智能水資源管理
水资源管理对于环境保护和可持续发展至关重要。AI 技术，尤其是搭载 Nuvoton 的 MCU 和 Tiny Machine Learning（TinyML）的应用，已经为水资源管理带来了崭新的应用。
智能空气品质监测
1. 传感器网络和 MCU 技术
传感器网络和 MCU 技术现代空气质量监测系统利用大规模的传感器网络，这些传感器可以实时收集有关空气中各种污染物的数据，包括PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）等。 这些传感器通常与微控制器（MCU）结合使用，MCU 负责数据的收集、处理和传输。 MCU 具有低功耗、高效能的特点，能够在优化系统性能的同时减少能耗。
2. AI 算法和 TinyML 的应用
AI 算法在空气质量监测中发挥着重要作用。 传感器收集到的数据可以通过机器学习和深度学习算法进行分析，从而实现对空气质量的精确预测和警报。 这就是 Tiny Machine Learning（TinyML）的优势所在，它是一种专为低功耗嵌入式设备设计的机器学习技术。 TinyML 可以在 MCU 上运行，实现实时数据分析和决策，而不需要大量的计算资源。
3. 即时警报和决策支持
结合 MCU 和 TinyML 的 AI 技术能够实现实时的空气质量警报。 当监测数据显示污染水平超过阈值时，系统可以立即发出警报，以保护市民的健康。 同时，这些技术还能够提供决策支持，例如建议政府采取何种措施来改善空气质量，减少污染源的影响。
4. 城市规划和政策制定
AI 在空气质量监测中的应用还有助于城市规划和政策制定。 通过长期的数据收集和分析，政府可以更好地了解空气质量的趋势，制定更有效的环境政策，并优化城市建设计划。
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NuMaker-HMI-M467 NuMaker-IoT-M467 |
智能家庭空气质量监测系统 应用描述： 在家庭环境中安装空气质量传感器，用于监测如 PM2.5、PM10、一氧化碳、二氧化氮、挥发性有机化合物（VOCs）等指标。 Cortex-M4 处理来自这些传感器的数据，持续监测室内空气质量。 当空气质量指标超出安全范围或出现异常波动时，系统会自动发出警报，并可与空气净化器等设备连接，自动启动净化过程。 |
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NuMaker-M55M1 |
异常检测 M55M1 开发板的高性能处理器和机器学习能力使其成为实现空气质量异常检测的理想选择。 这种功能尤其重要，因为它能够及时识别空气中有害物质的异常增加，例如挥发性有机化合物 （VOCs）、细颗粒物 （PM2.5）、一氧化碳等。 利用连接到 M55M1 的多种空气质量传感器收集数据。 数据处理和分析，包括筛选、正规化和异常检测。 应用机器学习算法对收集的数据进行模式识别，从而精确识别空气质量异常。 当监测到异常时，系统会发出警报并提供相应的建议或自动调整连接的空气净化设备。 |
