Il monitoraggio ambientale consiste nell'acquisizione di qualsiasi tipo di dato che contribuisca a mostrare come si comporta il mondo che ci circonda, come influisce sulla nostra vita e come può essere controllato. I dati di monitoraggio ambientale includono dati provenienti da fonti naturali - ad esempio le precipitazioni o la composizione del suolo - e da processi umani o industriali, ad esempio i rifiuti umani o le emissioni dei veicoli.
Il monitoraggio ambientale è una funzione che rientra nell'ambito di un ambiente intelligente, che è un'implementazione specifica dell'Internet delle cose (IoT) e mira a rendere la vita delle persone più sicura, confortevole, ecologica e produttiva. Un'implementazione dell'IoT è quella che si concentra su un'area specifica di utilizzo nei mondi intelligenti, ad esempio le build intelligenti, le città intelligenti, la vendita al dettaglio intelligente e l'industria intelligente.
Nel mondo naturale, il monitoraggio ambientale si concentra su aria, suolo e acqua. Ad esempio, nel monitoraggio dell'aria, le reti di sensori e i sistemi di informazione geografica (GIS) monitorano l'inquinamento, i dati topografici e meteorologici per analizzare gli inquinanti atmosferici. Nei dati di monitoraggio dell'acqua, i campioni di acqua vengono analizzati per misurare i dati chimici, radiologici e biologici rispetto ai dati demografici della popolazione. Nel monitoraggio del suolo, si monitorano i campioni di terreno per verificare la salinità, la contaminazione e l'acidità per analizzare la qualità del suolo in agricoltura e prevedere il potenziale di erosione, inondazioni e minacce alla biodiversità ambientale.
Nelle case delle persone e nelle comunità urbane, il monitoraggio ambientale include altri tipi di dati di monitoraggio e analisi, come ad esempio i volumi di traffico, i dati demografici della popolazione, la sicurezza, la scarsità di risorse, la salute di build e abitazioni, le infrastrutture cittadine e la sicurezza alimentare.
Il monitoraggio ambientale si estende al monitoraggio globale dell'ambiente. Ad esempio, il monitoraggio dei gas serra (GHG). I gas serra causano il cambiamento climatico e contribuiscono a condizioni meteorologiche estreme, interruzioni dell'approvvigionamento alimentare e problemi di salute causati da alti livelli di smog e inquinamento.
La sfida più grande per gli ambienti intelligenti è rappresentata dalle enormi quantità di dati che devono essere setacciati, monitorati, analizzati e utilizzati in modo proattivo per creare soluzioni alle sfide quotidiane.
Gli avvisi personalizzati e la visualizzazione dei dati consentono di identificare e prevenire rapidamente i problemi di salute e di prestazioni della rete.
Il monitoraggio ambientale può riguardare solo la funzionalità di monitoraggio dei sensori, ad esempio utilizzando il CCTV per monitorare il comportamento delle persone. Ma per avere un valore reale, le applicazioni di monitoraggio ambientale devono avere la capacità di comprendere i valori misurati e di elaborare soluzioni per le sfide quotidiane. Tra le sfide quotidiane vi sono i cattivi raccolti in agricoltura, i cambiamenti climatici, i problemi di salute dovuti all'inquinamento nelle città e la bassa produttività nelle fabbriche ad alta intensità di lavoro.
Un'applicazione del monitoraggio ambientale è la qualità dell'aria. Le polveri sottili originarie hanno solitamente un'origine naturale. Le polveri sottili secondarie sono create da complesse reazioni chimiche di sostanze gassose come le emissioni di automobili, sistemi di riscaldamento, processi agricoli e processi industriali. Il monitoraggio ambientale aiuta gli scienziati a comprendere l'esatta composizione delle polveri in aree specifiche, ad esempio nelle aree urbane rispetto a quelle industriali, e a livello globale. Il monitoraggio ambientale delle polveri può aiutare i ricercatori del settore sanitario a valutare l'effetto degli inquinanti delle polveri sulla salute delle persone. Il monitoraggio ambientale delle polveri aiuta gli urbanisti e l'industria manifatturiera a creare regolamenti per i livelli accettabili di polveri emesse dai veicoli e dai processi industriali.
I dati dei "sensori di foglie bagnate" nel settore agricolo misurano l'umidità delle foglie delle colture, che viene analizzata per fornire informazioni agli agricoltori sulle condizioni attuali delle loro colture e per mostrare i modelli su diverse stagioni e anni, in merito all'effetto delle condizioni meteorologiche sulla produzione.
Nell'industria mineraria, i campioni di acqua vengono analizzati per formulare piani di gestione dell'acqua validi e per prevedere l'impatto delle operazioni minerarie sull'ambiente.
Esistono due tipi principali di applicazioni per il monitoraggio degli ambienti intelligenti.
