores de g\u00e1s s\u00e3o muito menos comuns. Usar os sensores para &quot;cheirar&quot; ativamente os aromas no ambiente pr\u00f3ximo, em vez de apenas detectar um cheiro passivamente, \u00e9 ainda menos comum.<\/p>\n<p>Mendoza disse que &#8220;o objetivo do projeto \u00e9 mostrar que sensores de baixo custo podem ser confi\u00e1veis \u200b\u200bna detec\u00e7\u00e3o de odores e que podem ser usados \u200b\u200bem ambientes cl\u00ednicos&quot;. Ele usou apenas quatro tipos de sensores de g\u00e1s para realizar testes extensivos e treinamento de modelos.<\/p>\n<p>&#8220;Os testes foram feitos usando amostras de cerveja e caf\u00e9 preparado&#8221;, afirmou ele quando perguntado sobre seu processo de teste. &#8220;Um algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) foi usado no MATLAB para criar um modelo de classifica\u00e7\u00e3o que foi usado para prever os aromas de cerveja e caf\u00e9, e foi validado usando uma valida\u00e7\u00e3o cruzada de 10 vezes (k-fold) \u2026 a 98 por cento precis\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o foi alcan\u00e7ada no processo de teste.<\/p>\n<p>&#8220;Cada amostra foi coletada, em m\u00e9dia, por 15 minutos em intervalos de um segundo, produzindo mais de 900 leituras de amostra por teste e os dados foram exportados para arquivos CSV. Para fins de classifica\u00e7\u00e3o, uma coluna adicional foi adicionada manualmente para rotular a amostra (ou seja, caf\u00e9, cerveja, ar). Os tr\u00eas conjuntos de dados foram importados e combinados no MATLAB. Esses dados foram usados \u200b\u200bpara criar um modelo de k-vizinho mais pr\u00f3ximo, k foi selecionado para ser 5, isso foi determinado por tentativa e erro. Uma valida\u00e7\u00e3o cruzada de 10 vezes foi usada para validar o modelo, e uma An\u00e1lise de Componentes Principais (ACP) foi usada como t\u00e9cnica explorat\u00f3ria para verificar o modelo e os resultados, semelhante ao trabalho mostrado em pesquisas anteriores.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/howtogeek.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/post-173978-623e7ff4afc50.png\" data-rel=\"lightbox\"><img decoding=\"async\" class=\"SDStudio-light-box-enable SDStudio-editor-tools-md-imp\" src=\"https:\/\/howtogeek.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/post-173978-623e7ff4afc50.png\" alt=\"Esta pessoa inteligente usou um Raspberry Pi para fazer um nariz eletr\u00f4nico\" ><\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/magpi.raspberrypi.com\/articles\/electronic-nose\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">Luis Rodrigues Mendoza<\/a><\/p>\n<p>&#8220;Um conjunto de dados de teste foi coletado com 17 novas amostras de leituras de dois minutos em intervalos de um segundo para avaliar o modelo de classifica\u00e7\u00e3o. Cada amostra era independente uma da outra (apenas ar, cerveja ou caf\u00e9 eram medidos de cada vez) e eram rotulados manualmente de acordo, resultando em mais de 2.500 medi\u00e7\u00f5es. Esses dados foram importados, combinados e reorganizados aleatoriamente no MATLAB. Usando o modelo de classifica\u00e7\u00e3o criado a partir do conjunto de dados de treinamento, os dados de teste foram classificados e os resultados do modelo de classifica\u00e7\u00e3o representam 97,7% de precis\u00e3o.&#8221;<\/p>\n<p>As altas taxas gerais de precis\u00e3o produzidas pelos sujeitos de teste individuais s\u00e3o realmente impressionantes. Mendoza usou um Raspberry Pi 3 para os testes e mencionou que aprendeu sobre o dispositivo no final de 2020 em um de seus cursos universit\u00e1rios. &#8220;Percebi rapidamente como as placas Raspberry Pi s\u00e3o f\u00e1ceis, eficientes e capazes&#8221;, disse ele.<\/p>\n<p>via <a href=\"https:\/\/magpi.raspberrypi.com\/articles\/electronic-nose\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"external external_icon\">The MagPi<\/a><\/p>\n<p><div id=\"PostUnique_PostSource\" style=\"padding-top: 50px\">Fonte de grava\u00e7\u00e3o:  <a target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" href=\"\/\/www.reviewgeek.com\" class=\"external external_icon\">www.reviewgeek.com<\/a><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As pessoas usam o Raspberry Pis para fazer uma tonelada de gadgets criativos e exclusivos, mas este pode levar o bolo. Ou melhor, cheir\u00e1-lo. O criador Luis Rodriguez Mendoza foi inspirado por c\u00e3es farejadores treinados no aeroporto e se perguntou se sensores de g\u00e1s de baixo custo poderiam fazer a mesma coisa.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":173979,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[549],"tags":[],"class_list":["post-213388","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-computadores"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/213388","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=213388"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/213388\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/173979"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=213388"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=213388"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/howtogeek.inform.click\/pt-pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=213388"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}