如果小型廉价设备可以看到停车场，请寻找停车位。或者，您会发现交通拥堵，提醒其他人更改路线，甚至要当心公共场所的危险情况。卡内基梅隆大学电子与计算机工程学助理教授布兰登·卢西亚（Brandon Lucia）与他的博士生Harsh Desai以及意大利特伦托大学的合作者一起构思了这种设备，这种设备以一只小而勤奋的小鸟为Camaroptera命名。 Camaroptera是一种完全由太阳能电池板供电的无电池远程图像传感器，即使在拥挤的城市环境中，它也可以无线传输数公里外的图像。 Camaroptera收集图像并通过所谓的边缘计算对其进行处理，也就是说，传感器设备自行执行数据分析，而不是花费大量时间和精力将数据发送到远程云服务器进行处理。 Camaroptera使用边缘计算，将机器学习应用于所收集的图像。根据机器学习的结果，该设备可以通过无线电发送有趣的图像，而忽略无聊的数据，从而节省了最初用于发送图像的能量。 “ Camaroptera”的神奇之处在于它可以在较大的地理区域内独立运行。该设备可以在偏远地区收集图像，然后在本地处理图像。露西亚说。 “本地计算的好处之一是它避免了使用无线电。从能量的角度来看，无线电的使用非常昂贵。 “因此，设备应如何管理其能量？有些必须用于收集数据，有些用于计算，而有些则用于通过无线电发送数据。此外，还需要找到空闲时间来收集能量。什么时候应该执行此任务呢？面对这个问题，Lucia和博士生Kiwan Maeng创建了一种新的算法和系统，用于调度能量收集设备如何利用其时间和能量。设备必须确保能够及时满足每个应用程序的需求，并且设备永远不会耗尽能量。例如，如果多云，则该设备将难以收集太阳能。因此，它将没有足够的能量来完成常规任务。调度算法可以纠正这种情况。而不是让设备执行对于复杂的高能耗任务，最好让它执行更简单的任务。 “如果您不符合系统应遵循的原始规范，则可以在可用资源有限的情况下完成仍然有用的事情。”露西亚说。它会以可预测和可控制的方式恶化。 “像Camaroptera这样的设备的另一个好处是，它们比执行相同功能的传统设备便宜。如果您想用它来监视民用基础设施，那么它真的很便宜，因为您可以大量制造它们，而且可以收集能量。这样做的一个重要好处是消除了设备维护成本。