17 août 2015

Lean Sensing : Exploitation de l'information contextuelle pour une détection plus économe en énergie

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Résumé

Les technologies cyber-physiques permettent d'utiliser des applications pilotées par les événements, qui surveillent en temps réel l'apparition de certains incidents intrinsèquement stochastiques. Ces technologies sont largement déployées dans les villes du monde entier et l'un de leurs aspects critiques est la consommation d'énergie, car elles sont pour la plupart alimentées par des batteries. L'exemple le plus représentatif de ces applications est aujourd'hui le stationnement intelligent. Les capteurs de stationnement étant destinés à détecter les incidents de stationnement en temps quasi réel, des stratégies telles que l'agrégation de données ne sont pas adaptées pour optimiser la consommation d'énergie. En outre, la compression des données est inutile, car les événements sont essentiellement des entités binaires. Par conséquent, cet article introduit le concept de Lean Sensing, qui permet de relâcher la précision de la détection au profit d'une amélioration des coûts opérationnels. À cette fin, cet article s'écarte du concept d'aléa instantané et explore la structure de corrélation qui en émerge dans les systèmes complexes. Ensuite, il examine l'utilisation de ces informations contextuelles agrégées à l'échelle du système pour optimiser la consommation d'énergie, allant ainsi dans le sens inverse : de la représentation au niveau du système à la consommation d'énergie des dispositifs individuels. Les techniques discutées comprennent la personnalisation de l'acquisition des données en fonction des corrélations temporelles (c'est-à-dire l'adaptation du comportement des capteurs à l'activité attendue) et la déduction de l'état du système à partir d'informations incomplètes basées sur des corrélations spatiales. Ces techniques sont appliquées à des déploiements d'applications de stationnement intelligent dans le monde réel, afin d'évaluer l'impact d'un certain nombre de stratégies d'optimisation au niveau du système sur la consommation d'énergie des dispositifs.

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Auteurs

Xavier Vilajosana

Ignasi Vilajosana

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