Mycket av den information som ligger till grund för de utmaningar som samhället står inför i dag – såsom terroristverksamhet, globala miljöförändringar och naturkatastrofer – är geospatial till sin natur. Ett vardagligt exempel på viktig geospatial data är platsen för en mobiltelefonanvändare som har ringt 911 i en nödsituation. I terroristsituationer är ursprunget till och destinationerna för telefonsamtal, enskilda personers resemönster, spridningsmönster för luftburna kemikalier, bedömning av riskområden och fördelning av resurser alla geospatiala data. Allteftersom volymen av geospatiala data ökar med flera storleksordningar under de kommande åren, kommer också potentialen för motsvarande framsteg i kunskapen om vår värld och i vår förmåga att reagera på förändringar att äga rum. Denna artikel, som behandlar viktiga forskningsutmaningar inom platsmedveten databehandling, är utdragen från IT-färdplan till en geospatial framtid (SEE NRC RAPPORTS SIDABAR). I rapporten beskrivs en tvärvetenskaplig forskningsfärdplan med fokus på utmaningar inom platsmedveten databehandling, databaser och datautvinning samt interaktionsteknik mellan människa och dator. Konvergensen (SE FIGURE 1.1) av framsteg inom dessa tre områden, kombinerat med en kraftig ökning av kvaliteten och mängden geospatial information, lovar att förändra vår värld. Geospatiala data har blivit av avgörande betydelse på områden som krishantering och folkhälsa, nationell säkerhet och internationell handel. Just-in-Time Mapping Scenario (SEESIDEBAR) illustrerar kommitténs vision om vad som är möjligt med integrativa, tvärvetenskapliga forskningsinsatser. Olika tekniska framsteg kommer att behövas för att uppnå denna fantasifulla framtid. Framsteg i databaser kan förbättra vår förmåga att integrera geospatial data (som ofta är av myriad format, konventioner, och semantik) och att representera objekt, såsom en löpeld, som rör sig och utvecklas över tiden, ibland visas eller försvinner med oregelbundna intervall. Analys och utvärdering av data skulle gynnas av nya metoder för datautvinning som är utformade för att fungera på komplexa, mycket dimensionerade data som representerar objekt som kan genomgå kontinuerliga förändringar. Ny teknik som stöder mänsklig interaktion med geospatiala data skulle göra det möjligt för individer från geospatiala informationsspecialister till beslutsfattare till räddningspersonal att få tillgång till, visuellt utforska och bygga upp kunskap från geospatiala data och tillämpa kunskapen på kritiska problem som både vetenskap och samhälle står inför. En kort översikt från IT-färdplan till en geospatial framtid med viktiga forskningsinriktningar i databaser, datautvinning och människa-datorinteraktion beskrivs i slutet av artikeln. Denna artikel fokuserar på forskningsmöjligheter inom platsmedvetna datorer. Framsteg på detta område kan få viktiga konsekvenser inte bara för hur geospatiala data förvärvas, utan också för hur och med vilken kvalitet de kan levereras, och hur mobila och geografiskt distribuerade system utformas. Sensorer som registrerar deras läge och viss information om den omgivande miljön (t.ex. temperatur och luftfuktighet) används för att övervaka tillståndet för vägar, byggnader, jordbruksgrödor och många andra objekt. Till exempel, Smart Dust sensorer (enheter som kombinerar mikroelektromekaniska sensorer med trådlös kommunikation, bearbetning och batterier i ett paket om en kubikmillimeter i storlek) – för närvarande i sin barndom-kan sättas ut längs avlägsna bergsvägar för att bestämma hastigheten och riktningen för passerande fordon eller kan fästas på djur eller även insekter för att registrera var de reser (Pister, 2002). Data som överförs trådlöst i realtid från dessa sensorer ökar inte bara volymen utan också komplexiteten hos tillgängliga geospatiala data.
De stora utmaningarna inom geospatial databehandling togs upp i sammanfattningen av NRC:s senaste IT-färdplan för en geospatial framtida Ref.
Challenges in location-aware computing
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}