研究團隊透過 IoTEC 技術改善環境監測應用
背景
華盛頓大學韋恩州立學院的國家衛生研究所資助的超級基金研究計劃(CLEAR)的研究團隊最近發表了一篇論文，描述了他們開發的一種新技術，將物聯網感測器網路與邊緣運算(IoTEC)相結合，以改善環境監測。這項研究成果近日發表在《可持續計算》期刊上。
IoTEC 技術
物聯網技術允許研究人員在現場監測環境引數，並透過網際網路收集和傳輸資料，以便遠端進行分析。儘管這項技術已改善了現場監測和資料處理的能力，但由於能源使用、網際網路頻寬和資料儲存需求的約束，其應用仍存在局限性。
為了應對這一挑戰，研究團隊將邊緣運算引入其中。邊緣運算是一種混合資料模型，利用邊緣伺服器和雲運算，在保持資料分析靠近源頭的同時還可以在需要時在雲端進行資料處理。
研究結果
研究團隊在兩個實驗應用中測試了他們的感測器系統，以監測土壤空氣中的污染物滲入室內空氣和廢水中的藻類培養情況。第一個實驗中，透過使用 IoTEC 進行監測，研究人員發現可以減少不必要的資料傳輸和資料延遲。此外使用 IoTEC 還可以降低滲入性監測的成本，估計節省了 55-82%的費用。
第二個實驗中，研究人員將機器學習工具與 IoTEC 結合，用於監測和預測基於廢水的藻類培養系統的效能。研究人員透過在邊緣伺服器上實現不同的機器學習算法，發現資料處理和分析有所改善。
影響和建議
研究結果顯示，相較於傳統的感測器監測方法，使用 IoTEC 技術可以對環境監測研究產生重大影響。該研究表明，IoTEC 可以降低資料傳輸的能源和頻寬需求，縮短響應時間，並降低成本，從而緩解實時環境監測的當前挑戰。
結語
韋恩州立學院的研究團隊利用 IoTEC 技術成功改善了環境監測應用，並為實現實時監測提供了新的解決方案。這一研究為未來在環境保護領域的技術發展提供了有價值的參考。
然而同時我們也需要關注 IoTEC 技術的風險與挑戰。例如，資料隱私和安全問題可能會成為進一步研究和應用的重要考量。在推動 IoTEC 技術的發展同時相關利益攸關方和政府機構應該共同努力，確保資料的搜集和使用符合倫理和合法的原則。
總的來說 IoTEC 技術的應用對於改善環境監測具有重要的意義，但同時也需要我們密切關注其風險和挑戰，以確保其長期可持續的發展。
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