物联网传感器解锁超本地环境洞察力

世界各地的基础设施通过传感器，机器学习和分析联系在一起。我们研究了数字双胞胎的崛起，工业物联网(IIoT)的新领导者和案例研究，重点介绍了从生产IIoT部署中汲取的经验教训。在我们出门之前检查天气是第二天性。在我居住的加利福尼亚州，当地媒体也定期播出空气质量状况。但是，关于超本地空气质量的数据，从邻居到邻居，可能会有所不同，这一点很难得到。Pardee兰德研究生院的教员Todd Richmond想知道IoT是否能提供帮助。“我们将物联网设备视为一种收集数据的新方式，”Pardee写道。“数据推动了严谨的研究和分析，物联网设备允许新的机会以时间，地点和以前不可能的方式收集数据。然后，当您将这些新数据源与解析和分析数据的新方法结合起来时，例如机器学习，你有更多以前无法实现的新功能和扩展。“

从历史上看，空气质量监测一直是国家或州机构的领域。在某种程度上，这是因为监控硬件很昂贵。因此，覆盖网络已经很薄弱，无法在地方层面进行监测。

现在，物联网传感器可以在很多情况下与老一代传感器竞争精确度，但成本只是其中的一小部分。

Pardee决定从位于洛杉矶附近海滩城市Santa Monica的兰德招募志愿者，并从一家名为PurpleAir的公司那里获得廉价的空气传感器。志愿者将传感器嵌入家中，开始自动发回空气质量数据。

Pardee和他的团队一直在访问数据并提出分析策略以提取有用的见解。到目前为止，该团队拥有超过500万个数据点，每月新增数百万个。鉴于迄今为止在州一级进行了空气质量监测，这项小型试验中产生的数据密度非常惊人，并为环境科学提出了新的范例。

“我们将继续收集和分析来自Santa Monica传感器的数据，并在匹兹堡部署另一套数据，以进一步完善和理解我们的过程和结果，”Pardee写道。“我们正在探索如何关联其他数据来源，以更好地了解当地空气质量的来源和影响。”