Jak wielozmysłowe czujniki zmieniają nasze życie? Przykłady z transportu, ochrony środowiska i miast

Wielozmysłowe czujniki stanowią fundament pojazdów autonomicznych. Dzięki połączeniu danych z LiDAR, kamer, radarów i systemów GPS, pojazdy autonomiczne są w stanie poruszać się po skomplikowanych środowiskach i podejmować kluczowe decyzje w czasie rzeczywistym. Dane z czujników zamontowanych w pojazdach oraz infrastrukturze umożliwiają optymalizację przepływu ruchu drogowego. Inteligentne światła drogowe oraz systemy komunikacji między pojazdami a infrastrukturą zmniejszają korki, poprawiają czas podróży i zwiększają bezpieczeństwo na drogach. Integracja czujników pozwala również na monitorowanie zużycia paliwa, stanu silnika i ciśnienia w oponach, co zapewnia optymalną pracę pojazdów i umożliwia ich terminowe serwisowanie. Ponadto, czujniki pozwalają na personalizację doświadczenia podróży, automatycznie dostosowując ustawienia klimatyzacji, oświetlenia czy systemów rozrywki do preferencji pasażerów.

Wielozmysłowe czujniki mają również zastosowanie w monitorowaniu jakości powietrza, hałasu oraz emisji spalin. Dzięki tym danym politycy mogą podejmować świadome decyzje mające na celu wdrażanie rozwiązań transportowych, które są bardziej ekologiczne i zrównoważone. To zastosowanie czujników ma fundamentalne znaczenie w kontekście ochrony środowiska, ponieważ umożliwia precyzyjne monitorowanie zanieczyszczeń oraz źródeł emisji, co ma kluczowe znaczenie w walce z globalnymi zmianami klimatycznymi.

Dodatkowo, czujniki w rolnictwie, takie jak te monitorujące wilgotność gleby, poziom składników odżywczych czy erozję, umożliwiają rozwój zrównoważonych praktyk rolniczych. Współczesne technologie pozwalają na dokładną analizę jakości gleby i jej możliwości regeneracyjnych, co prowadzi do poprawy wydajności rolnictwa, ale także wspiera ochronę środowiska.

Technologia czujników znalazła również swoje zastosowanie w monitorowaniu drzewostanów i ochronie lasów. UAV (bezzałogowe statki powietrzne), obrazy satelitarne oraz czujniki terenowe wykorzystywane są do monitorowania lasów, wykrywania wylesień i oceny ryzyka pożarowego. Dane na temat zdrowia drzew, ich wzrostu oraz miejsc zagrożonych pożarami pomagają w zapobieganiu pożarom lasów, a także w zarządzaniu terenami leśnymi w sposób zrównoważony.

W miastach, w których technologia staje się coraz bardziej zintegrowana z codziennym życiem, inteligentne systemy zarządzania infrastrukturą oparte na czujnikach umożliwiają tworzenie bardziej zrównoważonych i odpornych na zmiany miejskich środowisk. Czujniki ruchu, GPS oraz kamery umożliwiają optymalizację ruchu drogowego, redukcję zatorów i poprawę transportu publicznego. Dane na temat warunków drogowych, liczby pojazdów i pieszych pozwalają na tworzenie inteligentnych systemów transportowych, które poprawiają mobilność w miastach. Dzięki tym systemom możliwe jest zredukowanie kosztów i poprawienie jakości życia mieszkańców miast.

Czujniki także odgrywają istotną rolę w zarządzaniu zasobami energetcznymi. Dzięki wykorzystaniu inteligentnych liczników, urządzeń monitorujących zużycie energii oraz odnawialnych źródeł energii, możliwe jest wprowadzenie tzw. inteligentnych sieci energetycznych, które pozwalają na optymalizację zużycia energii i redukcję emisji dwutlenku węgla. Z kolei czujniki monitorujące jakość wody, systemy wykrywania wycieków i sterowniki nawadniania zapewniają skuteczne zarządzanie zasobami wodnymi w miastach, pomagając w ochronie tej cennej substancji.

Podobnie, czujniki wykorzystywane w systemach zbierania odpadów pozwalają na zoptymalizowanie procesów zbiórki, recyklingu i redukcji odpadów. Dzięki analizie danych na temat objętości odpadów, częstotliwości zbiórki i wskaźników recyklingu, możliwe jest tworzenie bardziej efektywnych harmonogramów zbiórki oraz zmniejszenie kosztów związanych z gospodarką odpadami.

