С ростом городского населения все больше городов для поддержки инфраструктуры полагаются на развивающиеся возможности аналитики и подключенные устройства. Корпорация Intel тесно сотрудничает с властями многих крупных городов по всему миру. Здесь предлагается опыт использования Интернета вещей, полученный лидерами движения «умных городов».
Четыре дня в неделю Дункан Вильсон на своем белом мотоцикле Ducati 899 проезжает 13 км, преодолевая пробки на дорогах Лондона, до своего офиса в Имперском колледже. Когда он пересекает Гайд-парк, датчик, установленный в специальном блоке внутри Ворот Виктории, определяет уровни оксида азота, оксида серы и твердых частиц. Это одно из почти 80 подобных устройств, развернутых в Лондоне, которые должны помочь определить самые загрязненные районы или опасные участки в городе, а также лучше понять, как бороться со смогом.
«Если подумать, все такие опасные участки располагаются вокруг основных пересечений и маршрутов движения, — сказал Уилсон, директор Intel по исследованиям, возглавляющий проект Sensing London. — Мы ведем мониторинг окружающей среды в парках, чтобы защитить эту озелененную территорию».
В проекте Sensing London участвуют Объединенный научно-исследовательский институт Intel по изучению экологичных подключенных городов, Имперский колледж, Юниверсити-Колледж, организация Future Cities Catapult и члены муниципального совета Лондона. Это одна из многочисленных программ во всем мире, направленных на использование Интернета вещей для решения проблем, таких как изменение климата и сокращение природных ресурсов. В таких проектах играют свою роль как широкие массы, так и крупные инициативы властей, корпоративных, академических и гражданских групп.
В Барселоне датчики в мусорных баках оповещают службы сбора мусора о заполнении баков. В порту Сан-Диего инженеры развернули датчики для систем отопления, вентиляции и кондиционирования, чтобы снизить использование энергии и подготовиться к ужесточению нормативных требований государственных органов.
В проектах «умных городов» применяется распространенный принцип, который заключается в том, что данные (а также получаемые на их основе выводы) могут повысить качество идей, решений и результатов.
Программа была создана за один месяц.
Проект London Air
По дорогам Лондона, который раскинулся на 1572 квадратных километрах, ездит почти 2,5 миллиона легковых автомобилей и грузовиков. Больше 30 % этих транспортных средств работают на дизельном топливе, и в их выхлопных газах гораздо больше диоксида азота и твердых частиц, чем у автомобилей, работающих на неэтилированном бензине. В 2010 году эти загрязнители окружающей среды (согласно недавним измерениям, уровни некоторых из них в Лондоне выше, чем в Пекине) стали причиной 9500 преждевременных смертей в Лондоне.
В настоящее время мониторинг воздуха Лондона в полном объеме невозможен. Поэтому было решено нацелить проект Sensing London на три стратегических места, кроме Гайд-парка: Тауэрский мост, где машины три раза в день по нескольку минут работают на холостом ходу, так как мост разводится для прохода судов; «Слон и замок», где исследователи изучают краски, поглощающие оксиды азота; и северный район Энфилда, зажатый между двумя старыми перегруженными магистралями.
Для этой части Энфилда программа была создана за месяц. Датчики собирают данные, которые в реальном времени обрабатываются местным шлюзом на основе интегральной системы. Затем шлюз отправляет данные в облако, предоставляющее гибкую масштабируемую инфраструктуру для приложений, которые преобразуют числа в практически значимую информацию.
Однако без осложнений не обошлось. Расположение датчика и его корпуса, температура, влажность и ветер, среди многих прочих факторов, могут привести к получению неточных данных.
Чтобы компенсировать такую неточность, группа ICRI откалибровала свои датчики с помощью трех лондонских высококачественных станций контроля качества воздуха. В шлюзы были добавлены алгоритмы, которые помогли скорректировать значения.
«Мы многое узнали о работе самих электрохимических датчиков и обновили алгоритмы, используемые для обработки данных, — рассказывает Уилсон. — Кроме отправки данных прямо в облако (один из подходов к Интернету вещей), мы также исследуем граничную обработку — это когда мы отправляем в облако преобразованные данные».
По словам Уилсона, преимущество удаления шума из зарегистрированных данных состоит в том, что облако не заполняется бессмысленными данными. Они отфильтровываются процессором шлюза.
