Czujniki AirVisual zapewniają wysoce wiarygodne pomiary PM2,5 w przystępnej cenie, umożliwiając każdemu lepsze zrozumienie powietrza, którym oddycha.

Dzięki połączeniu technologii, czujniki AirVisual niezawodnie zapewniają wysoką korelację z rządowymi monitorami referencyjnymi Beta Attenuation. Te stosowane technologie obejmują:
​

Czujniki AirVisual wykorzystują wewnętrznie opracowany zaawansowany czujnik laserowy rozpraszający światło do pomiaru PM2,5. Czujniki laserowe stanowią najdokładniejszy sposób pomiaru PM2,5 w urządzeniach konsumenckich.

Działanie czujnika polega na świeceniu laserem w komorze pomiarowej i zliczaniu napromieniowanego światła odbitego od mikroskopijnych cząstek stałych (o wielkości od 0,3 do 10 μm).

Zakłócony przepływ powietrza, który nie jest dokładnie uwzględniony, jest częstym źródłem błędu pomiarowego w tanich monitorach. Czujniki AirVisual wykorzystują mały wentylator w komorze czujnika urządzenia, aby zapewnić stały, obliczony przepływ powietrza przez komorę pomiarową.

Zdjęcie 1. Uproszczony schemat laserowych czujników PM2.5 firmy AirVisual

Każdy monitor jest dokładnie testowany i kalibrowany w warunkach fabrycznych. Korzystając z kontrolowanego środowiska zanieczyszczeń, urządzenia są narażone na różne poziomy zanieczyszczeń i kalibrowane za pomocą systemu sterowanego komputerowo. Metoda ta zapewnia wysoką precyzję w stosunku do monitorów referencyjnych i niską zmienność wewnątrz modelu.

Zdjęcie 2. Monitor AirVisual Pro wykazuje współczynnik korelacji 0,99 z profesjonalnym sprzętem monitorującym
​

Odczyt czujnika laserowego rozpraszającego światło podlega wpływowi czynników środowiskowych, takich jak wilgotność, temperatura i skład zanieczyszczeń.

Na przykład wysoka wilgotność powoduje większe napromieniowanie światłem i sprawia, że cząstki wydają się gęstsze, co powoduje zawyżone wartości stężenia PM2,5.

Aby zmniejszyć wpływ tych czynników środowiskowych, pomiary są dodatkowo dostosowywane za pomocą algorytmów kalibracji opartych na chmurze, które poprawiają dokładność, biorąc pod uwagę lokalne warunki środowiskowe.

Ta metoda kalibracji chmury została opracowana wewnętrznie przez naszych naukowców zajmujących się danymi, którzy wykorzystali uczenie maszynowe do analizy danych meteorologicznych, składu zanieczyszczeń zdjęć satelitarnych i zagregowanych pomiarów PM2.5 zarówno ze źródeł rządowych, jak i niskokosztowych. Rozpoznając wcześniejsze trendy i korelacje danych, system nauczył się zależności między różnymi parametrami środowiskowymi a pomiarami PM2.5 z czujnika laserowego, w porównaniu z monitorami referencyjnymi. W ten sposób stworzono algorytm korekcji poprawiający dokładność czujników AirVisual w środowiskach globalnych.

Czujniki AirVisual rozmieszczone na zewnątrz, które zostały upublicznione, są dalej kalibrowane krzyżowo i walidowane względem pobliskich monitorów referencyjnych. Punkt danych jest publikowany na platformie AirVisual tylko wtedy, gdy pasuje do ogólnego trendu pobliskich monitorów. Przetwarzając i ucząc się na podstawie danych o jakości powietrza w czasie rzeczywistym i historycznych, system może identyfikować anomalie i usuwać je z publikacji, zanim spowodują niepotrzebne przekłamania.