Mehrkanalsensorik könnte in Notfällen helfen.
Smokey Bear hat viele tolle Tipps zur Vermeidung von Waldbränden. Aber wie stoppt man einen, der gestartet wurde, bevor er außer Kontrolle gerät? Die Antwort könnte in der Kombination von Mehrkanal-Sensorik mit fortschrittlichen Computertechnologien liegen, die von einer neuen Plattform namens Sage bereitgestellt werden.
Sage bietet eine einzigartige Kombination. Diese Kombination umfasst sowohl mehrere Arten von Sensoren mit Computing „am Rand“ als auch eingebettete Algorithmen für maschinelles Lernen, die es Wissenschaftlern ermöglichen, die enormen Datenmengen zu verarbeiten, die im Feld generiert werden, ohne sie alle zurück ins Labor übertragen zu müssen. Computing „at the edge“ bedeutet, dass Daten dort verarbeitet werden, wo sie gesammelt werden, im Feld, während maschinelle Lernalgorithmen Computerprogramme sind, die sich selbst trainieren, Muster zu erkennen.
Forscher, die Sage verwenden, haben kürzlich eine Demonstration abgeschlossen, bei der sie erfolgreich eine vorgeschriebene kontrollierte Verbrennung eines Teils der Konza-Hochgras-Prärie in Kansas überwachten, bei der ein Stück Land im Rahmen des Umweltmanagements sorgfältig verbrannt wird. Die in Sage eingesetzte fortschrittliche Cyberinfrastruktur, die eine Ortung, Überwachung und Analyse des verbrannten Gebiets vor Ort ermöglicht, könnte Wissenschaftlern und Beamten für natürliche Ressourcen die Möglichkeit bieten, Waldbränden mit schnell analysierten, multiinstrumentierten Daten einen Schritt voraus zu sein.
„Wenn es um Waldbrände geht, ist Zeit absolut entscheidend“, sagte der Argonne-Computerwissenschaftler und NAISE-Fellow Rajesh (Raj) Sankaran. „Oft bleibt keine Zeit, Daten aus dem Feld – wo Hochgeschwindigkeitsverbindungen ein Problem sein könnten – ins Labor zu übertragen. Mit Sage erhalten wir die relevanten Informationen, die wir brauchen, wenn wir sie brauchen.“
Die kontrollierte Verbrennung in der Konza-Prärie lieferte den Forschern eine große Datensammlung – fast 60 DVDs wert – voller Informationen über den Verlauf von Rauch und Feuer. Diese Daten können verwendet werden, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu entwickeln, der weitere Bestimmungen des Verhaltens anderer Brände in Echtzeit vornehmen kann.
Nach dem Erfolg des Sage-Netzwerks in Kansas gibt es Zukunftspläne für den Einsatz des Netzwerks in Kalifornien, Colorado, Illinois und Texas als Teil eines Netzwerks unter der Leitung des National Ecological Observatory Network (NEON). Letztendlich hoffen die Forscher, ein kontinentumspannendes Netzwerk intelligenter Sensoren aufzubauen, die die Sage-Technologie einsetzen könnten. „NEON entwickelt eine mobile Bereitstellungsplattform, die Land- und Wasserstandorte im ganzen Land ergänzen kann“, sagte Sankaran. „Salbei kann in vielen verschiedenen Umgebungen in den Vereinigten Staaten eine unterstützende Rolle spielen.“
Technisch setzt Sage auf eine drahtlose Open-Source-Sensorplattform namens Waggle, die von Argonne entwickelt und finanziert wird. Waggle nutzt aufkommende Technologie in stromsparenden Prozessoren, Sensoren und Cloud-Computing, um leistungsstarke und zuverlässige Sensorknoten zu bauen, die Daten aktiv analysieren und darauf reagieren können. „Im Wesentlichen ist Waggle die Basis, die Sage verwendet“, sagte der Argonne-Informatiker und NAISE-Co-Direktor Pete Beckman, der an der Entwicklung von Waggle und Sage mitgewirkt hat. „Es ist im Grunde so, als wäre Waggle ein Mobiltelefon und Sage das Netzwerk, das das Telefon zur Kommunikation verwendet, sowie die Apps, die darauf laufen.“
Laut Beckman verfolgt das Team auch eine weitere Forschungspartnerschaft mit einem Forscher der University of Oregon, der mit der Federal Emergency Management Agency zusammenarbeitet, um eine Reihe von Überwachungsstationen im pazifischen Nordwesten zu errichten. Beckman hofft, dass diese Überwachungsstationen durch die Einbeziehung von Sage zusätzliche Funktionen erhalten, um Waldbränden und anderen Naturkatastrophen durch Überwachung der Umwelt vorzubeugen.