Sage センサーが環境を監視し、「エッジ AI」をサポート – @theU

スモーキー ベアの言うことはおおむね正しいです。山火事の防止に貢献できますが、すべてがあなた次第というわけではありません。 耐火建材を使用し、植生のない「点火ゾーン、そして、暑くて乾燥していて風が強いときに火事関連の活動を避けることは、理想的には私たち全員ができる行動です.

科学界もまた、自然災害、都市化、気候変動を回避するための予防的役割を担っています。 この分野における最近の進歩は、火災の挙動を管理不能になる前に予測する試みなど、環境の変化を監視するインテリジェント センサーの大陸規模のネットワークを構築するという野心的なプロジェクトの結果です。

ユタ大学がパートナー機関であるセージ プロジェクトは、2019 年に開始された 900 万ドルの国立科学財団 (NSF) が資金を提供するイニシアチブであり、ノースウェスタン アルゴンヌ科学工学研究所 (NAISE) の研究者によって主導されています。ノースウェスタン大学と米国エネルギー省のアルゴンヌ国立研究所の間で。 その他の Sage パートナーには、コロラド大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校、北イリノイ大学、ジョージ メイソン大学が含まれます。

「Sage は、都市と環境の両方の監視に対応するのに十分な柔軟性を備えた、次世代のインフラストラクチャ ソフトウェアです。 NSFの政策決定機関である全米科学委員会の議長。 Sage プロジェクトのチーフ アーキテクト。

一方、U の Scientific Computing and Imaging (SCI) Institute の所長である Manish Parashar は、U が管理する 3 つのセンサー ノード (レイクビューの Taft-Nicholson Environmental Humanities Center に 1 つ) でスケジューリングおよび分析関数のコードを作成する取り組みを監督しています。 、モンタナ; ソルトレイクシティのダウンタウンにある 102 タワーの上に 1 つ。 もう 1 つは、ユタ自然史博物館 (NHMU) を収容するリオ ティント センターの屋上にあります。

リードが大学の学部長評議会にプロジェクトを提示したとき、NHMU のエグゼクティブ ディレクターであるジェイソン クライアンは、「NHMU をユタ州の最初の設置場所として提供するためにすぐに手を挙げた」と述べました。

Sage の背後にあるアイデアは、高度な機械学習アルゴリズムを「エッジ コンピューティング」に移行することです。 従来の方法では、センサーを配置して後でデータを収集していました。 以前のシステムでは、年に数回、センサーから取得したデータをハード ドライブに保存したり、データの一部のみを低速のワイヤレス接続を介してクラウド サーバーにアップロードしたりしていました。 ただし、エッジ コンピューティングでは、データ収集サイトの近くまたは近くの機器を使用して、データをほぼ即座に分析および測定できます。 Reed 氏によると、セージ デバイスは、画像、音、振動、その他のデータを処理して、従来のセンサー ネットワークでは簡単に取得できない測定値を作成します。

Sage プロジェクトは、バラク・オバマ前大統領が 2015 年に発表したスマート シティ イニシアチブの一部である Array of Things (AoT) プロジェクトから学んだ教訓に大きく依存しています。 AoT は、アルゴンヌ国立研究所で開発された、Waggle と呼ばれるオープンソースのインテリジェント センシングおよびエッジ コンピューティング プラットフォームを活用しています。

主に NSF から資金提供を受けている AoT は、都市環境に関するリアルタイム データを収集するための、科学者、大学、連邦および地方政府、業界パートナー、およびコミュニティ間の共同作業でした。 AoT は、アルゴンヌの数学およびコンピューター サイエンス (MCS) 部門のシニア コンピューター科学者であり、セージの共同主任研究員であり、リードの長年の友人であり同僚である Charlie Catlett の発案によるものでした。

Catlett のビジョンは、「都市のフィットネス トラッカー」を作成することでした。シカゴ全体に配置された低コストのセンサーの広大なネットワークで、都市のヒート アイランドから騒音公害まであらゆるものを測定できます。

「私たちが伝統的に社会科学を行ってきた方法を考えると、人々は外に出て調査を行います。 人々を調査すると、彼らはあなたが聞きたいと思うことを言うことがあります」とリードは言いました。 「バランスの取れた食事とより多くの運動をするように医師がアドバイスするのと少し似ています. AoT では、調査の代わりに、実際に何が起こっているかを測定してみませんか?

