img

热门

您能想象一个数百万互联无线传感器提供自然灾害预警的世界吗

好吧,想象力可能很快就没有必要了

我们的感知取决于由大脑神经元及其类似触手的身体形成的复杂网络,这些身体长达一米

另一方面,无线传感器网络(WSN)可以达到数百公里

受战场监视的启发,无线传感器网络由分布在大面积区域的自主传感器组成

这些传感器监测温度,声音,振动,压力,运动或污染物等条件

典型的WSN可以包括几百到几千个传感器,其记录物理刺激的变化

这些传感器读数由一个称为节点的小型机载计算机处理,该计算机将结果无线传输到中央计算机

在空间上扩展无线传感器网络的传感能力存在重大影响 - 尤其是增加的范围将有助于更好地预测潜在的灾难性事件

通过使用无线传感器网络对生态系统进行长期环境监测,可以观察到生态事件的发展

通过长期监测生态系统和环境,无线传感器网络可以成为一种预警技术

只需几分钟就可以预先警告诸如地震之类的灾难性事件,这可能会产生巨大的影响

回顾性地使用WSN可以帮助跟踪来自其起源点的事件

那么随着无线传感器网络的改进还有什么可能呢

好吧,很多

长期以来一直设想带有嵌入式传感器的建筑物,其房间可满足特定需求并节省大量能源

同样,诸如道路等智能基础设施可以提高驾驶员的安全性,节省燃料并减少交通拥堵

通过使用无线传感器网络也可以找到解决即将出现的医疗保健问题的方法,包括能够监控:家中的老人;空气质量;和隔离区

目前,无线传感器网络存在两个主要问题

1)必须满足各个传感器的能量需求,这意味着如果要部署非常大的数量,这些传感器节点必须节省能量

2)需要新类型的计算机算法将这些微小节点组合成功能强大的网络计算机,以实时处理数据和传播结果

此类计算机程序必须能够跟上网络规模的增长

业界估计,未来十年内将有数十亿台连接互联网的设备

为了迎接这个新世界的挑战,蒙纳士大学的研究人员 - 包括我自己 - 一直在研究一种新型的计算机算法,它可以有效地利用大型网络,并能够几乎立即识别关键模式

一种这样的技术是分层图神经元(HGN),其向WSN赋予类似脑的存储器,使得网络能够快速识别传感数据内的模式

诸如HGN之类的程序在网络主体内运行,因此随着网络规模的增长而继续变得更加强大

瑞典Luleåtekniskauniversitet的其他研究人员已经开始开发节能WSN节点Mulle

Luleå集团还专注于生物启发计算并研究仿生学 - 受大自然启发的技术

谈到能源效率,这个自然的词汇可以教会我们很多

果蝇的大脑仅消耗几微瓦的能量,但仍然能够整合感官信息,飞行动作和控制相对复杂的行为以便生存

传统的计算机并不是那么有效

平均计算机传感器节点消耗大约1毫瓦的功率,这比果蝇使用的功率大约一千倍(并且比普通激光指示器强五倍)

那么,如果我们将无限可扩展的感官网络与生物启发方案的能源效率相结合,会发生什么

我们还不知道

但很明显,这种技术将极大地改变人类的经历

正如互联网使得跨越远距离有效沟通变得容易,传感器网络将从根本上改变我们与周围环境互动的方式

感知未来的自然事件,发现即将发生的结构性故障,或者诸如避免交通拥堵或危险驾驶条件等常规行动将成为常态

初步结果非常令人鼓舞

作者:吉迁

News