In primo luogo, vi sono applicazioni per monitorare e controllare gli eventi ambientali e i processi industriali che possono avere un impatto negativo sull'ambiente, come i disastri naturali e i rifiuti tossici prodotti dai processi industriali. Queste applicazioni misurano anche l'impatto delle attività umane, come la crescita della popolazione, sull'ambiente. Le applicazioni di monitoraggio e controllo analizzano diversi input, ad esempio i biologi marini studiano l'effetto delle quote di pesca sugli stock di pesce e l'impatto dei rifiuti di plastica sulla vita marina. Gli psicologi ambientali analizzano i dati ambientali per misurarne l'impatto sul benessere e sul comportamento delle persone, ad esempio la loro motivazione a riciclare.
In secondo luogo, esistono applicazioni per migliorare il modo in cui operano alcuni settori dell'ambiente in generale. Il monitoraggio ambientale intelligente fornisce informazioni per creare linee guida sostenibili per la regolazione di sistemi mission-critical come le reti energetiche e di trasporto; ecosistemi di sicurezza alimentare come l'agricoltura e la biologia marina; processi di gestione delle acque e dei rifiuti. Il monitoraggio ambientale consente anche la progettazione e la manutenzione ecologica di case, build e città connesse.
Notifiche in tempo reale significano una risoluzione più rapida dei problemi, in modo da poter intervenire prima che si verifichino problemi più gravi.
Gli ambienti intelligenti hanno elementi fisici e non fisici. Gli elementi fisici includono dispositivi IoT in grado di connettersi a Internet, come indossabili, chip per computer, interfacce, sensori, attuatori, robot e computer. Gli elementi non fisici alla base degli ambienti intelligenti comprendono dati, codice informatico, modelli di apprendimento automatico e protocolli software, standard e quadri teorici.
Un dispositivo IoT è un dispositivo in grado di connettersi a Internet, in modalità wireless o tramite una connessione cablata. Nei mondi intelligenti, i dispositivi IoT sono solitamente, ma non sempre, wireless. Un dispositivo IoT si integra con la tecnologia che supporta le connessioni di rete, con il software funzionale come le API e con sensori e attuatori. I dispositivi IoT consentono il trasferimento automatico di informazioni tra oggetti, persone e software senza l'intervento umano.
Negli ambienti intelligenti, i dati vengono raccolti da più fonti, ad esempio applicazioni software, sensori e attuatori.
I sensori di temperatura, prossimità, gas, fumo, acqua e qualità dell'aria forniscono i dati di input per le applicazioni di monitoraggio ambientale. Un sensore è un dispositivo fisico - ad esempio un rilevatore di movimento o un interruttore della luce - che converte eventi o caratteristiche fisiche. Un attuatore è un dispositivo fisico - ad esempio un interruttore o una valvola - che converte i segnali elettrici in eventi fisici, ad esempio la climatizzazione.
Negli ambienti intelligenti, i dati dei sensori vengono caricati su database cloud e data lake, dove vengono monitorati e analizzati e possono essere utilizzati per sviluppare applicazioni intelligenti e ad autoapprendimento.
I sistemi operativi (OS) IoT sono integrati nella maggior parte dei dispositivi IoT, consentendo loro di connettersi alle applicazioni di gestione dei dispositivi IoT. Esempi di OS IoT sono Nucleus RTOS, TinyOS e Amazon FreeRTOS.
La WSN è una tecnologia spesso utilizzata nei sistemi IoT come gli ambienti intelligenti. In un sistema WSN, una grande collezione di sensori, ad esempio una rete mesh, viene utilizzata per raccogliere e inviare dati attraverso un router a Internet in un sistema IoT. Mentre una rete IoT può includere dispositivi cablati, una WSN può non includere dispositivi cablati.
Un esempio di WSN è una rete di sensori wireless che monitorano le precipitazioni in un'area e che possono essere o meno collegati a una rete di ambienti intelligenti.
Le tecnologie utilizzate negli ambienti intelligenti sono trasparenti anche per gli utenti non tecnici e la CCTV svolge un ruolo importante nel consentire questa trasparenza.
Ai sistemi per ambienti intelligenti si può aggiungere un software di videosorveglianza specializzato che fornisce funzionalità come il rilevamento del movimento, il tracciamento dei volti e l'archiviazione dei dati. Un esempio di sorveglianza CCTV negli ambienti intelligenti è il monitoraggio della sicurezza in case, uffici e fabbriche. Il CCTV può fornire prove documentali di attività criminali, ma viene anche utilizzato per studiare l'attività urbana, ad esempio il volume del traffico urbano e pedonale. La comprensione dei volumi di traffico aiuta gli urbanisti a migliorare la progettazione delle infrastrutture urbane.
I vantaggi derivanti dalle soluzioni costruite sulle reti IoT includono le funzionalità per il funzionamento a distanza dei dispositivi connessi, come i sistemi di comunicazione delle linee elettriche e la sicurezza CCTV.
Gli ambienti intelligenti automatizzano la raccolta di dati sul campo nell'ambiente naturale, come la qualità dell'aria, le precipitazioni, il consumo di energia e la gestione dei rifiuti. Le azioni intraprese dall'analisi dei dati di monitoraggio ambientale possono ridurre i gas serra e creare un pianeta più sano.
Gli ambienti intelligenti offrono alle organizzazioni la possibilità di creare nuovi modelli di business basati su big data e intuizioni predittive per proteggere l'ambiente, aumentare la produzione, migliorare la qualità della vita, consentire di prendere decisioni informate e promuovere la sicurezza sul posto di lavoro.
