Tilbake til søkeresultatene

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon

Autonomous Resource-constrained Things (ART)

Alternativ tittel: Autonomous Resource-constrained Things (ART)

Tildelt: kr 0,59 mill.

I løpet av de nærmeste årene vil det det innenfor mange bruksområder av tingenes internett avhenge av data levert av mange ulike sensorer. Et eksempel er overvåking av utslipp og luftkvalitet i en byer på en svært detaljert skala. Andre eksempel er overvåking av bygninger eller produksjonsprosesser. Sensorene kommer må være små og uten kabler slik at de kan bli installert hvor som helst til lava kostnader. Dette begrenser hvor mye energi de har til disposisjon. Noen er batteridrevne, andre samler energi gjennom for eksempel solpanel. Derfor må sensorene bli designet og programmert slik at de bruker energien effektivt. Men, sensorer har ulike miljø, for eksempel en sensor kan få mye lys mens nabo sensoren ligger i skyggen. På noen tidspunkt skjer det kanskje mye, slik at det er ønskelig å måle ofte da. Fordi det er så mange sensorer, kan ikke de bli tilpasset individuelt. I stedet må sensorene selv lære om deres miljø, og selv optimalisere energibruken. Dette vil bli gjort ved maskinlæringsmetoder. Basert på både egne sensordata, og eksterne faktorer som værvarsel og trafikkintensitet. I dette prosjektet vil vi arbeide med metoder for å dra nytte av maskinlæring tross i deres begrensninger. Sensorene skal kunne tilpasse seg situasjonen, og dermed optimalisere med hensyn på det dataene blir brukt til. Dette vil legge til rette for kostnads-effektiv installasjon og drift, og vil være viktig på mange bruksområder.

ART aims at providing methodology for autonomous management and cost-effective ubiquitous IoT by adapting and developing innovative big-data and machine-learning techniques. The goal of the concluding part of the project is to communicate results of phase 1, and to verify how they can be used for new project proposals and other application areas.

Budsjettformål:

IKTPLUSS-IKT og digital innovasjon