基于物联网的边缘计算（IoTEC）用于改善环境监测

来自美国韦恩州立大学国家卫生研究院资助的超级基金研究项目——环境意识与研究领导中心(CLEAR)的一个研究小组最近发表了一篇论文，描述了他们开发的一项新技术，该技术将物联网传感器网络与边缘计算(IoTEC)结合起来，以改善环境监测。这篇题为“基于物联网的边缘计算(IoTEC)用于改善环境监测”的论文最近发表在《可持续计算》杂志上。

物联网使研究人员能够在现场监测环境参数，通过互联网收集和传输数据，以便远程分析。虽然这项技术改善了现场监测和数据处理，但它受到高能耗、互联网带宽和数据存储要求的限制。

为了应对这一挑战，韦恩州立大学工程学院土木与环境工程副教授Yongli Wager博士领导的研究团队将边缘计算纳入其中，这是一种混合数据模型，使用边缘服务器和云计算来保持数据分析接近源头，同时在需要时仍然允许在云上进行数据处理。

研究人员在两个试点应用中测试了他们的传感器包，以监测污染从土壤中的空气空间转移到室内空气中的蒸汽侵入和废水中的藻类培养。

Wager说:“在我们对蒸汽入侵监测的第一次试点研究中，我们发现基于iotec的监测可以减少不必要的数据传输和数据延迟，或者减少数据存储或检索所需的时间。”“此外，使用IoTEC可以将覆盖五栋房屋的蒸汽入侵监测成本降低55-82%。”

在第二项试点研究中，研究人员使用IoTEC的机器学习工具来监测和预测废水基藻类培养的系统性能。通过在边缘服务器上实施不同的机器学习算法，他们发现数据处理和分析得到了改善。

根据作者的说法，与更传统的传感器监测方法相比，使用IoTEC可以对研究产生重大影响。研究表明，IoTEC可以降低数据传输的能量和带宽需求，缩短响应时间，降低成本，总体上缓解了当前实时环境监测的挑战。