如果一個小型、廉價的設備可以觀察停車場，尋找車位。或者可以發(fā)現(xiàn)交通堵塞，提醒他人改變路線，甚至可以留意公共場所的危險情況。

卡內基梅隆大學電氣和計算機工程助理教授布Brandon Lucia和他的博士生Harsh Desai以及來自意大利特倫托大學的合作者一起構思了這樣一個裝置，他們以一種小巧而勤勞的鳥類命名為Camaroptera。

Camaroptera是一個完全由太陽能電池板供電的無電池遠程圖像傳感器，即使在擁擠的城市環(huán)境中，也能將圖像無線傳輸?shù)綌?shù)公里之外。Camaroptera收集圖像并通過所謂的邊緣計算進行處理，即傳感器設備自行進行數(shù)據(jù)分析，而不是花費大量時間和精力將數(shù)據(jù)發(fā)送到遙遠的云服務器進行處理。

利用邊緣計算，Camaroptera將機器學習應用到其收集的圖像中。根據(jù)機器學習的結果，設備可以通過無線電發(fā)送有趣的圖像，而不理會無趣的數(shù)據(jù)，從而節(jié)省了原本用于發(fā)送圖像的能源。

"Camaroptera "的神奇之處在于它可以獨立運行，并且可以在大面積的地理區(qū)域內運行。該設備可以在偏遠地區(qū)收集圖像，然后在本地處理圖像，"Lucia說。"在本地進行計算的好處之一是，它避免了使用無線電。從能源的角度來看，使用無線電是非常昂貴的。"

那么，設備應該如何管理其能量呢?有些必須用于收集數(shù)據(jù)，有些用于計算，有些用于通過無線電發(fā)送數(shù)據(jù)。另外，它還需要找閑置時間來收集能量。它應該在什么時候做這些任務呢?面對這個問題，Lucia和博士生Kiwan Maeng創(chuàng)造了一種新的算法和系統(tǒng)，用于調度能量收集設備如何使用它的時間和能量。

設備必須確保每個應用的需求都能及時得到滿足，而且設備永遠不能耗盡能量。例如，如果是陰天，設備就很難采集太陽能。因此，它就沒有足夠的能量來完成平時的任務。調度算法可以糾正這種情況。

與其讓設備執(zhí)行復雜的能源密集型任務，不如讓它執(zhí)行更簡單的任務。

"如果你不能滿足系統(tǒng)應該做什么的原始規(guī)范，你可以在有限的可用資源下做一些仍然有用的事情，"Lucia說。"設備會以可預測和可控制的方式變得更糟。"

像Camaroptera這樣的設備的另一個好處是，它們比執(zhí)行相同功能的傳統(tǒng)設備更便宜。如果你要用這個來監(jiān)控民用基礎設施，那就真的很便宜，因為你可以大量制造它們，能量收集的一個重要好處是消除了設備維護成本。