Необходимость в маломощных микроконтроллерах с периферийными вычислениями заключается в их способности локально обрабатывать сложные данные. Запуская глубокое обучение (TinyML) непосредственно на улье, эти системы устраняют необходимость потоковой передачи необработанного, ресурсоемкого аудио или видео в облако. Такая архитектура значительно снижает энергопотребление и пропускную способность, необходимые для передачи данных, позволяя устройствам мониторинга автономно работать в течение нескольких месяцев в удаленных местах, где электроэнергия и связь ограничены.
Ключевой вывод: При удаленном мониторинге пасек передача данных является основным фактором расхода заряда батареи. Перенося вычислительную нагрузку с облака на периферию, вы обмениваете небольшое количество вычислительной мощности на огромную экономию энергии на передачу, обеспечивая долгосрочную жизнеспособность системы.
Решение проблемы удаленного развертывания
Узкое место пропускной способности
Традиционные системы мониторинга загружают необработанные данные на центральный сервер для анализа. В умном улье передача непрерывного высококачественного аудио или видео требует значительной пропускной способности, которая часто недоступна или дорога в сельских пасеках.
Периферийные вычисления решают эту проблему, обрабатывая необработанные сигналы локально. Вместо загрузки часов аудиозаписи микроконтроллер отправляет только конечный результат (например, «Обнаружен рой» или «Пропала матка»), сокращая трафик данных на порядки.
Оптимизация энергоэффективности
Радиопередатчик в беспроводном устройстве обычно является самым энергоемким компонентом. Каждый байт передаваемых данных расходует заряд батареи.
Используя TinyML для анализа данных на месте, система минимизирует частоту и продолжительность радиопередач. Это позволяет устройству оставаться в режиме глубокого сна в течение длительных периодов, продлевая срок службы до нескольких месяцев или более от одной батареи или солнечной зарядки.
Снижение задержки и зависимости от подключения
Пасеки часто страдают от прерывистого сетевого покрытия. Система, зависящая от облака, перестает эффективно функционировать при обрыве соединения.
Микроконтроллеры с возможностями локальной обработки обеспечивают минимизацию задержки принятия решений. Критические события, такие как попытка кражи или внезапное изменение окружающей среды, немедленно обнаруживаются аппаратным обеспечением, независимо от текущего состояния интернет-соединения.
Архитектура оборудования и обработка сигналов
Обработка сложных потоков данных
Стандартные датчики (температура, влажность, вес) генерируют низкочастотные числовые сигналы, которыми легко управлять. Однако современные ульи используют акустический анализ голоса и обработку изображений для оценки здоровья колонии.
Эти вычислительно интенсивные задачи требуют промышленных встраиваемых плат или микроконтроллеров с интегрированным ускорением ИИ. Эти устройства облегчают предварительную обработку на периферии, преобразуя сложные волновые паттерны в действенные цифровые состояния, не превышая бюджет мощности.
Автономная координация данных
Микроконтроллер действует как центральный узел сети датчиков. Он использует технологию System-on-Chip (SoC) для координации многоканального сбора данных.
Он считывает необработанные сигналы, упаковывает данные и определяет, необходима ли передача. Эта способность к логическому принятию решений превращает устройство из пассивного канала передачи данных в интеллектуальный автономный монитор.
Понимание компромиссов
Сложность против срока службы батареи
Не все задачи мониторинга требуют периферийных вычислений. Для простого логирования температуры и веса лучше подойдет базовый 8-битный или 32-битный чип с ультранизким энергопотреблением.
Добавление возможностей ускорения ИИ увеличивает активное энергопотребление процессора. Если приложение не требует акустического или визуального анализа, дополнительная сложность микроконтроллера с периферийными вычислениями может неоправданно сократить срок службы батареи по сравнению с более простой архитектурой.
Накладные расходы на разработку
Реализация TinyML и периферийной обработки требует более сложной разработки программного обеспечения, чем простые системы телеметрии.