Le applicazioni analitiche negli ambienti intelligenti monitorano il traffico, l'inquinamento, i rifiuti, l'utilizzo di acqua ed energia, la criminalità e le infrastrutture. Ciò fornisce ulteriori capacità di convertire i dati grezzi in avvisi, approfondimenti e azioni automatizzate, ad esempio interrompere l'erogazione dell'acqua quando viene rilevata una perdita.
La misurazione della qualità dell'aria è obbligatoria nella maggior parte delle città e delle industrie per rispettare le normative ambientali.
Nell'agricoltura intelligente, i vantaggi del monitoraggio ambientale includono il rilevamento automatico e l'eradicazione dei parassiti, una migliore qualità e resa delle colture, un migliore monitoraggio delle condizioni delle colture, del bestiame, del clima e del suolo, nonché il monitoraggio delle serre, dell'irrigazione, della fertilizzazione e del bestiame.
Il rilevamento delle perdite in un ambiente intelligente può favorire la conservazione dell'acqua.
Il pagamento per la rimozione dei rifiuti al di sopra di un determinato limite può portare alla riduzione dei rifiuti solidi e promuovere le pratiche di riciclaggio.
Il monitoraggio ambientale ha aumentato la consapevolezza dell'impatto della vita umana sul pianeta e ha portato a una spinta globale per ridurre l'uso della plastica, ridurre le emissioni a effetto serra e promuovere la sicurezza alimentare.
Gli studi disponibili indicano che molte organizzazioni che hanno adottato l'IT hanno difficoltà a generare valore dai dati estratti e a utilizzarli per migliorare i processi decisionali aziendali. L'incapacità di gestire e monitorare i sistemi IoT, dovuta all'inesperienza e alla mancanza di linee guida sulle best practice, si acuisce nelle aziende in cui i sistemi IoT non sono maturi e i dipendenti non hanno esperienza specialistica in materia di IoT.
Il controllo della qualità può essere difficile in alcune aree dell'IoT, ad esempio nel settore manifatturiero, dove prodotti e servizi provenienti da Paesi diversi hanno standard diversi in termini di qualità, sicurezza e conformità alle normative.
In alcuni casi, e dato che l'IoT si sta evolvendo così rapidamente, le normative governative spesso non riescono a tenere il passo con lo stato attuale della tecnologia e non ci sono controlli sufficienti per regolare gli standard ambientali, come per le emissioni dei veicoli. Inoltre, non tutti i Paesi sono d'accordo sulle leggi internazionali che tentano di regolare i livelli accettabili di inquinamento e di monitorare la sostenibilità di risorse scarse.
Non esiste uno standard universale per i dispositivi IoT, ad esempio ZigBee ha rappresentato una sfida alle offerte di rete mesh di Bluetooth. Senza uno standard universale, possono sorgere problemi di compatibilità e sicurezza. Inoltre, alcuni sistemi IoT utilizzano protocolli e tecnologie diverse, creando configurazioni troppo complesse e difficili da mantenere.
Le reti IoT si basano su un paradigma client-server centralizzato per autenticare, autorizzare e connettere i diversi nodi. Con l'aumento del numero di nodi, c'è il rischio di un collo di bottiglia sul lato server. In futuro, la soluzione ai colli di bottiglia potrebbe essere l'adozione di modelli di fog computing, in cui i dispositivi IoT fungono da hub per le operazioni critiche in termini di tempo e i server cloud eseguono la manipolazione dei dati e le attività analitiche.
L'IoT utilizza e genera dati strutturati e non strutturati. I sistemi legacy non sono in grado di elaborare i dati non strutturati, quindi i sistemi IoT potrebbero richiedere interfacce aggiuntive per gestire questi dati.
I difetti degli algoritmi di apprendimento automatico (ML) possono creare falsi positivi o falsi negativi, il che comporta un ulteriore lavoro manuale nei sistemi mission-critical.
PRTG Network Monitor è un software di monitoraggio di rete completo e tiene traccia dell'intera infrastruttura IT.
Comprendere l'ambiente e i dati che produce senza monitorarlo è come usare un PC senza un monitor. A causa della complessità dei sistemi smart world, le organizzazioni hanno il formidabile compito di monitorare database, applicazioni, prestazioni, servizi cloud, hardware e servizi, nonché tecnologie specializzate di settori di nicchia.
La soluzione è una piattaforma che fornisce approfondimenti intelligenti su tutte le aree di una rete smart world, nonché notifiche e avvisi automatici. PRTG Monitor è una piattaforma che fornisce funzionalità di monitoraggio plug-and-play per qualsiasi nicchia del mondo smart e qualsiasi tipo di tecnologia o hardware.
L'approccio di PRTG al monitoraggio ambientale combina il monitoraggio condizionale e il monitoraggio contestuale. Il monitoraggio condizionale si riferisce al monitoraggio della funzionalità dei sensori (ad esempio i sensori CCTV), mentre il monitoraggio contestuale si riferisce alla registrazione e alla comprensione dei rispettivi valori misurati.
