网络物理社会系统可以影响不断变化的环境

网络物理社会系统(CPSS)的概念已经成为一个强大的框架,通过集成数字技术、物理基础设施和社会动态来应对气候变化的影响。

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雾节点是位于网络边缘的计算基础设施组件。它是本地物联网设备和集中式云计算资源之间的中介。雾节点配备了处理、存储和网络功能,允许它们在距离数据源更近的地方执行计算和数据存储任务。这种接近性减少了延迟,节省了带宽,并通过在本地处理敏感数据增强了隐私和安全性。雾节点通常部署在需要实时或低延迟处理的场景中,例如在工业自动化、智能城市和自动车辆中。

IEEE发布了与雾计算相关的标准,包括:

《采用OpenFog参考架构进行雾计算的IEEE标准》IEEE标准1934-2018,卷,编号,第1-176页,2018年8月2日,doi:10.1109/IEEESTD.2018.8423800.

《IEEE边缘/雾管理和协调标准》IEEE标准1935-2023,第1-68页,2023年7月17日,doi:10.1109/IEEESTD.2023.10186301.

解决缓解气候变化的复杂问题需要创新的方法,在全球和人类范围内利用技术、数据和协作。近年来,网络物理社会系统(CPSS)的概念已经成为一个强大的框架,通过集成数字技术、物理基础设施和社会动态来应对气候变化。

通过集成网络(计算和通信)、物理(传感器和执行器)和社会(人类交互和行为)组件,CPSS旨在提高交通、医疗和城市规划等领域的效率、安全性和有效性。

人工智能技术可能是CPSS中的关键组件。人工智能技术,如机器学习和自然语言处理,可用于分析CPSS收集的数据,帮助做出决策,并根据不断变化的条件调整系统行为。

在他们的论文《网络物理社会系统中的可持续性问题和影响》中,[ 1 ]”在2021年网络物理社会智能国际会议,作者将消费品安全描述为网络、物理和社会空间的结合,创建了一个可持续的网络,用于共享有关产品、生产实践、材料和人类技能的数据和信息。作者断言,通过利用大数据、云计算和物联网等新兴关键技术,CPSS有潜力捕捉社会环境,包括行为和习惯,有助于加强决策过程。

CPSS可以在监测跨不同领域变化环境的影响方面发挥关键作用。部署在消费品安全系统中的传感器网络收集有关温度、湿度、空气质量和其他指标的实时数据[ 2 ]这些数据流使科学家和工程师能够通过识别趋势和更准确地预测未来气候情景来评估环境状况。这有助于决策者确定协议或法规。例如,遥感技术有助于监测城市环境,为生态系统的健康提供有价值的见解[ 3 ].

CPSS还参与实施减少温室气体排放的战略。智能电网系统[ 4 ]将数字传感器和控制机制集成到电网中,有助于实现更高效的能源管理、优化配电以及太阳能和风能等可再生能源的集成。智能交通系统利用CPSS优化交通流,减少拥堵,并优化电动汽车充电站的位置。

建设适应气候变化的基础设施对于适应极端天气事件、海平面上升和缺水至关重要。CPSS为设计、监控和管理弹性基础设施提供创新解决方案[ 5 ]能够承受环境压力并保护弱势社区。嵌入桥梁、水坝和建筑物中的传感器网络可提供结构损坏的早期预警,并可进行主动维护,以防止极端事件期间发生故障。

CPSS可以促进智能水管理系统的开发,从而优化水资源的配置,减轻洪水风险,增强抗旱能力。通过集成来自天气预报、土壤湿度传感器和配水网络的数据,这些系统可以动态调整灌溉计划,管理雨水径流,并保护农业、城市地区和自然生态系统的水资源。

物联网和CPSS的广泛采用导致传感器数据的快速积累,数十亿个支持IP的传感器不断监测物理过程。《IoT/CPS高效用电生态系统》的作者[ 6 ]“在2019年第十届国际绿色与可持续计算大会(IGSC)指出由此产生的“雾节点部署旨在用充足的计算资源丰富网络边缘,通过人工智能和机器学习算法促进实时数据分析,以处理物联网和CPSS生成的大量数据。”

CPSS的一个关键要素是将技术与社会联系起来。CPSS的社会维度有助于促进公民参与,提高意识,推动行为改变以支持行动。将数字平台和社交媒体集成到CPSS中,使个人和社区能够获取信息、共享知识,并参与与减缓和适应气候变化有关的集体决策过程。众包数据收集计划使公民能够监测当地环境状况,报告环境危害,并为科学研究做出贡献。

此外,CPSS可以促进个性化反馈系统的开发,支持个人跟踪其碳足迹和能源消耗。通过提供实时反馈,这些系统可以激励个人养成更环保的习惯,例如减少能源使用、节约用水和使用公共交通。

虽然CPSS拥有相当大的潜力,但如何驾驭复杂的设计仍是一个挑战。将人为因素融入CPSS也会带来一些障碍,包括人类行为的一般不可预测性以及隐私问题。由于CPSS所包含的网络、软件和硬件组件的多样性,CPSS本质上是复杂的。

尽管如此,消费品安全系统通过整合数字技术、物理基础设施和社会动态,为应对多方面挑战提供了强大的范例。

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[1]C.Semeraro、M.Caggiano和M.Dassisti,“网络物理社会系统中的可持续性方面和影响”2021网络物理社会智能国际会议(ICCSI),中国北京,2021年,第1-6页,doi:10.1109/ICCIS53130.2021.9736167.

[2]S.Kumaran、M.G.Shankar、P.Krithikraj和M.Karthik,“环境监测中无线传感器网络的智能框架,”2023年第二届国际自动化、计算和可再生系统会议(ICACRS)印度普杜科塔伊,2023年,第334-340页,doi:10.1109/ICACRS58579.2023.10404602.

[3]Q.Gao、X.Shen和W.Niu,“用于空中场景理解的大规模合成城市数据集”IEEE接入第8卷,第42131-42140页,2020年,doi:10.1109/ACCESS.2020.2976686.

[4]H.Li和J.B.Song,“CPS中分布式状态估计的通信及其在智能电网中的应用”2015 IEEE智能电网通信国际会议(SmartGridComm),佛罗里达州迈阿密,美国,2015年,第701-706页,doi:10.1109/SmartGridComm.2015.7436383.

[5]J.Gong、W.A.Wallace和J.E.Mitchell,“弹性基础设施的决策建模”2011年IEEE智能与安全信息学国际会议记录,中国北京,2011年,第210-212页,doi:10.1109/ISI.2011.5984083.

[6]S.Alharthi、P.Johnson、M.Alharti和C.Jose,“有效电力消耗的物联网/CPS生态系统:邀请论文”2019年第十届国际绿色与可持续计算大会(IGSC),弗吉尼亚州亚历山大市,美国,2019年,第1-7页,doi:10.1109/IGSC48788.2019.8957164.