Introduction à l'Internet des Objets (IoT)

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Questions and Answers

Dans le contexte de l'IoT, quelle est la principale limitation inhérente à l'utilisation de capteurs piézorésistifs de haute sensibilité pour la surveillance de la pression artérielle en temps réel, et comment cette limitation se manifeste-t-elle dans la fidélité des données acquises dans un environnement clinique complexe?

Leur linéarité limitée sur une large plage de pressions artérielles conduit à une sous-estimation systématique des pics de pression systolique et à une distorsion des profils de pression diastolique.
Leur susceptibilité aux interférences électromagnétiques émises par les équipements médicaux adjacents compromet la précision des mesures, introduisant des fluctuations aléatoires et des biais dans les données.
Leur sensibilité exacerbée aux variations de température ambiante introduit des artefacts significatifs dans les mesures de pression, nécessitant une compensation thermique sophistiquée et une calibration régulière. (correct)
Leur faible bande passante limite la résolution temporelle des mesures, empêchant la détection précise des variations rapides de la pression artérielle associées aux arythmies cardiaques.

Pour une application d'agriculture intelligente nécessitant une surveillance précise de l'humidité du sol à différentes profondeurs, quel type de capteur d'humidité serait le plus approprié compte tenu des contraintes de coût, de durabilité à long terme dans un environnement corrosif, et de la nécessité d'une intégration facile avec un réseau LoRaWAN à faible consommation d'énergie?

Un capteur d'humidité basé sur la réflectométrie dans le domaine temporel (TDR), offrant une mesure directe de la teneur en eau volumique du sol, connecté à un transmetteur LoRaWAN avec une alimentation hybride (batterie et énergie solaire).
Un capteur d'humidité capacitif de haute précision, encapsulé dans un matériau résistant à la corrosion, combiné à un microcontrôleur optimisé pour les communications LoRaWAN et alimenté par une petite batterie solaire.
Un capteur d'humidité résistif à base de polymères hygroscopiques, protégé par un revêtement imperméable, associé à un système d'acquisition de données LoRaWAN avec une fonction de mise en veille profonde pour économiser l'énergie. (correct)
Un tensiomètre électronique avec une membrane poreuse en céramique, capable de mesurer la tension matricielle de l'eau du sol, intégré à un module LoRaWAN avec une alimentation externe pour une transmission continue des données.

Dans un système de surveillance de la qualité de l'air ambiant déployé en milieu urbain dense, quelle stratégie de fusion de données multi-capteurs serait la plus efficace pour atténuer les effets des interférences croisées, des dérives de calibration, et des sensibilités variables des capteurs de gaz (NO2, O3, CO) aux conditions météorologiques fluctuantes?

Une approche basée sur les réseaux de neurones convolutifs, entraînée sur un ensemble de données historiques de mesures de qualité de l'air et de variables météorologiques, pour apprendre les relations non linéaires entre les capteurs et les polluants.
Une méthode de moyenne pondérée adaptative, attribuant des poids variables aux capteurs en fonction de leur performance récente et de leur cohérence avec les autres capteurs, en utilisant un algorithme de détection d'anomalies pour identifier les capteurs défectueux.
Un filtre de Kalman étendu, intégrant un modèle de dispersion atmosphérique simplifié et des données météorologiques locales, pour estimer en temps réel les concentrations de polluants et corriger les biais des capteurs. (correct)
Une technique de classification bayésienne naïve, utilisant des distributions de probabilité a priori pour estimer les concentrations de polluants en fonction des lectures des capteurs et des conditions météorologiques, en supposant l'indépendance conditionnelle des capteurs.

Considérant un réseau de capteurs ultrasoniques déployé dans un environnement industriel bruyant pour la détection de défauts sur une chaîne de production automatisée, quelle technique de traitement du signal serait la plus performante pour extraire les signaux de défaut faibles et masqués par le bruit de fond, tout en minimisant les fausses alarmes dues aux réflexions parasites et aux variations de température?

