Более разумное использование мобильных данных

Подключение данных со смартфонов со всех государств имело возможность бы поместить глобальный суперкомпьютер во все отечественные карманы. Использование данной вычислительной мощности улучшило бы сбор и анализ данных в настоящем времени, но сохраняются неприятности и технические препятствия с конфиденциальностью.

Ученые из SwissSenseSynergy, проекта, финансируемого Швейцарским национальным научным фондом (SNSF), рассмотрели проблеме и предложили новые использования и способы сбора такой информации.Главным направлением проекта имеется краудсенсинг, при котором доступ к датчикам смартфона разрешает собирать информацию о конкретной местности. Простым примером являются картографические приложения, каковые смогут определять данные о загруженности дорог при помощи акселерометров смартфонов.

Вследствие того что отечественные подключенные устройства собирают информацию о многих качествах отечественной окружающей среды — перемещении, звуке, людях, качестве воздуха и т. Д. — краудсенсинг может принимать решения о том, где мы едим, что носим и как путешествуем.«Вся эта информация нужна в различных приложениях, от маркетинговых прогнозов до прогнозирования поведения толпы», — растолковывает Торстен Браун из Бернского университета и координатор проекта. Но, краудсенсинговые приложения сталкиваются с серьёзными проблемами.

В частности, существует компромисс между сбором данных, действием на пользователя и конфиденциальностью. К примеру, передача данных истощает аппаратные ресурсы, а плохие меры безопасности создают риск кражи личных данных.Четыре команды создали новые подходы к совершенствованию разработки краудсенсинга и установили передовой опыт ее применения. Исследователи изучают четыре основных области: повышение точности определения размещения, повышение безопасности, использование в индустрии и повышение эффективности сбора данных.

Локализация за пределами GPSКоманда под управлением Торстена Брауна из Бернского университета повысила точность определения размещения в помещении и под землёй до 1,1 метра в 90% случаев. Это сравнимо с GPS, но сохраняет надежду только на данные устройства и радиосигналы датчиков, достигая областей за стенами и бетоном, где сигналы GPS заблокированы. Исследователи собирают измерения датчиков со смартфонов, и мощность сигнала Wi-Fi-радио.

Затем эта информация передается через пара способов машинного обучения. «Следующий движение — узнать, куда направляются пользователи», — сказал Браун. «Это может влиять, например, на торговые центры или вокзалы».Ученые из университетов и Женевы Берна совместно создали мобильное приложение, сочетающее локализацию в помещений, мобильный анализ толпы и интеллектуальные пространства. Появлявшееся мобильное приложение объединяет измерения датчиков и сложные методы локализации с указанием размещения, каковые передаются в облако. Оттуда информация поступает в Интернет вещей, разрешая создавать персонализированные приложения автоматизации на базе размещения для последовательности интеллектуальных объектов и продуктов.

Команда из Университета прикладных наук и искусств Южной Швейцарии в Лугано (SUPSI) создала модели, использующие прогнозные данные о размещении для распространения информации через соцсети. Испытания показали, что они смогут обеспечить стремительный охват в соцсетях, таких как Facebook и Twitter, а также в особенных физических сетях мобильных устройств. Эти сообщения смогут реагировать на поведение местных жителей, оценивать обратную сообщение в настоящем времени и стремительнее распространяться среди целевых пользователей. Изучение снабжает более глубокое познание социального влияния на поведение человека и обнаруживает корреляции между физическим размещением, общими предпочтениями и социальными сообществами, основанными на событиях.

Уравновешивающий акт«Основная проблема для исследователей — найти баланс между данными и конфиденциальностью», — растолковывает Браун. «Верные эти смогут стоить конфиденциальности». Если в течении сбора данных происходит перехват информации о пользователях, это мешает участию.

Для обеспечения безопасности команда технологического университета Чалмерса в Швеции создала методы машинного обучения для анализа данных и автоматического принятия ответов, каковые снабжают «дифференцированную конфиденциальность». Это защищает эти людей, вводя шепетильно откалиброванный «шум» (случайные эти) в эти, забранную с устройства.Исследователи из Женевского университета обратились к второй проблеме: к жажде собрать громадные количества данных, не обращая внимания на то, что краудсенсинг может нести нагрузку на оборудование.

Если пользователи опасаются перегрузки собственного телефона, они смогут отклонять приложения, в которых употребляются неработающие датчики. Этот проект исследует модели теории игр для распределения чтобы бремени между телефонами и пользователями. в течении полевого опыта добровольцы в Сан-Франциско загрузили приложения для картирования уровней шума в городе, собирая необходимые эти для правительства, одновременно тестируя соперничающие методы распределения нагрузки между устройствами.Благодаря междисциплинарному подходу проект SwissSenseSynergy дал новые методы с потенциальными преимуществами для исследований и приложений.

На протяжении проекта разрабатывается новая архитектура опытов, именуемая Vivo, для вовлечения добровольцев в экспериментальную фазу для помощи разработки приложений.Проект SwissSenseSynergyВ проекте участвуют четыре партнера: Университет компьютерных наук Бернского университета, факультет компьютерных наук Женевского университета, Университет информационных систем и сетей SUPSI и факультет компьютерных наук и инженерии Технологического университета Чалмерса. (Швеция).

Swiss Sense Synergy до конца 2017 года финансируется программой Sinergia SNSF.


12 комментариев к “Более разумное использование мобильных данных”

  1. Нардин Андрей

    если бы не ваш путлер,то ещё летом бы всё закончилось.лицемеры ватные!

  2. если мордор в-открытую попрёт в Украину, НАТО начнёт гибридную войну в стиле их там нет.

  3. Тихоньков Богдан

    это все ваша пропаганда. а на самом деле тут жизнь идет и развивается

  4. Аузь мэй, да какой у них безвиз? С паспортом ЛДНР даже в Казахстан не пустят!

  5. Гаврилов Данила

    Не могу Кити из авиации, сказал Рембо моя сортир на аэродроме

  6. обычное какцапское *вывсеврете*. Мы уже привыкли. Так что не трать зря силы, цап.)))

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *