QoE

碳智能工业 - IEEE物联网期刊

行业5.0受到了各种现代技术的授权，例如人工智能（AI），物联网（IoT），通信系统（例如5G/6G），网络体系结构（例如软件定义的网络）和机器人技术。物联网是行业5.0或智能城市应用或自动驾驶（自动驱动）运输的最重要的推动者之一。它连接了各种数据生成器（设备，传感器，人员），并使它们能够互相交流和无缝互动。物联网收集数据（或大数据），并在大量数据中心（云）或本地计算服务器（Edge）（Edge）（批量或实时）处理（以批量或实时）进行处理，以改善基本过程，使其成为可衡量的，更量化的过程，为工业IoT（IIT）铺平了道路。IIOT吞噬基于AI的技术，以提供增强的自动化和嵌入式情报，以实时实现决策，并以较低的成本实现优化的决策。工业应用程序背后的主要驱动力（例如智能工厂，智能空气动力系统和智能防御生态系统）是提高规定的工业环境中所有事物（QOE）的质量。尽管IIOT范式增持的潜在好处是它的挑战，但在全球范围内一直担心的一个关键挑战与能源消耗的增加有关。在常规生态系统中，对数据中心的依赖处理物联网设备生成的大量数据最终在云数据中心的扩展中（涉及一个或多个位置的数百万服务器）。这种扩展直接影响全球能源消耗和碳排放。因此，在过去的几年中，研究范围一直关注这个问题，并且已经出现了许多解决方案以部分解决此问题。对气候变化的担忧导致能源效率也是联合国可持续发展议程的关键垂直行业。最近的一份报告1提出，尽管物联网技术将在2030年到2030年增加34 TWH，但使用智能物联网解决方案将有助于将能源消耗降低1.6 PWH（即每年足以支持13650万户主）。应对气候变化和不断增加的碳足迹的关键挑战，可以利用碳智能计算来管理计算范式的不断增加的能源需求。例如，碳智能解决方案可以利用AI技术来了解能源预测，预测小时碳强度，预测内部小时功率需求，并最终以智能方式与低碳能量供应相结合。以这种方式，未来可以通过基于时间和位置来转移IIT负载来见证最小化的碳排放。在这里，重要的是要从碳 - 智能计算中了解碳吸收计算（基于可以从太阳能和风中使用更多能量的时间）之间的差异，该计算考虑了可用的无碳能量的时间和位置。本期特刊将充当提出新颖的解决方案和技术以支持碳智能IIOT生态系统的平台。本期特刊将涵盖与IIOT或反之亦然相关的各个方面。我们呼吁研究人员（在学术界或行业工作）分享其有关IIOT碳智能计算的最新未发表的高质量研究工作。相关主题包括但不限于以下内容：