La monitorización y predicción del medio ambiente en un espacio interior juega un papel importante en la seguridad de los grandes datos y en la detección de condiciones anormales en el entorno industrial y en el espacio habitacional. Este estudio propone un sistema de sensores multi-ambiente interior basado en la computación inteligente en el borde que recopila y predice datos ambientales. El sistema recopila datos utilizando 14 tipos de sensores ambientales y modelos de tecnología de detección de objetos e implementa un modelo que predice la calidad del aire interior basado en la red LSTM bidireccional. El modelo entrenado muestra un alto rendimiento en la predicción de factores de calidad del aire interior (IAQ), como CO, PM2.5 y compuestos orgánicos volátiles totales (TVOC). El sistema de sensores multi-ambiente interior basado en la computación inteligente en el borde está disponible para la recopilación de datos y la predicción ambiental en varios espacios sin restricciones en ubicaciones específicas. Este estudio propone un enfoque integrado con diversas funciones aplicando la computación en el borde a la monitorización del entorno interior. Verificamos el sistema propuesto a través de varios experimentos.