Cómo utiliza IBM sensores inteligentes y modelos informáticos en Lake George, Nueva York
Los sensores basados en IoT se están utilizando en Lake George, Nueva York, para recopilar datos que se pueden utilizar para mejorar los ecosistemas de agua dulce.
IBM Research está trabajando con socios en el Instituto Politécnico Rensselaer y la Fundación Lake George para colocar sensores basados en IoT alrededor de Lake George, Nueva York, para monitorear amenazas como la salinidad de las carreteras, las especies invasoras y el exceso de nutrientes.
plan jefferson Iniciado en 2013, incluye una red de sensores inteligentes que recopilan más de 9 terabytes de datos al año y también utiliza modelos informáticos para comprender mejor los ecosistemas de agua dulce y proporcionar información basada en la ciencia.
«La motivación para iniciar el Proyecto Jefferson es realmente el impacto humano en el agua dulce, comenzando con el lago George y siempre pensando que nos expandiremos a otros lagos en la región y otros lagos alrededor del mundo a medida que continúa el viaje de conservación, e incluso otros entornos como el océano, arroyos, ríos, etc.”, dijo Rick Relyea, director del Programa Jefferson y profesor de ciencias biológicas en el Instituto Politécnico Rensselaer.
tecnología utilizada en el lago george
El lago ofrece una nueva forma de usar tecnologías como Internet de las cosas para medir datos y descubrir cómo los humanos están afectando negativamente al lago.
Explicó que algunas de estas tecnologías, como el hardware y el software, fueron creadas internamente entre IBM y Rensselaer, lo que les brinda la oportunidad de hacer cosas que nadie más ha hecho antes.
Hay 52 plataformas multisensoriales en el lago. Están conectados en red principalmente a través de la cobertura de red tradicional 3G y 4G en el lago. Los datos se devuelven a los agregadores y sistemas de back-end que manejan la tecnología de visualización y el análisis, explicó Harry Kolar, director asociado de programas de IBM Research.
«Estamos impulsando más y más análisis a los nodos de sensores reales. Los sensores recopilan parámetros físicos, químicos y biológicos», dijo Coral.
plataforma de sensores
La plataforma de sensores consta de cinco perfiladores verticales flotantes que monitorean las condiciones desde la superficie del lago hasta el fondo de las cinco cuencas más profundas.
Los nodos de IoT están configurados de manera inteligente para impulsar realmente las mediciones de la calidad del agua, creando datos de alta calidad desde la plataforma. «La plataforma también es capaz de hacer cosas como la detección adaptativa. Entonces, si el entorno cambia, la plataforma de sensores puede detectarlo no solo a través de sus propias mediciones, sino también a través de las mediciones de otras plataformas de sensores en cualquier lugar alrededor del lago», dijo Kolar.
«Puede cambiar la forma en que realmente mide. Por lo tanto, podría cambiar la frecuencia de muestreo, y si se avecina una gran tormenta, o si hay un evento específico que esperamos que queramos hacer ciertas mediciones, el perfil de muestreo cambia automáticamente. Entonces todo de estos están conectados. De hecho, modelamos todo el ecosistema del lago y toda la cuenca», dijo Kolar.
«Todos los días ejecutamos modelos informáticos del clima de alta resolución y luego alimentamos modelos hidrológicos, que son modelos de escorrentía, para ilustrar dónde termina cualquier precipitación y cómo fluye a través de la superficie y hacia el lago mismo. Y luego todo esto alimenta en otros modelos de computadora. Estos son modelos basados en la física, modelos de computadora de alto rendimiento, que básicamente simulan cómo se mueve el agua en el lago», dijo Coral. «Todo esto se agrupa para producir un pronóstico de 36 horas todos los días. La resolución del clima es de 333 metros. Así que tenemos pronósticos del tiempo cada 333 metros en toda la cuenca, cada 10 minutos durante 36 horas».
Esta predicción es tan precisa que se correlaciona con otros modelos para dar una idea general de lo que está sucediendo en el lago en comparación con las expectativas basadas en razones científicas y se utiliza para mejorar aún más el modelo.
El efecto de la sal para carreteras
La sal de las carreteras es uno de los grandes problemas que afectan al lago George. «Decimos que tenemos el programa integral de reducción de sal en las carreteras más agresivo, si no en el mundo, por supuesto a nivel nacional. Para toda la cuenca, involucra a actores públicos y privados que buscan reducir el uso. Estamos trabajando para reducir la sal en las carreteras para 2023 al 50 por ciento del nivel actual», dijo Eric Siy, director ejecutivo de la Fundación Lake George.
«El enfoque que adoptamos y la conexión con la tecnología y la investigación del Proyecto Jefferson realmente ayudaron a guiar dónde y cómo podríamos lograr estas reducciones. Creo que lo más emocionante es que cuando tomamos el ejemplo de la sal para carreteras, tenemos una reducción en uso, y estamos comenzando a medir reducciones significativas a través de redes de sensores inteligentes. De hecho, vamos a comenzar a ver estas reducciones en tiempo real en cuerpos de agua, en arroyos y en los lagos mismos. Entonces, ¿qué hace eso? El camino y mostrar a los demás la promesa del camino, predicando con el ejemplo”, dijo Siy.
Incluso hay una aplicación meteorológica móvil todavía en prueba beta que proporciona pronósticos hiperlocales para cada parte del lago. IBM Research está desarrollando la aplicación para aprovechar los datos de las redes de sensores inteligentes.
¿Cómo se ve el futuro?
Con suerte, esta red de sensores inteligentes, combinada con la capacidad de crear modelos para predecir escenarios, protegerá el lago George y otros lagos y cuerpos de agua en el futuro.
«Estas son amenazas muy complejas para el lago George y cualquier cuerpo de agua. Se requiere este nivel de sofisticación para resolver el problema y garantizar que tengamos la mejor oportunidad de protegerlo», dijo Siy.
