IoT 용 스마트 무선 센서

주택의 온도 조절 장치는 기본적으로 보일 수 있지만 무선 센서에 의존하여 가열 또는 냉각을 활성화 할시기를 결정합니다. 센서가 사물 인터넷 (IoT)의 전력을 전원하는 예입니다.이 장치는 시스템을 통해 시스템을 수집하고 공유 할 수 있지만 대부분은 여전히 ​​리튬 배터리에 의존하며 응답하기 전에 여러 위협을 식별하는 것과 같은 의사 결정에 어려움을 겪고 있습니다.Northeastern University의 연구원들은 응축 물질 물리학의 원칙을 사용하여 IoT 및 인공 지능의 미래를 변화시킬 수있는 무선 센서 태그에 직접 논리를 포함 시켰습니다.

대부분의 무선 센서는 근처의 무선 파 또는 조명에서 수확 한 에너지에 의존하며 일관성이 없을 수 있습니다.일반적으로 데이터를 독자에게 전송하기 전에 계산을 감지하거나 수행하는 신호를 처리 할 수 ​​없습니다.


이 작업에서 개발 된 수동 무선 센서 태그는 여러 환경 매개 변수에 대한 계산을 수행 할 수 있습니다.이를 통해 무선 센서 네트워크 내의 의사 결정을 가능하게하고 클라우드 리소스에 대한 의존성을 줄입니다.

양자 컴퓨팅에 적합한 물리학의 개념 인 Ising 모델을 사용하여 연구자들은 인간 뇌와 유사한 의사 결정을 할 수있는 수동 무선 센서를 만들었습니다.스핀 (감지 파라 메트릭 Ising 노드)이라고 불리는 구성 요소는 여러 데이터 소스에 응답하고 결정을 내릴 수 있습니다.

스핀은 다른 수동 무선 센서에서는 불가능한 기능을 감지하고 수행 할 수 있습니다.이를 통해 건물 및 전력 시스템에서 가스 배출 및 에너지 사용을 줄이고 콜드 체인 시스템의 폐기물을 줄일 수 있습니다.

2025 년 말까지 인터넷에 연결된 장치를 지원할 것으로 예상되면, 로직을 수동 무선 센서에 포함 시키면 AI 및 기계 학습 시스템이 데이터를 로컬로 처리하고 클라우드 리소스의 필요성을 줄일 수 있습니다.

프로토 타입은 온도의 변화를 감지 할 수 있습니다.향후 버전은 건물 및 다리의 습도, 조명 및 구조적 건전성과 같은 매개 변수를 측정 할 것으로 예상됩니다.이 센서는 또한 인간의 존재를 감지하거나 화학 물질을 포함한 환경 패턴을 식별 할 수 있습니다.

각 패시브 무선 센서는 로컬 입력을 기반으로 계산 및 결정을 내릴 수 있으므로 중앙 시스템이 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존성을 줄이면서 더 나은 통찰력을 얻도록 도와줍니다.