Equipo en Singapur usa fotos, inteligencia artificial, crowdsourcing para etiquetar la calidad del aire

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Un creador de proyectos que se preocupa por los efectos de la mala calidad del aire ha hecho un video en Singapur, “IA para Ciudades Habitables”. La mala calidad del aire no es sólo un desafío enfrentado por Singapur, dijo, con 7 mil millones de nosotros compartiendo este planeta.

A medida que la calidad del aire es esencial para nuestra supervivencia, debemos responder a los desafíos: ¿cómo administramos la buena calidad del aire y cómo podemos optimizar el despliegue de las fuentes de energía renovables, tales como paneles solares?

Con estas observaciones, se introduce aire de entradas, gracias al trabajo de un equipo de la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur. Dijo que la actividad involucrada era simple. Una persona toma una foto del medio ambiente circundante.

¿Qué es aistrick, entonces? La aplicación fue diseñada para estimar la calidad del aire mediante el análisis de un gran número de fotos de la ciudad. LA Revista Científica de Asia describió como un marco que utiliza la tecnología de inteligencia artificial impulsado por el crowdsourcing para monitorear la calidad del aire.

El equipo se nombran en la presentación del video como FCL Pan, Han Yu, Chunyan Miao, Cyril Leung, Daniel Wei Quan Ng, Kian Khang Ong, Bo Huang y Zhang Yaming.
“Una aplicación de teléfono inteligente ofrece la oportunidad de una solución de bajo costo – sobre todo en un país como Singapur, que tiene uno de los niveles más altos del mundo de la propiedad de teléfonos inteligentes per cápita”, dijo Aviva Rutkin en New Scientist.

AirTick recogerá fotos a granel para ser rastreado cualquier ciudad. Las imágenes se cotejan con los datos oficiales de calidad del aire y la información serán utilizados para entrenar a un algoritmo de aprendizaje.
Como resultado, el nivel de contaminantes en el aire se puede estimar, basándose en la evidencia. El empuje es mejorar gradualmente el algoritmo. El público será capaz de confiar en las estimaciones exactas en tiempo real de la calidad del aire en sus barrios.

“Cualquier dispositivo móvil habilitado con cámara instalado con AirTick puede convertirse en un sensor de calidad del aire”, dijo un miembro del equipo en la revista New Scientist. Además del monitoreo de la calidad del aire, AirTick puede identificar buenos lugares para la instalación de paneles solares, gracias a la clase de datos que genera, dijo el presentador en el video.

En realidad, el crowdsourcing para la vigilancia de la contaminación del aire no es nada nuevo. En 2012, informó CityLab cómo los científicos de la Universidad de California en San Diego, se habían embarcado en un proyecto crowdsourcing de monitoreo de retroalimentación sobre la contaminación del aire.

Dieron los teléfonos inteligentes que detectan la contaminación para 30 participantes. El equipo de seguimiento de sus datos de carácter medioambiental se alimenta durante un mes. En el momento de que la escritura, que estaban esperando a una legión de usuarios de teléfonos inteligentes que se desplazan por la ciudad para ver un mapa geográfico en tiempo real de la calidad del aire. John Metcalfe escribió, “este ejército de unidades de detección de carne y la máquina proporcionará una imagen más clara de lo que realmente está en el aire, bloque por bloque.”

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Twitter deja los mejores tuits arriba en tu timeline

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Twitter renovó su línea de tiempo, permitiendo que los “mejores” tweets para llegar a la cima, a pesar de las advertencias de una revuelta de los miembros leales al flujo en tiempo real de la plataforma de mensajería.

El formato ajustado pretende inyectar nueva vida en el servicio de mensajería de uno a muchos luchando por alejarse de una línea de tiempo cronológico puro a uno determinado por el algoritmo, tal como se utiliza por factores sociales líder de Facebook.

Twitter dijo que la función de “Mostrar las mejores tweets al principio” es opcional y que los usuarios puedan seguir con los tweets corriendo por como las olas en un río de movimiento rápido, si así lo prefieren.

“Tal vez sigues a cientos de personas en Twitter, tal vez miles, y cuando se abre Twitter, se puede sentir como que han perdido los tweets más importantes”, dijo el director de ingeniería de alto nivel Mike Jahr en un blog.

“A partir de hoy, se puede elegir una nueva característica de la línea de tiempo que le ayuda a ponerse al día en los tweets más importantes de las personas que siguen.”

Jahr no detalló qué factores se utilizan para determinar qué tweets de usuarios individuales podrían ser los más interesantes ​​para ver.