Инженеры должны тщательно управлять оптимизацией моделей и ограничениями памяти. «Мозг» улья мощный, но ему нужен высокоэффективный код, чтобы гарантировать, что энергия на обработку не сведет на нет экономию энергии на передачу.
Сделайте правильный выбор для вашей цели
- Если ваша основная цель — простое логирование окружающей среды: Выбирайте стандартные микропроцессоры с ультранизким энергопотреблением (8-битные/32-битные), чтобы максимизировать срок службы батареи только для данных о температуре, влажности и весе.
- Если ваша основная цель — акустический или визуальный анализ состояния: Разверните микроконтроллеры с интегрированным ускорением ИИ или высокопроизводительные вычислительные блоки для обеспечения локального TinyML и снижения затрат на пропускную способность.
- Если ваша основная цель — оповещение в реальном времени: Отдавайте предпочтение аппаратному обеспечению для периферийных вычислений, которое может обрабатывать сигналы локально, чтобы устранить задержку, вызванную загрузкой в облако.
Идеальная система умного улья обеспечивает баланс между сложностью локальной обработки и строгими энергетическими ограничениями полевых условий.
Сводная таблица:
| Функция | Традиционный облачный | Периферийные вычисления (TinyML) |
|---|---|---|
| Передача данных | Высокая (Необработанное аудио/видео) | Низкая (Только информация/оповещения) |
| Срок службы батареи | Короткий (Радио постоянно включено) | Длительный (Оптимизирован для глубокого сна) |
| Подключение | Требуется постоянный сигнал | Работает автономно в автономном режиме |
| Задержка | Высокая (Зависит от сервера) | Реальное время (На устройстве) |
| Сценарий использования | Простое логирование (Температура/вес) | Расширенный анализ состояния (Акустика) |
Улучшите свою пчеловодческую деятельность с HONESTBEE
Хотите масштабировать свою коммерческую пасеку или расширить ассортимент продукции для дистрибуции пчеловодческого оборудования? HONESTBEE — ваш стратегический партнер в области профессионального оборудования и промышленных решений. Мы предлагаем полный ассортимент оптовой продукции, от специализированного оборудования для изготовления ульев и розлива меда до высокопроизводительных инструментов и оборудования для пчеловодства.
Независимо от того, нужны ли вам компоненты для умного мониторинга или основные расходные материалы для отрасли, наш портфель разработан для повышения эффективности и производительности для крупных операторов. Позвольте нам помочь вам интегрировать новейшие технологии в ваш бизнес — свяжитесь с нашей командой экспертов сегодня, чтобы обсудить ваши оптовые потребности!
Ссылки
- Mihai Doinea, Alin Zamfiroiu. IoT Embedded Smart Monitoring System with Edge Machine Learning for Beehive Management. DOI: 10.15837/ijccc.2024.4.6632
Эта статья также основана на технической информации из HonestBee База знаний .
Связанные товары
- Автоматическая линейная машина для наклейки этикеток на плоскую поверхность
- Садовый улей для пчел с медовым потоком Проточный улей Лучший улей для начинающих
- 4 рамы пластиковые ящики для пчеловодства пчелы Nuc Box
- 5 рамочный деревянный ящик для пчеловодства
Люди также спрашивают
- Как разнообразное упаковочное оборудование для продуктов пчеловодства повышает их рыночную привлекательность? Повышение прослеживаемости и премиального брендинга
- Какую роль играют этикетировочные машины в упаковке? Повышение эффективности, точности и привлекательности бренда
- Каковы преимущества автоматической этикетировочной машины в плане эффективности? Повышение скорости, точности и стабильности
- Какова функция этикетировочной машины при упаковке меда? Обеспечение единообразия бренда и привлекательности для полки
- Как работает автоматическая этикетировочная машина? Достижение высокоскоростной и точной маркировки продукции