Z kolei w przemyśle, technologie wielozmysłowe znajdują zastosowanie w monitorowaniu stanu maszyn, predykcji awarii i optymalizacji procesów produkcyjnych. Integracja danych z czujników, takich jak temperatura, wibracje czy ciśnienie, pozwala na szybkie wykrywanie usterek, co w efekcie zmniejsza przestoje i zwiększa efektywność produkcji. Technologie te wykorzystywane są także w logistyce, gdzie za pomocą czujników monitorowane są zachowania klientów, natężenie ruchu czy interakcje z produktami, co pozwala na poprawienie doświadczenia zakupowego oraz lepsze zarządzanie zapasami.

Integracja danych z czujników, zarówno w codziennym życiu, jak i w sektorze przemysłowym, oferuje ogromny potencjał do poprawy jakości życia, efektywności zarządzania zasobami oraz ochrony środowiska. Przy odpowiednim wdrożeniu, może to prowadzić do tworzenia bardziej zrównoważonych, bezpiecznych i odpornych na zmiany środowisk.

Jak działają nowoczesne metody rozpoznawania aktywności z wykorzystaniem wearable sensors?

Po warstwie neuronów spikingowych, dane są dalej przetwarzane przez dodatkową warstwę LSTM (Long Short-Term Memory), zawierającą 100 neuronów. Celem tej warstwy jest dalsza obróbka sekwencji danych czasowych, co pozwala na uchwycenie zależności temporalnych pomiędzy kolejnymi pomiarami. Następnie dane przechodzą przez warstwę gęstą, która integruje 300 neuronów i również używa neuronów typu LIF (Leaky Integrate and Fire). Na końcu procesu sieć zawiera warstwę dropout, która ma na celu zapobieganie przeuczeniu modelu, a także w pełni połączoną warstwę wyjściową. Warstwa wyjściowa korzysta z funkcji aktywacji SoftMax, generując rozkład prawdopodobieństwa dla możliwych klas aktywności.

Wszystkie te operacje są realizowane w kontekście rozpoznawania aktywności fizycznych za pomocą rozproszonych danych pochodzących z urządzeń mobilnych i wearable sensors. Proces trenowania modelu przy użyciu federowanego uczenia maszynowego z wykorzystaniem S-LSTM (Federated S-LSTM) jest dokładnie opisany w algorytmie, w którym klienci lokalni (użytkownicy) równolegle trenują swoje modele na lokalnych danych, a następnie aktualizacje są zbierane przez serwer, który agreguje wyniki i wysyła je z powrotem do klientów.

W ramach naszej analizy posiłkowaliśmy się dwoma publicznymi zestawami danych. Pierwszy z nich to dobrze znany zestaw danych UCI, który jest powszechnie stosowany do porównań w badaniach HAR. Został on zebrany w ściśle kontrolowanych warunkach laboratoryjnych przy użyciu telefonów Samsung Galaxy S II, które były noszone przez 30 uczestników o różnym wieku i płci. Uczestnicy wykonywali sześć podstawowych aktywności: chodzenie, chodzenie po schodach, chodzenie w dół po schodach, siedzenie, stanie oraz leżenie. Zebrane dane pochodziły z akcelerometrów i żyroskopów wbudowanych w telefony, rejestrując przyspieszenie w trzech osiach oraz prędkość kątową. Częstotliwość próbkowania wynosiła 50 Hz. Dane zostały przetworzone za pomocą zaawansowanych technik filtrowania, a na ich podstawie wyodrębniono 17 cech, które obejmowały szereg charakterystyk w dziedzinie czasu i częstotliwości, takich jak magnituda sygnału, dźwięk, oraz analiza za pomocą szybkiej transformacji Fouriera (FFT). Zbiór danych został podzielony na 561 unikalnych cech na każdą próbkę, a dane zostały podzielone na 70% dla treningu oraz 30% na testy.

Ważne jest, aby przy implementacji takich modeli rozpoznawania aktywności pamiętać o konieczności dostosowania algorytmów do różnorodności danych, które będą pochodzić z różnych źródeł i mogą mieć różną jakość oraz strukturę. Modele muszą być odporne na zmienność w danych oraz na problemy wynikające z braku pełnej synchronizacji między różnymi urządzeniami. Dodatkowo, trening takich modeli w ramach federowanego uczenia maszynowego pozwala na lepsze wykorzystanie danych bez konieczności ich centralnego gromadzenia, co zapewnia większą prywatność użytkowników.

Jak zastosowanie technologii wspomaganego wykrywania do prognozowania wiązki może zwiększyć efektywność komunikacji bezprzewodowej w sieciach dronowych?

