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Ein selbstorganisierendes Sensor-Netzwerk ist ein Instrument, das die hochauflösende Erfassung von Datenm, auch in nahezu Echzeit, ermöglicht. Es handelt sich dabei um ein System aus vielen/verschiedenen Sensoren, die durch Netzwerke verbunden sind. Die erfassten Daten werden (über die Netzwerke) an Auswertungsstationen weitergeleitet. |
Ein selbstorganisierendes Sensor-Netzwerk ist ein Instrument, das die hochauflösende Erfassung von Datenm, auch in nahezu Echzeit, ermöglicht. Es handelt sich dabei um ein System aus vielen/verschiedenen Sensoren, die durch Netzwerke verbunden sind. Die erfassten Daten werden (über die Netzwerke) an Auswertungsstationen weitergeleitet. |
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Besondere Eigenschaft der hier betrachteten Sensor-Netzwere ist |
Besondere Eigenschaft der hier betrachteten Sensor-Netzwere ist |
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* sie sind selbst-organisierend, das bedeutet, für ihren Aufbau benötigt man keinen Administrator. Fast alles funktioniert völlig automatisch. |
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* sie sind schnell in neuen Gebieten einsetzbar (on demand) und schnell erweiterbar. |
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* sie sind sehr robust. Das bedeutet, dass Sensoren ausfallen können, sogar mehrere, und das System als ganzen arbeitet immer noch. Das ist zum Beispiel bei Katastrophen wichtig. |
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==Wofür sollen Daten gesammelt werden?== |
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* Auswertung dedr DAten, um die darin enthaltenen (versteckten) Geheimnisse und Zusammenhänge zu verstehen |
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* schnell Änderungen erkennen, um darauf rechtzeitig zu reagieren (zum Beispiel bei Katastrophen) |
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==Datenanalyse== |
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Ein Daten-Analyst wird die vom Sensor-NMetzwerk gesammelten Daten untersuchen - heute natürlich mit Unterstützung durch Technicken der Künstliche Intelligenz, aber vor allem von menschlichen Exprten mit Spezial-Wissen auf dem Gebiet ihrer Spezialisierung. |
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Aktuelle, hochauflösende Daten sind die Ressourcen, die die Künstliche Intelligenz benötigt, um uns schnell verstäöndliche Informationen bereitzustellen. (Sensor-)Daten sind das Öl, dr Treibstoff, für die neuen Industrien und di emoderne Gesellschaft. |
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==Klimawandel und Gesundheit== |
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*Luftqualität und Freistaub in swtädten |
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*zunehmende Verbreitung von agressiven Pollen / Allegien |
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*Frühwarnung (Abschalten von Strom, Wasser, Elektrizität, um Sekundärschäden zu minimieren) |
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*schenlle Schadensabschätzungen (für Helfer, Regierung, für Versicherungen) |
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==Waldbrandgefahr bei Hitzewellen== |
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==Extrem-Regen und Überflutungen== |
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==Veränderung der Bio-Diversität== |
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(z.B. Bodensee wird immer wärmer. Issyk Kul auch??) |
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Teilprojekte werden an der Humboldt-Universität von Studenten im Rahmen ihrer Bacheloirarbeitebn und Masterarbeiten bearbeitet. Mit Unterstützung des DAAD können Sie einen Teil der Arbeiten in Kirgistan ausführen und erproben. |
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Latest revision as of 17:24, 17 June 2024
Projekt in Kirgistan
[ на русском языке / auf russisch ]
selbstorganisierendes Sensor-Netzwerk
Ein selbstorganisierendes Sensor-Netzwerk ist ein Instrument, das die hochauflösende Erfassung von Datenm, auch in nahezu Echzeit, ermöglicht. Es handelt sich dabei um ein System aus vielen/verschiedenen Sensoren, die durch Netzwerke verbunden sind. Die erfassten Daten werden (über die Netzwerke) an Auswertungsstationen weitergeleitet.
Besondere Eigenschaft der hier betrachteten Sensor-Netzwere ist
- sie sind selbst-organisierend, das bedeutet, für ihren Aufbau benötigt man keinen Administrator. Fast alles funktioniert völlig automatisch.
- sie sind schnell in neuen Gebieten einsetzbar (on demand) und schnell erweiterbar.
- sie sind sehr robust. Das bedeutet, dass Sensoren ausfallen können, sogar mehrere, und das System als ganzen arbeitet immer noch. Das ist zum Beispiel bei Katastrophen wichtig.
Wofür sollen Daten gesammelt werden?
- Auswertung dedr DAten, um die darin enthaltenen (versteckten) Geheimnisse und Zusammenhänge zu verstehen
- schnell Änderungen erkennen, um darauf rechtzeitig zu reagieren (zum Beispiel bei Katastrophen)
Datenanalyse
Ein Daten-Analyst wird die vom Sensor-NMetzwerk gesammelten Daten untersuchen - heute natürlich mit Unterstützung durch Technicken der Künstliche Intelligenz, aber vor allem von menschlichen Exprten mit Spezial-Wissen auf dem Gebiet ihrer Spezialisierung.
Aktuelle, hochauflösende Daten sind die Ressourcen, die die Künstliche Intelligenz benötigt, um uns schnell verstäöndliche Informationen bereitzustellen. (Sensor-)Daten sind das Öl, dr Treibstoff, für die neuen Industrien und di emoderne Gesellschaft.
Beispiele
Klimawandel und Gesundheit
- Luftqualität und Freistaub in swtädten
- Hitze-Hotspots in Großstädten
- Nichtverfügbarkeit von sauberem Wasser
- zunehmende Verbreitung von agressiven Pollen / Allegien
Erdbeben-Frühwarnsystem
- Frühwarnung (Abschalten von Strom, Wasser, Elektrizität, um Sekundärschäden zu minimieren)
- schenlle Schadensabschätzungen (für Helfer, Regierung, für Versicherungen)
Waldbrandgefahr bei Hitzewellen
Extrem-Regen und Überflutungen
Extrem-Dürren
Veränderung der Bio-Diversität
(z.B. Bodensee wird immer wärmer. Issyk Kul auch??)
Zusammenarbeit
Teilprojekte werden an der Humboldt-Universität von Studenten im Rahmen ihrer Bacheloirarbeitebn und Masterarbeiten bearbeitet. Mit Unterstützung des DAAD können Sie einen Teil der Arbeiten in Kirgistan ausführen und erproben.