Kunstig intelligens bruges til bedre at overvåge Maines skove

Overvågning og måling af skovøkosystemer er komplekse udfordringer, fordi software, indsamlingssystemer og computermiljøer kræver stigende mængder energi. Nu har University of Maines laboratorium for trådløse sensornetværk, eller WiSe-Net, udviklet en ny metode til at bruge kunstig intelligens og maskinlæring til at overvåge jordfugtighed med mindre energi og omkostninger. Metoden kunne bruges til at øge effektiviteten af ​​målinger i skovens økosystemer i Maine og videre.

Jordfugtighed er en vigtig variabel i skovklædte og landbrugsmæssige økosystemer, især i de seneste tørkeforhold i Maine somre. På trods af robuste jordfugtighedsovervågningsnetværk og store, frit tilgængelige databaser kan omkostningerne ved kommercielle jordfugtighedssensorer og den strøm, de bruger, være uoverkommelige for forskere, skovbrugere, landmænd og andre, der sporer jordens sundhed.

WiSe-Net-forskere har designet et trådløst sensornetværk, der bruger kunstig intelligens til at lære, hvordan man kan være mere strømeffektiv til at overvåge jordfugtigheden og behandle dataene.

AI kan "effektivt bruge begrænset energi og få et robust lavprisnetværk til at køre længere og mere pålideligt," siger Ali Abedi, en elektrisk og computeringeniør ved University of Maine. Softwaren lærer over tid, hvordan man udnytter tilgængelige netværksressourcer bedst muligt til at producere strømbesparende systemer til en lavere pris til overvågning i stor skala.

WiSe-Net samarbejdede også med Aaron Weiskittel, direktør for Center for Research on Sustainable Forests, for at sikre, at hardware- og softwareforskningen er informeret af videnskaben og skræddersyet til forskningsbehov.

"Jordfugtighed er en primær drivkraft for trævækst, men den ændrer sig hurtigt, både dagligt og sæsonmæssigt," siger Weiskittel. "Vi har manglet evnen til at overvåge det effektivt i stor skala. En billigere og mere robust sensor med trådløse muligheder åbner døren til fremtidige applikationer."

Undersøgelsen er offentliggjort i International Journal of Wireless Information Networks .

Selvom systemet fokuserer på jordfugtighed, kan den samme metode udvides til andre typer sensorer til måling af omgivelsestemperatur, snedybde og andre variabler. Flere sensorknudepunkter kunne skalere netværkene op. + Udforsk yderligere

Kunstig intelligens kan bruges til bedre at overvåge Maines skove, viser undersøgelser