L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per monitorare meglio le foreste del Maine, rileva uno studio.

I ricercatori di UMaine stanno testando sensori wireless. Una combinazione esistente di software, sistemi di raccolta e ambienti informatici richiede quantità crescenti di energia per alimentare, rendendo il monitoraggio e la misurazione degli ecosistemi forestali una sfida complessa. Il laboratorio Wireless Sensor Networks (WiSe-Net) dell’Università del Maine ha sviluppato un nuovo metodo per utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per rendere il monitoraggio dell’umidità del suolo più efficiente dal punto di vista energetico ed economico. Nelle recenti condizioni di siccità delle passate estati del Maine, l’umidità del suolo è una variabile importante. Il costo dei sensori di umidità del suolo commerciali e la potenza che usano per funzionare possono essere proibitivi per ricercatori, silvicoltori, agricoltori e altri che vogliono monitorare la salute della terra. UMaine ha collaborato con i ricercatori dell’Università del New Hampshire e dell’Università del Vermont per creare una rete di sensori wireless che utilizza l’intelligenza artificiale per imparare a essere più efficiente dal punto di vista energetico. Ali Abedi è il principale ricercatore del recente studio e professore di ingegneria elettrica e informatica all’Università del Maine. Il software impara nel tempo come utilizzare al meglio le risorse di rete disponibili, il che aiuta a produrre sistemi efficienti dal punto di vista energetico a un costo inferiore per il monitoraggio su larga scala. La stessa metodologia potrebbe essere applicata ad altri tipi di sensori, come la temperatura ambiente, l’altezza della neve e altro, oltre a espandere le reti con più nodi di sensori. La tecnologia wireless misura l’umidità del suolo a più profondità in tempo reale. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono utilizzati per condividere lo spettro wireless nella foresta.