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人工智能如何缓解物联网倾角传感器的困境

编辑:admin | 发布时间:2020-12-23

  物联网正在慢慢改变大家收集数据和生活的方式。它还使日常bixu品能够与组织中的其他设备共享无线连接。这项技术正在打破所有工业领域的创新和概念。据AnalyticsInsight统计,就全球市场而言,物联网的复合年增长率为10.6个点。预计将从2019年的6536亿美金扩大到2023年的10,804亿美金。

  物联网倾角传感器通过互联网和设备连接积累大量数据。使用人工智能和机器学习工具来分析和评估这些数据。收集的倾角传感器数据可以是位置、声音或湿度,以及机器的不同测量值。一旦获得数据洞察,就可以使用它们来与现有数据进行比较、计算、预测和检查,并采取相应的后续行动。人工智能也有助于存储物联网设备处理的大量数据。此外,人工智能和物联网可以共同促进互联智能机器的发展,相互共享信息,在没有任何人为干预的情况下做出明智的决策。

人工智能如何缓解物联网倾角传感器的困境

  物联网设备和倾角传感器越来越普遍。它们还帮助企业从终端设备创建连续的数据流,同时使用更少的能源、更少的浪费和更少的预算,从而zuidaxiandu地减少企业对数据科学家和分析师的依赖。但是,只要物联网的倾角传感器和设备在电源下运行,就有资源可用。没有固定的电源,他们无法收集和传输数据。

  为了解决这个问题,匹兹堡大学项目的研究人员提出了应用人工智能来延长部署在物联网中的倾角传感器的寿命。该系统将有助于降低物联网倾角传感器的能耗,缓解电池寿命问题。在这个项目中,研究人员使用机载倾角传感器,这些倾角传感器由从环境中获得的能量驱动,以触发主要倾角传感器。背包式倾角传感器会无人值守运行,经过训练后会使用人工智能算法,只有在满足特定事件条件时才会向主设备发送开启信号。

人工智能如何缓解物联网倾角传感器的困境

  该项研究的shouxi研究员、匹兹堡大学斯旺森工程学院电子与计算机工程副教授胡景通,说明说,利用环境获得的能量运行人工智能算法的主要挑战之一是环境产生的能量是间歇性的。他补充说:“就像笔记本电脑一样,如果倾角传感器断电,你就会丢失数据,所以大家希翼帮助人工智能算法做出准确的决策,即使是在间歇性断电的情况下。”

  胡教授和他的团队计划开发一种方法,通过使用太阳能、热能或风能的能量收集技术来节省遥感设备的功率。然后,他们将增加dier个小倾角传感器,可以触发更强的设备,从而节省能源,并允许用户更频繁地更换电池。较小的倾角传感器应该由从环境中获得的能量供电。这个较小的倾角传感器将无人值守运行。在人工智能的帮助下,可以训练它识别模式,并在特定事件中向较大的设备发出开启信号;从而充当看门狗。根据国家科学基金会(NSF)网站上的博文,胡和他的团队概述了三项任务,这些任务将为基于能量收集技术的物联网设备的间歇增量推理奠定基础。这些是:

人工智能如何缓解物联网倾角传感器的困境

  1.开发新颖的电源跟踪传感压缩、在线修剪和自适应算法,以确保在间歇电源设备上gaoxiao部署多输出DNN。

  2.开发新的多出口统计和增量神经网络(MESI神经网络),以进一步减少等待时间,提高准确性和能源效率。

  3.设计了一种新的神经网络结构搜索算法,可以自动搜索zuijia的MESI神经网络结构。该项目将使用真实的系统和应用程序进行评估,如图像分类、关键词识别和活动识别。

  该提案的主要目标是延长部署在偏远地区的倾角传感器和设备的使用寿命,这将jida地有利于各种消费、商业、科学和国家anquan应用。物联网设备也用于监控和预测自然灾害。例如,倾角传感器技术目前被用来观察地球上一些zui偏远地区活火山释放的气体。

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