W badaniach nad poprawą efektywności komunikacji bezprzewodowej z dronami, szczególnie w kontekście wysokoczęstotliwościowych systemów komunikacyjnych, wykorzystanie technologii wspomaganego wykrywania do prognozowania wiązki stanowi obiecującą metodę. Do eksperymentów został wybrany scenariusz 23 z zestawu danych DeepSense 6G, który obejmuje stacjonarną stację bazową (Unit1 – RX) wyposażoną w matrycę fazową działającą w paśmie 60 GHz oraz kamerę RGB o standardowej rozdzielczości. Ta konfiguracja pozwala na dokładne przechwytywanie sygnałów z szerokiego zakresu, dzięki użyciu zestawu 64 predefiniowanych wiązek (Q=64) i 16 elementów (M=16), co znacząco zwiększa zdolność stacji bazowej do odbierania sygnałów. W celu rozszerzenia pola widzenia (FoV) stacja bazowa oraz matryca fazowa mmWave i kamera RGB zostały ustawione na stole, około 1,5 m nad poziomem ziemi, skierowane ku górze, zapewniając szerokokątną widoczność i możliwość odbioru sygnałów z różnych kątów.

Zebrane dane, które obejmują takie informacje jak pozycja, wysokość, odległość oraz dane wizualne, są wykorzystywane w modelu prognozowania wiązki wspomaganego wykrywaniem. Dane te są traktowane jako różne modality, przy czym dane dotyczące pozycji, wysokości i odległości są zintegrowane w jedną kategorię, a dane wizualne są traktowane jako niezależną modality. Zbiór danych został podzielony na zestawy treningowy i walidacyjny w proporcji 70/30, aby umożliwić efektywne trenowanie i ewaluację modelu.

Do procesu treningu wykorzystywana jest sieć YOLO-v5, której zadaniem jest wykrywanie dronów w obrazach i określenie ich lokalizacji za pomocą prostokątnych ram. Obrazy wejściowe są standaryzowane do wymiarów 960 x 540 pikseli, a sieć YOLO-v5 przechodzi przez 100 epok treningowych przy użyciu partii o wielkości 8. Zestaw danych do treningu składa się z 600 obrazów, a do walidacji przeznaczone zostały 29 obrazy. Po zakończeniu treningu, model YOLO-v5 jest stosowany do wykrywania dronów i ich lokalizacji w całym zbiorze danych DeepSense.

Dalszym krokiem jest trening sieci neuronowej, która przyjmuje dane wejściowe takie jak współrzędne prostokątnych ram, wysokość, dane GPS (długość i szerokość geograficzną) oraz odległość od czujników bezprzewodowych. Sieć neuronowa składa się z dwóch gęstych warstw, z 512 neuronami w każdej, wykorzystujących funkcję aktywacji ReLU. Warstwa wyjściowa posiada 64 klasy i wykorzystuje funkcję aktywacji softmax z funkcją straty typu sparse categorical cross-entropy. Trening odbywa się na podzielonym zbiorze danych w proporcji 90% do 10% przez 100 epok z rozmiarem partii 32. Istotnym elementem treningu jest dostosowywanie hiperparametrów, jak czas uczenia, oraz stopniowa zmiana współczynnika uczenia.

Ostateczne wyniki oceny modelu wykazały imponującą efektywność prognozowania. Model osiągnął wartość precyzji 0,8888, co oznacza, że jego pozytywne prognozy są dokładne w 88,88% przypadków. Wartość recall wynosząca 0,8855 świadczy o zdolności modelu do prawidłowego wykrywania 88,55% rzeczywistych pozytywnych przypadków. Wskaźnik F1 wynoszący 0,8853 i ogólna dokładność na poziomie 0,8910 wskazują na równowagę pomiędzy precyzją a recall, co czyni model niezawodnym w sytuacjach, gdzie konieczne jest zarówno minimalizowanie fałszywych pozytywnych, jak i fałszywych negatywnych wyników.

Wyniki te dowodzą, że zaproponowany model prognozowania wiązki jest skuteczny i odpowiedni do zastosowań w realnych scenariuszach, takich jak monitoring, nadzór oraz operacje poszukiwawczo-ratunkowe, szczególnie w trudnych warunkach terenowych, gdzie niezawodność w wykrywaniu i lokalizowaniu dronów jest kluczowa. Dodatkowo, wysoka precyzja i recall wskazują na duży potencjał tego modelu w systemach komunikacyjnych UAV, wykorzystujących technologie mmWave.

