震惊！生老病死竟可物理响应分析 | 文末福利
最后更新：2020-04-02 11:45:19 手机定位技术交流文章
随着万物互联时代的到来，物联网技术在我们身边随处可见:我们用智能门锁进入房间，智能窗帘慢慢拉开，智能扫地机器人开始工作...
当我们密切关注周围物联网设备的发展时，一个人在10多年前关注了一个有趣的应用领域:斑马网，一个由他为生物学家开发的斑马系统，被用来研究斑马在野外的生活行为。在恶劣的网络环境中，ZebraNe使用安装在斑马身上的传感器来交换信息和记录斑马的活动，这些信息将通过信息收集站传输。
他是卡耐基梅隆大学电气与计算机工程副教授张展。
除了ZebraNet，他在智能城市、医药、新零售等领域的物联网技术方面也有很好的研究成果。
张嘉最近的工作集中在利用设备和结构的物理特性作为传感器来发现它们周围的物理信息。他的工作结合了基于机器学习的数据模型、物理模型和启发式模型，以提高对传感系统的理解。
2019年12月6日至7日，张佳将在“2019嵌入式智能国际会议”上发表题为“在物理世界中学习:使结构成为传感器”的报告(注册地址在文章末尾)。
张展
移动传感器网络的开端:ZebraNet
张家说，ZebraNet是移动传感器网络研究领域的开端。它不需要基础设施，是第一个部署的移动传感器网络。它获得了时代论文测试奖，被引用超过2500次。
该系统是一个点对点的延迟容忍网络，为生物学家提供斑马全球定位系统跟踪信息。张展的团队在肯尼亚部署了斑马网络，测试了15只斑马，并获得了超过两个月的数据。除了斑马研究之外，斑马网还可以应用于移动电话的传感器系统，今天它也被用在许多研究中。
传感器系统的新播放方法
在谈到本次会议的主题“在物理世界中学习:使结构成为传感器”时，张佳说，作为传感器的结构是传感系统，其中结构(例如建筑物)充当物理传感器元件，并且可以分析结构响应(例如振动运动)以理解物理事件的详细信息(例如人在建筑物中移动)。这与传统传感器不同。
例如，麦克风的物理元件是麦克风上的微型振膜。随着传感器的接近，该结构降低了传感系统的部署难度，并增加了它们感知的事物数量。然而，有许多因素(例如波在建筑物中的传播、建筑材料、步行速度、居住者的运动、机械操作等)。)这将大大增加问题的难度。
他研究发现，通过整合物理知识、驱动传感系统和调整数据模型，他减少了对初始标记数据的依赖，从而使数据科学能够应用于实际的物理系统。
结构(如建筑物或车辆)被视为传感器的物理元件，其物理响应被用于感测人(位置、身份、健康状况、情绪、体重等)。)建筑物内或周围环境(空空气污染、交通状况等。)。
应用
《哈利·波特》一书中写道，当有人打开一张名为“掠夺者”的地图时，他们可以看到霍格沃茨的人和他们的脚印。当然，这在书中是神奇的。
事实上，张展还发挥了传感器系统技术的“魔力”。他将传感器系统和学习方法应用于许多领域:
1.医疗保健:张佳和他的医疗伙伴使用传感器系统来感知病人的状况。与文森特协作系统，浸信会家园观察和帮助老年人，以找出他们是否已经跌倒。
他与阿勒格尼综合医院合作，了解跌倒的风险和老年痴呆症的发病情况。
通过与全国儿童医院合作，通过早期发现阿米什社区儿童的肌营养不良，患病儿童的预期寿命延长了50%(从20岁到30岁)。
2.全市出租车/无人机监控:张展和清华大学已经连续三年在五个城市的100多辆出租车上部署了相关系统。目前，它还扩展到共享自行车。
驱动和模型集成的工作也应用到微型无人机项目中，构建了一个用于应急感知的异构无人机。
