Система автоматически улавливает и анализирует различные параметры в окружающей среде: количество людей в помещении, температуру, уровень углекислого газа (СО2) и влажность воздуха.
Опираясь на систему численных моделей, рассчитывается риск вирусной инфекции, что помогает принимать решения по устранению эпидемических рисков. Чтобы система распознавала именно чихание и кашель, в "тренировке" программного обеспечения нейронных сетей исследователи ИЧМ использовали записи звуковых данных Кембриджского университета.
Одной из составляющих системы является специально разработанное приложение для мобильного телефона, в которое пользователь заходит при помощи QR-кода и которое может считывать параметры помещения и определять риск заражения. Это позволит принять аргументированное решение о дальнейшем пребывании в помещении или необходимых дополнительных вентиляционных мерах.
В комплектацию системы также возможно включить локальное устройство для очистки воздуха, которое, получив сигнал о возросшем риске вирусной инфекции, автоматически проводит дезинфекцию воздуха, не ограничивая пребывание людей в помещении. Полученные данные мониторинга аккумулируются в базе данных, которыми системы управления умными зданиями могут использовать для оптимизации работы систем отопления, охлаждения и вентиляции.
Система изначально разработана для борьбы с распространением Covid-19, однако может использоваться и для контроля за распространением других вирусных инфекций, а также применяться для оптимизации управления системами зданий с целью повышения энергоэффективности и адаптивного управления работой вентиляционных систем.
Руководитель исследовательского проекта, ведущий исследователь ИЧМ ЛУ Андрис Яковичс подтвердил, что система готова к дальнейшим инвестициям и адаптации к промышленному производству.
При необходимости система может быть приспособлена и для мониторинга других параметров - например, концентрации пыли и различных аэрозолей в воздухе помещения, кроме того, ее можно интегрировать в системы управления умными зданиями.
