RUDN-matematiker har föreslagit ett incitament för att uppmuntra deltagare till mobil publikavkänning. Data som samlas in av sensorer inbyggda i personliga mobila enheter (som smartphones) kan utbytas mot trådlös batteriladdningstjänster. Verket publicerades i IEEE trådlös kommunikation .

Majoriteten av moderna smartphones är redan utrustade med sensorer som registrerar miljöinformation som barometrar, magnetometrar, ljud- och ljussensorer, termometrar, och även sensorer för skadlig strålning och luftfuktighet. Nästa generations prylar förväntas ha mer komplicerade sensorer, såsom luftföroreningssensorer och detektorer av allergener. Crowd sensing tillåter en mobilnätsoperatör att anonymt samla in information som detekteras av användarsensorer för övervakning, planera, och tillhandahålla smarta stadstjänster. Dock, den största svårigheten med detta tillvägagångssätt ligger i det faktum att ägarna av sensorerna är ovilliga att dela denna information för att skydda personliga data eller spara batteriladdning. Det nya incitamentet för att tillhandahålla potentiellt viktig information föreslogs av RUDN-matematiker.

Den viktigaste utmaningen med massengagemang i mobil publikavkänning är den låga motivationen hos stadsbor att tillhandahålla sina data till operatörer för bearbetning, även om det är anonymt. Lösningen föranleddes av en välkänd egenskap hos varje mobil enhet – begränsad batteriladdning, vilket blir särskilt viktigt när antalet personliga mobila enheter ökar. Tänk om människor kunde utbyta nödvändiga data för energi? Efter att ha analyserat möjliga varianter av ett sådant system, forskarna var överens om att det var tillämpligt för publikavkänning.

Ett team av forskare från RUDN föreslog ett system där bärbara enheter kunde ladda sina batterier med radioenergi från en eller flera små basstationer utrustade med ett trådlöst energiöverföringsgränssnitt som arbetar med en tilldelad frekvens som skiljer sig från den som används för dataöverföring. Energiöverföringen skulle baseras på radiofrekvent strålning inom intervallet 800-900 MHz, vilket ökar överföringsradien till dussintals meter jämfört med nuvarande teknik.

Systemet fungerar enligt följande:elektroniska sensorer i prylarna samlar in miljörelaterad information och överför den till basstationer och till molnet, där den behandlas anonymt och kan användas som en Big Data-källa för senare analys. En bärbar enhet som tillhandahåller data från ett respektive täckningsområde tar emot energi från en trådlös överföring. Enhetens kraft är justerad för att möta standardkraven för skydd av människors hälsa.

I synnerhet, specialister tror att laddning i enlighet med den föreslagna modellen kan stödja kontinuerligt arbete med små bärbara enheter (med kapacitet upp till 5 mikrowatt). Dock, medan man bedömer körtiden för en ackumulator laddad på detta sätt, det är viktigt att överväga olika parametrar för systemdrift (strålbredd, användarens makro- och mikromobilitet, miljöobjekt som kan blockera strålarna, antalet sensorer, basstationers utbyggnad och deras täthet, etc), samt vikten av den insamlade datan vid en given plats och tidpunkt. De slutgiltiga automatiserade avtalen mellan operatören och en smartphone kan regleras med hjälp av auktionssystem.

Utplaceringen av ett sådant system skulle vara fördelaktigt för alla:de användare som skulle kunna ladda sina bärbara enheter, mobilnätsoperatörer, och tredjepartsföretag som vill samla in, analysera och tjäna pengar på data. Dessutom, stadens myndigheter skulle också kunna använda dessa uppgifter för att optimera många stadstjänster. Användarmobilitetsmodellering och initiala beräkningar av energi som tas emot av bärbara enheter från basstationer visar att idén är genomförbar ur fysiksynpunkt. Dock, att flytta den från datormodelleringsvärlden till verkligheten kräver ytterligare studier av fysiker, matematiker, och RF-ingenjörer, inklusive utveckling av hårdvara och testbäddar, utbyggnadsplanering, optimering av kommunikationsprotokoll, och skapande av förvaltningsmekanismer. Processen skulle också involvera specialister inom samhällsvetenskap för att forska om den mänskliga faktorn.