صحة المستشعرات وجودة البيانات
اكتشف المستشعرات التي بدأت تعطي قراءات خاطئة أو صامتة قبل أن تضلل أحداً، وأخبر الفنيين أين يذهبون أولاً.
التفاصيل
شبكة المستشعرات لا تفيد إلا بقدر ثقتنا بقراءاتها. مستشعر تراكم عليه الغبار يقرأ أقل من الواقع، وآخر فقد الاتصال يترك خريطة بلا بيانات، وثالث علق على رقم ثابت لساعات دون أن ينتبه أحد. وكل قراءة خاطئة تصل إلى تنبيه أو خريطة أو قرار.
مهمتك بناء نظام يراقب صحة المستشعرات من بياناتها نفسها: يكتشف القراءات الثابتة بلا سبب، والقفزات غير المنطقية، والانقطاعات، والانحراف البطيء مقارنة بالمستشعرات المجاورة. لا نطلب نموذج تعلم آلي معقداً، بل قواعد واضحة يستطيع الفني فهمها ومراجعتها.
والمخرج النهائي ليس رسماً بيانياً بل قائمة عمل: أي المستشعرات يجب فحصها اليوم، ولماذا، وما مدى ثقتك بالحكم. قائمة قصيرة دقيقة أنفع من قائمة طويلة تضيع فيها الأولويات.
النتائج المتوقعة
- قواعد مكتوبة لاكتشاف ثلاث حالات خلل على الأقل
- قائمة مرتبة بالمستشعرات التي تحتاج فحصاً مع سبب كل منها
- مؤشر ثقة لكل حكم بحيث يعرف الفني ما يمكن الاعتماد عليه
- اختبار على بيانات فيها أعطال معروفة لقياس الدقة
البيانات المتاحة
سجل قراءات PM2.5 لمئة مستشعر على مدى ثلاثة أشهر بصيغة CSV قائمة بأعطال معروفة ومؤكدة لاستخدامها في الاختبار مواقع المستشعرات لتحديد الجيران المتقاربين سجل زيارات الصيانة السابقة مع تواريخها