تعتبر مراقبة البيئة جزءًا أساسيًا من بنية المدن الذكية، حيث تسهم في اتخاذ قرارات مستنيرة تعزز الاستدامة والصحة العامة والتخطيط الحضري. ومع ذلك، فقد أثارت عمليات النشر واسعة النطاق للأجهزة الاستشعارية الذكية مخاوف بشأن استهلاك الطاقة المفرط وجمع البيانات الزائدة، فضلاً عن محدودية عمر المستشعرات.

للتغلب على هذه التحديات، نقدم إطار عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي يعزز كفاءة الطاقة في مراقبة البيئة بالمدن الذكية باستخدام تقنيات الذكاء الحدي (Edge Intelligence). يعتمد إطارنا المقترح على أجهزة حافة تمكّنها تقنية TinyML، التي تتميز باتخاذ قرارات تكيفية تعتمد على السياق، حيث تعمل بشكل ديناميكي على تنشيط المستشعرات استنادًا إلى الظروف الزمانية والمكانية والإحصاءات البيئية وقيود الطاقة.

تتمثل الفكرة الرئيسية في تنشيط المستشعرات بناءً على دالة نفع تأخذ في الاعتبار عوامل مثل الظروف البيئية في الوقت الحقيقي، موقع المستشعر، ومدة عمر البطارية المتبقية. سيسهم هذا في تقليل الاستشعار والتواصل غير الضروريين مع الحفاظ على تغطية عالية لمراقبة البيئة.

نقدم أيضًا هيكلية ذكاء حدي هرمية لدعم عمليات النشر على نطاق المدينة. وقمنا بإجراء تقييم باستخدام محاكاة على نطاق المدينة مستندة إلى بيانات بيئية متعددة المستشعرات الحقيقية. وقد أظهرت النتائج أن الآلية المقترحة تقلل بشكل ملحوظ من استهلاك الطاقة وتزيد من عمر المستشعرات مقارنةً باستراتيجيات الاستشعار الثابت والدوري، وكذلك استراتيجيات الاستشعار التكيفية المستندة إلى UCB.

تسلط هذه النتائج الضوء على الإمكانيات الكبرى للتقنيات الذكية والتكيفية في بناء أنظمة مراقبة بيئية مستدامة وفعّالة داخل المدن الذكية.