Reed 氏は、AoT プロジェクトを軌道に乗せるには、データの許容される使用法についてかなりの量の市民的議論が必要であると述べました。

「合意されたルールの 1 つは、生の画像は決してカメラから離れず、派生して匿名化された統計のみを残すことでした」と Reed 氏は言います。 「もう 1 つの認識は、データ量が大きすぎて中央サイトにプッシュバックできないことでした。そのため、エッジ AI を実行できるようになったことで、帯域幅の要件が緩和され、プライバシーが強化されました。」

Sage のサイバー インフラストラクチャは、小型で強力なコンピューターをノードに直接接続します。ノードのほとんどは、高解像度カメラ (サーマル カメラを含む)、マイク、気象測定、大気質センサーを備えており、情報を中央サーバーに送り返します。 分散型システムにより、研究者は膨大な量のデータを迅速に分析して対応することができ、すべてを研究室に戻す必要はありません。

Sage デバイスは、ローカルおよび地域の環境変化を測定することを目的としていますが、センサーは多くの場合、何千マイルも離れた場所の変化を検出するのに十分な感度を備えています。 たとえば、リード氏によると、セージのセンサーは、記録された史上最大の大気爆発を引き起こしたトンガの火山噴火からの気圧波を検出したという。

U が維持するノードに加えて、Sage テクノロジは AoT 環境で引き続きテストされます。 カリフォルニア大学サンディエゴ校の WIFIRE プロジェクトは、南カリフォルニアの約 80 の塔でリアルタイムの山火事の防止と対応のデータを提供します。 NSF の National Ecological Observatory Network (NEON) は、植物、動物、土壌、水、および大気に関するデータを収集する、米国全土の何百もの陸上および水生測定サイトの配列です。

「NEONは、今日行われている最も重要な科学を強化するために、大陸全体のサイトから専門家の生態学的データを提供します」とリードは言いました。 「NEON は、環境の変化に伴い、人間の活動が地域の動植物にどのように影響するかを追跡し、理解するために不可欠です。」

Sage センサー ノードの概要 (出典: Dan Reed)

  • 各ノードは、無線または有線のイーサネット接続、またはタフト ニコルソン センターで最も帯域幅の広いオプションである Starlink で実行されます。
  • ノードは定期的にデータを Waggle プラットフォームおよびその他の Argonne がホストするインフラストラクチャに送り返します。
  • リアルタイム情報のダッシュボードには、上部カメラと下部カメラによって記録された静止画像、赤外線ビュー、30 秒間のオーディオ スニペット、圧力、温度、湿度などの環境条件が表示されます。
  • センサーは、Raspberry Pi マイクロコントローラーと Nvidia グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を搭載した AI エンジンによって管理され、追加のセンサーをサポートできるプラグイン コネクタを備えています。
  • ノードで実行するようにコードをスケジュールできます。
  • ノードは、空気の質や気象パターンの変化の検出から、さまざまな種類の鳥やその渡り鳥の習性の認識まで、無数の環境監視タスクを実行します。

Reed は、「K-12 の学生を実際の市民科学に引き込む」という Sage の可能性についても興奮しています。

「ノードには、若者が独自の低コストのセンサーを接続できる場所があります」とリード氏は言います。 「生徒たちがこのテクノロジーと対話し、教科書で例を読むだけでなく、実際の科学を行い、コードを記述し、センサーを構築し、リアルタイムでデータを取得できるという考えに興奮していることを想像してみてください。」

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