Istotnym elementem w implementacji takich technologii jest nie tylko zaawansowane modelowanie i stosowanie odpowiednich narzędzi, ale również ciągła adaptacja systemów do zmieniających się warunków. W szczególności, znaczenie ma optymalizacja w zakresie minimalizacji opóźnień oraz dokładności prognozowania wiązek, zwłaszcza w przypadkach mobilności dronów w środowiskach z dynamicznie zmieniającymi się przeszkodami. Ostateczna efektywność systemu w realnych zastosowaniach będzie zależała od wielu czynników, w tym kalibracji i synchronizacji różnych modality oraz zastosowania odpowiednich algorytmów do predykcji, które będą w stanie działać w czasie rzeczywistym.

Jakie korzyści płyną z wykorzystania sensorów do inteligentnego rozpoznawania w różnych środowiskach?

Sensor to urządzenie, które ma za zadanie uchwycić różne aspekty zjawisk, które chcemy monitorować. Sensorów używano już w starożytności, a ich historia sięga czasów dynastii Han, kiedy to chiński astronom Zhang Heng skonstruował sejsmometr służący do wykrywania trzęsień ziemi. Inne przykłady to auxanometr i creskograf, które pozwalały na pomiar wzrostu roślin. Współczesne czujniki, jak termometr czy mikrofon, stanowią integralną część naszego codziennego życia, służąc między innymi do pomiaru temperatury czy poziomu dźwięku w danym środowisku. Postęp technologiczny w miniaturyzacji oraz w dziedzinie systemów mikroelektromechanicznych (MEMS) umożliwił produkcję czujników o mikroskalowej precyzji. Dzięki tej technologii, współczesne sensory stają się szybsze i bardziej precyzyjne, co stwarza szerokie możliwości w zastosowaniach wymagających szybkiego i wiarygodnego dostępu do danych.

Rozwój technologii komunikacji bezprzewodowej, a zwłaszcza technologii 5G, pozwolił na jeszcze większą integrację czujników z sieciami, umożliwiając przesyłanie danych na duże odległości. Połączenie sensorów z systemami komunikacyjnymi otworzyło nowe możliwości, umożliwiając zbieranie danych z miejsc trudno dostępnych. Zgodnie z przewidywaniami, do 2025 roku liczba urządzeń IoT (Internet of Things) ma wzrosnąć do 75 miliardów, co jeszcze bardziej zwiększy rolę sensorów w zakresie komunikacji bezprzewodowej i wprowadzi szereg wyzwań związanych z potrzebą ich efektywnej integracji.

Zalety integracji wielu typów czujników w systemach inteligentnego rozpoznawania są liczne. Przede wszystkim, umożliwia to stworzenie bardziej wszechstronnych rozwiązań, które adaptują się do dynamicznych warunków i umożliwiają uzyskanie dokładniejszych wyników. Połączenie czujników z różnymi właściwościami sensorycznymi (takimi jak dźwięk, temperatura, ciśnienie, przyspieszenie) pozwala na uzyskanie pełniejszego obrazu monitorowanego środowiska. Dodatkowo, integracja sensorów umożliwia adaptację systemu do zmieniających się warunków, co jest szczególnie istotne w aplikacjach takich jak rozszerzona rzeczywistość, gdzie precyzyjne i szybkie rozpoznawanie danych w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie.

Na tym etapie warto także zwrócić uwagę na wyzwania związane z integracją różnych sensorów. Każdy sensor ma swoje specyficzne potrzeby zasilania, wymagania dotyczące transmisji danych, a także inne parametry techniczne. Integracja czujników wymaga precyzyjnego dostosowania do konkretnego środowiska i aplikacji. Dodatkowo, różne typy sensorów mogą mieć różną jakość danych, co może wpływać na ostateczną dokładność systemu. W związku z tym, kluczową rolę odgrywa odpowiednia kalibracja oraz synchronizacja urządzeń w systemie wielomodalnym.

Ostatecznie, zrozumienie fizyki działania sensorów i ich charakterystyki pozwala na efektywniejsze wykorzystanie technologii i integrację sensorów z systemami komunikacyjnymi, co daje możliwość uzyskania bardziej precyzyjnych i rzetelnych informacji. Stosowanie sensorów w systemach rozpoznawania jest procesem, który wymaga zarówno wiedzy technicznej, jak i praktycznego podejścia do konkretnych aplikacji. Sensory mają potencjał do rewolucjonizowania wielu dziedzin życia, od medycyny po transport, a ich rola w przyszłości będzie tylko rosła, zwłaszcza w kontekście rozwijającej się technologii IoT.