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Smart drahtlose Sensoren für IoT
Der drahtlose Sensor kann ohne Batterien oder im Internet alleine denken und Geräten dabei helfen, in Gebäuden und vielem mehr Energie zu sparen.
Der Thermostat Ihres Hauses mag grundlegend erscheinen, stützt sich jedoch auf einen drahtlosen Sensor, um zu entscheiden, wann das Heizen oder Abkühlen aktiviert werden soll - ein Beispiel dafür, wie Sensoren das Internet der Dinge betreiben (IoT).Diese Geräte ermöglichen es Systemen, Daten zu sammeln und zu teilen.Forscher der Northeastern University haben Prinzipien aus der Physik der kondensierten Materie verwendet, um Logik direkt in ein drahtloses Sensor -Tag einzubetten - eine Entwicklung, die die Zukunft von IoT und künstlicher Intelligenz verändern könnte.
Die meisten drahtlosen Sensoren sind auf Energie angewiesen, die aus nahe gelegenen Funkwellen oder Licht geerntet werden, was inkonsistent sein kann.Sie können in der Regel die Signale, die sie erkennen oder Berechnungen durchführen, nicht verarbeiten, bevor sie Daten an einen Leser übertragen.
Das in dieser Arbeit entwickelte passive drahtlose Sensor -Tag kann Berechnungen zu mehreren Umgebungsparametern durchführen.Dies ermöglicht die Entscheidungsfindung in drahtlosen Sensornetzwerken und verringert die Abhängigkeit von Cloud-Ressourcen.
Mit dem Ising-Modell-ein Konzept aus der Physik, das für Quantencomputer angepasst ist, wurde die Forscher einen passiven drahtlosen Sensor erzeugt, der die Entscheidungsfindung ähnlich dem menschlichen Gehirn ähnelt.Die Komponente bezeichnet Spin (Parametrie -Ising -Knoten erfassen) und kann auf mehrere Datenquellen reagieren und Entscheidungen treffen.
Spin kann mit anderen passiven drahtlosen Sensoren nicht möglich sind und Funktionen ausführen.Dies könnte dazu beitragen, die Gasemissionen und den Energieverbrauch in Gebäuden und Stromversorgungssystemen zu verringern und Abfall in Kaltkettensystemen zu verringern.
Mit Milliarden von Sensoren, von denen erwartet wird, dass sie bis Ende 2025 im Internet verbundene Geräte unterstützen, ermöglicht die Einbindung von Logik in passive drahtlose Sensoren KI und maschinelle Lernsysteme, Daten lokal zu verarbeiten und die Notwendigkeit von Cloud-Ressourcen zu verringern.
Ein Prototyp kann Änderungen der Temperatur erkennen.Es wird erwartet, dass zukünftige Versionen Parameter wie Luftfeuchtigkeit, Licht und strukturelle Geräusch in Gebäuden und Brücken messen.Diese Sensoren können auch menschliche Vorhandensein erkennen oder Umgebungsmuster, einschließlich Chemikalien, identifizieren.
Jeder passive drahtlose Sensor kann berechnet und Entscheidungen auf der Grundlage lokaler Eingaben treffen, was dazu beiträgt, dass zentrale Systeme mit weniger Abhängigkeit von Cloud Computing einen besseren Einblick erhalten.