Framework AI per il Monitoraggio Ambientale nelle Smart City a Basso Consumo Energetico

Un nuovo framework basato sull'intelligenza artificiale mira a ridurre il consumo energetico nel monitoraggio ambientale delle smart city. Il framework, descritto nel preprint arXiv 2605.22824, utilizza dispositivi edge abilitati TinyML e un processo decisionale adattivo sensibile al contesto per attivare dinamicamente i sensori in base a condizioni spazio-temporali, statistiche ambientali e vincoli energetici. Una funzione di utilità considera le condizioni in tempo reale, la posizione del sensore e la durata residua della batteria per ottimizzare l'attivazione dei sensori. Questo approccio affronta le preoccupazioni relative al consumo eccessivo di energia e alla raccolta di dati ridondanti in implementazioni su larga scala di sensori, potenzialmente prolungando la vita dei sensori e migliorando la sostenibilità.