3.智能农场:张家和贝塔格罗合作通过农场结构的振动来检测猪的疾病。这些振动对不良环境(如各种动物的排泄物)非常有效，并可能减少农场抗生素的使用。
4.零售:在智能零售领域，他与艾菲和家乐福合作实现独立购物(类似亚马逊围棋，但没有员工参与)。他们在亚洲和美国开设了第一家完全自主的商店，他们的欧洲商店于2019年10月开业。
这里面使用了哪些技术？
张家说，为了减少训练系统所需的数据量，即减少数据的维数，使用了以下方法:
1.将基于物理的模型与系统的经验模型相结合，以创建更多数据。
2.启动物理传感系统以提高数据质量并实现最佳学习。
3.通过对数据分布变化的物理学习，优化不同应用场景之间的数据适应。
本质上，所有的目标都是采用系统的方法来解决学习问题。将数据视为唯一的信息来源，并利用数据收集、物理世界和人类感知。
与志趣相投的人一起走，与尖端技术一起发展。
传感器之间的通信是一个巨大的开销，使传感器正常连接和工作通常是最昂贵的部分。美国的AiFi商店有40公里长的电线来容纳所有它需要的传感器。随着5G的发展，张家相信会有更好的通信和物联网支持，这将大大支持更多的传感器数据传输。
张佳一直致力于嵌入式系统的研究，尤其是基于移动传感器的嵌入式系统，但所涉及的解决方案非常广泛:从他学生时代为斑马开发的ZebraNet，到上述课题的研究，以及在国际计算机学会第14届嵌入式网络传感器系统国际会议上获奖论文“HAP-混合自适应粒子滤波实现动态高精度空气体污染信息场重建”，该论文研究并解决了在城市地区高时间和高分辨率空气体污染信息场的重建问题。他为什么能关注这么多的应用场景？
张展说，不仅在上述领域，他还致力于动物、农业、医疗保健、环境和零售应用。
从技术上讲，传感器系统的优势在于它将我们数百年来积累的知识应用到数据科学中。它解决了实际系统中数据维数高的问题。因为我们减少了需求，这消除了实际应用中数据收集的主要障碍。这就是为什么我能很快注意到这么多领域的应用。
从合作伙伴的角度来看，张嘉说他很幸运能与许多聪明的合作伙伴共事。例如，斯坦福大学的海永诺、加州大学美塞苔丝德分校的时嘉·潘、清华大学的张林、美国国际金融投资公司的史蒂夫·顾以及博士生(卡洛斯·鲁伊斯·多明戈斯、穆斯塔法·米尔舍卡里、阿德奥拉·班尼斯、陈月娇·邦德、若奥·迪奥戈·法尔考、杰西·柯德林、卡尼塔·纳鲁泰普)。
“他们比我聪明得多。”张展说。
CURD程序员不够懒吗？
在张嘉对许多领域的研究中，作者似乎看到了他对这些不同领域的求知欲和好奇心。今年，几位诺贝尔奖得主谈到了“好奇心”。例如，生理学或医学奖获得者格雷格·塞门扎说，“我有一副神奇的眼镜。我的眼镜很好奇。当我怀着好奇心看这个世界时，每一个现象和每一件事都与我的研究方向有关。”
然而，在实际工作中，许多程序员嘲笑他们的日常工作为“凝乳”(添加、删除、修改和检查)，重复工作，并且没有发现和研究问题的好奇心。
对此，张展表示，不仅程序员、教师和建筑工人，我们都需要好奇心来改善他们的处境，进而改善社会。
苹果为什么会掉下来？这种好奇心导致重力。对地震的好奇制造了结构传感器。
他还提到了一个有趣的观点:我认为好奇心等于懒惰。我们懒得走路，所以我们驯服了马。我们懒得去打猎。所以有了农业。程序员懒得制造机器，所以他们有可编程的计算机。
因此，对于程序员来说，如果他们的工作是重复性的，不涉及好奇心，也许他们不够懒。
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