El monitoreo y la medición de los ecosistemas forestales es un desafío complejo debido a la combinación existente de software, sistemas de recopilación y entornos informáticos que requieren cantidades cada vez mayores de energía para funcionar. El laboratorio de Redes de Sensores Inalámbricos (WiSe-Net) de la Universidad de Maine ha desarrollado un método novedoso de uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para hacer que el monitoreo de la humedad del suelo sea más eficiente desde el punto de vista energético y económico, uno que podría usarse para hacer que la medición sea más eficiente en todo el mundo. ecosistemas forestales de Maine y más allá.
La humedad del suelo es una variable importante en los ecosistemas forestales y agrícolas por igual, particularmente bajo las recientes condiciones de sequía de los últimos veranos de Maine. A pesar de las sólidas redes de monitoreo de la humedad del suelo y las grandes bases de datos disponibles gratuitamente, el costo de los sensores comerciales de humedad del suelo y la energía que utilizan para funcionar puede ser prohibitivo para los investigadores, silvicultores, agricultores y otros que realizan un seguimiento de la salud de la tierra.
Junto con investigadores de la Universidad de New Hampshire y la Universidad de Vermont, WiSe-Net de UMaine diseñó una red de sensores inalámbricos que utiliza inteligencia artificial para aprender cómo ser más eficiente en el consumo de energía al monitorear la humedad del suelo y procesar los datos. La investigación fue financiada por una subvención de la Fundación Nacional de Ciencias.
«La IA puede aprender del entorno, predecir la calidad del enlace inalámbrico y la energía solar entrante para usar eficientemente la energía limitada y hacer que una red robusta de bajo costo funcione por más tiempo y de manera más confiable», dice Ali Abedi, investigador principal del estudio reciente y profesor de electricidad. e ingeniería informática en la Universidad de Maine.
El software aprende con el tiempo cómo hacer el mejor uso de los recursos de red disponibles, lo que ayuda a producir sistemas eficientes en energía a un costo menor para el monitoreo a gran escala en comparación con los estándares industriales existentes.
WiSe-Net también colaboró con Aaron Weiskittel, director del Centro de Investigación sobre Bosques Sostenibles, para garantizar que toda la investigación de hardware y software esté informada por la ciencia y adaptada a las necesidades de investigación.
«La humedad del suelo es el principal impulsor del crecimiento de los árboles, pero cambia rápidamente, tanto a diario como estacionalmente», dice Weiskittel. «Nos ha faltado la capacidad de monitorear de manera efectiva a escala. Históricamente, usábamos sensores costosos que recolectaban a intervalos fijos, cada minuto, por ejemplo, pero no eran muy confiables. Un sensor más económico y más robusto con capacidades inalámbricas como esta realmente abre la puerta a futuras aplicaciones para investigadores y profesionales por igual».
El estudio fue publicado el 9 de agosto de 2022 en Springer’s Revista internacional de redes inalámbricas de información.
Aunque el sistema diseñado por los investigadores se centra en la humedad del suelo, la misma metodología podría extenderse a otros tipos de sensores, como la temperatura ambiente, la profundidad de la nieve y más, además de ampliar las redes con más nodos de sensores.
«El monitoreo en tiempo real de diferentes variables requiere diferentes tasas de muestreo y niveles de potencia. Un agente de IA puede aprender esto y ajustar la recopilación de datos y la frecuencia de transmisión en consecuencia en lugar de muestrear y enviar cada punto de datos, lo que no es tan eficiente», dice Abedi. .
Fuente de la historia:
Materiales proporcionado por Universidad de Maine. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
