Esineiden internet eli IoT-laitteet sijaitsevat usein sähköverkon ulottumattomissa ja ovat siten usein akkukäyttöisiä ja kytkeytyvät internetiin langattomasti. Olli Väänänen tutki väitöskirjassaan yksinkertaisia menetelmiä tällaisten anturipohjaisten IoT-laitteiden energiankulutuksen pienentämiseksi. Tutkimuksen mukaan IoT-laitteiden akunkestoa on mahdollista pidentää merkittävästi yksinkertaisilla datan pakkausmenetelmillä.
Esineiden internet- eli IoT-laitteita on valtavasti erilaisia ja eri käyttötarkoituksiin. Yksi tyypillinen sovellus on ympäristödatan mittaaminen langattomalla anturilla. Mitattava ympäristösuure voi olla esimerkiksi lämpötila, ilmankosteus, ilmanpaine tai tuuli. Tällaisia sovelluksia voidaan hyödyntää maataloudessa.
- IoT-antureilla kerättyä paikallista säätietoa voidaan hyödyntää esimerkiksi täsmäviljelyssä ja muissa älymaatalouden menetelmissä, Väänänen kertoo.
Langattomat anturisolmut ovat edullisia ja laskentateholtaan pienitehoisia laitteita, joiden energiankulutuksen tulisi olla pieni. Tällaiset anturisolmut ovat yleensä akkukäyttöisiä tai ne voivat jopa saada tarvitsemansa energian ympäristöstä.
- Anturidatan pakkaamisella ja muilla kevyillä reunalaskennan menetelmillä voidaan langattoman anturisolmun energiankulutusta vähentää merkittävästi, Väänänen toteaa.
Energiankulutuksen väheneminen datan pakkaamisella perustuu pienempään langattomasti lähetettävän datan määrään. Anturidatan pakkaamisella voidaan lähetyskertoja vähentää tai sitten yksittäisellä lähetyskerralla on pienempi datamäärä lähetettävänä. Lähetyskertojen vähentäminen on erityisen tehokas keino pienentää anturisolmun energiankulutusta. Langaton datan lähettäminen on suurin yksittäinen energiankuluttaja tällaisessa anturisolmussa. Lähetystapahtumien välillä radiolähetin voi olla pois päältä.
- Langattomia anturisolmuja voi olla kymmeniä, satoja tai jopa tuhansia sijoittuneina laajalle alueelle esimerkiksi viljelyalueille sähköverkon ulottumattomiin. Paristojen tai akkujen tyhjentyessä niiden lataaminen tai vaihtaminen on työlästä ja kallista, Väänänen kertoo.
Toinen menetelmä, jota Väänänen tutki väitöskirjassaan, on anturidatojen yhdistäminen johonkin toiseen dataan. Rikastamalla mitattua anturidataa esimerkiksi avoimella datalla, on antureiden määrää mahdollista vähentää tai mittaussyklejä pidentää. Laitteiden vähentäminen laskee kustannuksia ja mittaussyklien pidentäminen vähentää lähetyskertojen määrää ja siten pienentää energiankulutusta. Energiankulutuksen pieneneminen pidentää laitteiden elinaikaa.
Väänänen osoitti väitöskirjassaan, että kehittämänsä kevyet lineaariseen regressioon perustuvat anturidatan pakkausmenetelmät soveltuvat hyvin ympäristösuureiden pakkaamiseen. Pakkausmenetelmien avulla voidaan langattoman anturisolmun elinikää pidentää huomattavasti.
Olli Väänänen on valmistunut diplomi-insinööriksi (2002) ja tekniikan lisensiaatiksi (2016) Oulun yliopistosta. Hän on työskennellyt Nokia Networksillä testaussuunnittelijana sekä Botnia Hightechilla elektroniikkasuunnittelijana ja tiimipäällikkönä. Vuodesta 2005 alkaen hän on toiminut Jyväskylän ammattikorkeakoulu Jamkissa ensin lehtorina ja vuodesta 2017 alkaen yliopettajana. Väänäsen ohjelmisto- ja tietoliikennetekniikan väitöskirja ”Lightweight Methods to Reduce the Energy Consumption of Wireless Sensor Nodes with Data Compression and Data Fusion” tarkastetaan ensi viikolla.
Kuva: AdobeStock
Oletko koskaan miettinyt miten kokonaiskustannukset eroavat käyttäessäsi kideresonaattoria tai MEMS-oskillaattoria? Tämä kysymys ei ehkä tule ensimmäisenä mieleen valintaprosessissa, koska kide näyttäisi olevan hinnaltaan niin paljon halvempi – ainakin pintapuolisesti tarkasteltuna. Vaikka kiteiden yksikkökustannukset ovat yleensä oskillaattoreita halvempia, niin kokonaiskustannuksia laskettaessa tilanne näyttääkin aivan toiselta.
Eyeo, uusi spin-off belgialaisesta tutkimuslaitos imecistä, on kehittänyt mullistavan kameratekniikan, joka uhkaa tehdä perinteisistä RGB-värisuotimista historiaa. Yritys on onnistunut kolminkertaistamaan kuvakennon valoherkkyyden ja murtamaan nykyisten kameroiden fyysiset rajat uudella värinjakotekniikalla, joka ei enää suodata valoa pois vaan ohjaa sen tehokkaasti eri väreihin. Tämä läpimurto voi muuttaa perustavanlaatuisesti kameroiden toimintaa niin älypuhelimissa, VR-laseissa kuin turvalaitteissakin.
Business Finland on myöntänyt Jyväskylän yliopistolle merkittävän, 840 000 euron rahoituksen tutkimushankkeelle, jonka tavoitteena on tutkia generatiivisen tekoälyn (GenAI) hyödyntämistä ohjelmistokehityksen eri vaiheissa. Hanke kantaa nimeä Generative AI for the Software Development Life Cycle, ja sen kokonaisbudjetti Jyväskylän yliopiston osalta on 1,2 miljoonaa euroa, josta 30 prosenttia katetaan yliopiston omarahoituksella.