“Al abrir por primera Twitter, los tweets aparecerán en la parte superior del timeline, aquellos recientes, y en orden cronológico inverso,” dijo Jahr.

“Entonces el resto de los tweets se mostrará justo debajo, también en orden cronológico inverso, como siempre.”

Los usuarios de Twitter pueden actualizar una página para empezar a ver los tweets en vivo, en tiempo real, como de costumbre, de acuerdo con Jahr.

La característica “Muéstrame las mejores tweets al principio” está disponible para personas que acceden a Twitter usando un navegador web o aplicaciones en dispositivos móviles accionados por Apple o Android.

“Ya hemos dado cuenta de que las personas que han utilizado esta nueva característica tienden a retuiteart y tuitear más, lo que es bueno para todos”, dijo Jahr.

La nueva función está siendo introducida como una forma en la que Twitter se esfuerza por ampliar sus filas de usuarios y  la cantidad de tiempo que la gente pasa en el servicio, ya que sus acciones plumbs nuevos mínimos y los temores se elevan sobre el futuro de Twitter.

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Los sistemas inteligentes de gestión de energía pueden mejorar la eficiencia de plug-in híbrido en un 12%

El Plug-in de vehículos eléctricos híbridos (PHEV) puede reducir el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero en comparación con sus homólogos de gas. Investigadores de la Universidad de California, Bourns Facultad de Ingeniería de Riverside han adoptado la tecnología un paso más allá, lo que demuestra cómo mejorar la eficiencia de los PHEV actuales hasta un 12%.

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Puesto que los híbridos enchufables combinan motores de gas o diesel con motores eléctricos y baterías recargables de gran tamaño, un componente clave es un sistema de gestión de energía (EMS) que controla al cambiar del modo de ‘todo-eléctrico’, durante el cual almacena la energía de sus baterías es usado, a modo de “híbrido”, que utiliza tanto el combustible y la electricidad. A medida que se desarrollan nuevos dispositivos de EMS, una consideración importante es la combinación de los flujos de energía de fuentes tanto en la forma más eficiente de la energía.

Si bien no todos los híbridos enchufables funcionan de la misma manera, la mayor parte de inicio es en modo eléctrico, que utiliza la electricidad hasta que se agote su batería y luego cambiar a modo híbrido. Conocido como control de modo binario, esta estrategia EMS es fácil de aplicar, pero no es la forma más eficaz de combinar las dos fuentes de energía.

En pruebas de laboratorio, las estrategias de descarga combinadas, en las que se utiliza la energía de la batería durante todo el viaje, han demostrado ser más eficientes en reducir al mínimo el consumo de combustible y las emisiones, pero hasta ahora no han sido una opción realista para las aplicaciones del mundo real, dijo Xuewei Qi, un estudiante graduado en el Colegio Bourns del Centro de Ingeniería de investigación y Tecnología del Medio Ambiente (CE-CERT) que dirigió la investigación. Qi está trabajando con el Director del CE-CERT Mateo Barth, profesor de ingeniería eléctrica e informática.

“Las estrategias de descarga combinadas tienen la capacidad de ser extremadamente eficiente de la energía, pero las previamente propuestas requieren el conocimiento por adelantado acerca de la naturaleza del viaje, condiciones de la carretera y el tráfico de información, que en realidad es casi imposible proporcionar”, dijo Qi.

En las pruebas basadas en la comparación en un viaje de 20 millas en el sur de California, la UCR ccsme superó sistemas modo binario disponibles en la actualidad, con un ahorro de combustible promedio de 11,9%.

“En nuestro sistema de aprendizaje por refuerzo, el vehículo se entera de todo en lo que tiene que ser eficiente, basado en datos históricos de energía. A medida que más datos son recogidos y evaluados, el sistema se vuelve mejor en la toma de decisiones que ahorrar en energía”, dijo Qi.

Qi dijo que la siguiente fase de la investigación se centrará en la creación de una red basada en la nube que permite a los PHEV a trabajar juntos para obtener mejores resultados.

“Nuestros hallazgos actuales han demostrado cómo los vehículos individuo puede aprender de su comportamiento de conducción histórica para operar de manera eficiente la energía. El siguiente paso es extender el modo de propuesta a una red de vehículos basado en la nube donde los vehículos no sólo aprenden de sí mismos, sino también cada uno otra. Esto les permitirá operar en menos de combustible y tendrá un gran impacto en la cantidad de gases de efecto invernadero y otros contaminantes liberados “, dijo.