Une méthode de formation de faisceaux (beamforming) adaptative, ajustant dynamiquement les poids des capteurs en fonction du profil de bruit et de la direction des signaux de défaut, pour améliorer le rapport signal sur bruit et la résolution spatiale. (A) Signup and view all the answers

Dans le contexte de la domotique avancée, comment pourrait-on exploiter au mieux un ensemble de capteurs inertiels (accéléromètres et gyroscopes) intégrés dans un vêtement intelligent pour réaliser une reconnaissance précise des activités humaines complexes (par exemple, cuisiner, faire du yoga, travailler sur ordinateur), en présence de variabilités inter-individuelles, de changements de posture et d'occlusions partielles des capteurs?

En appliquant un algorithme d'apprentissage profond basé sur les réseaux de neurones à convolution temporelle (TCN), capable de capturer les dépendances temporelles longues et les caractéristiques invariantes aux variations de vitesse et de style des mouvements. (D) Signup and view all the answers

Lors de la conception d'un capteur de gaz électrochimique miniature pour la détection de concentrations ultra-faibles de composés organiques volatils (COV) dans l'air expiré à des fins de diagnostic médical, quel compromis critique doit être soigneusement étudié entre la sensibilité, la sélectivité, la stabilité à long terme, et la consommation d'énergie, en tenant compte des contraintes d'intégration dans un dispositif portable alimenté par batterie?

Optimiser la composition de l'électrolyte et du matériau d'électrode pour maximiser la sensibilité aux COV cibles, tout en utilisant une stratégie de modulation de potentiel pour améliorer la sélectivité et réduire la consommation d'énergie. (A) Signup and view all the answers

Dans un système de surveillance de l'intégrité structurelle (SHM) d'un pont suspendu, utilisant un réseau de capteurs à fibres optiques distribués pour détecter les micro-fissures et les déformations, comment pourrait-on différencier de manière fiable les signaux de dommage réels des perturbations induites par les variations de température, les charges de trafic, et les effets du vent, en utilisant des techniques d'analyse avancées?

En utilisant un modèle éléments finis (MEF) calibré avec les données des capteurs, simulant le comportement structurel du pont sous différentes conditions de chargement et environnementales, et en comparant les résultats avec les mesures réelles pour détecter les anomalies. (B) Signup and view all the answers

Pour une application de robotique mobile autonome nécessitant une navigation précise dans un environnement dynamique et encombré, quel type de fusion de données multi-capteurs serait le plus approprié pour intégrer les informations provenant d'une caméra RVB-D, d'un lidar 3D, d'un système de navigation inertielle (INS), et de capteurs de contact, afin de construire une carte environnementale robuste et de localiser le robot avec une grande précision?

Une approche basée sur l'optimisation de graphes (graph SLAM), construisant un graphe où les nœuds représentent les poses du robot et les arêtes représentent les contraintes géométriques entre les poses et les points de repère, et en minimisant l'erreur globale du graphe pour obtenir une carte cohérente et une estimation précise de la trajectoire. (B) Signup and view all the answers

Dans le domaine de la surveillance de la santé à distance (télémédecine), comment pourrait-on concevoir un système portable et discret intégrant des capteurs physiologiques (ECG, SpO2, température), des capteurs environnementaux (exposition aux polluants, niveau sonore), et des capteurs comportementaux (activité physique, habitudes de sommeil), afin de fournir une évaluation personnalisée du bien-être d'un individu et de détecter précocement les signes de détresse physiologique ou psychologique, tout en respectant les contraintes de confidentialité et de sécurité des données?

En utilisant un algorithme d'inférence bayésienne hiérarchique, intégrant les données des différents capteurs dans un modèle probabiliste personnalisé, estimant en temps réel les risques pour la santé et les besoins d'intervention, et en communiquant les résultats aux professionnels de la santé et aux proches de manière sécurisée et transparente. (C) Signup and view all the answers

Flashcards

Qu'est-ce que l'IoT (Internet des Objets)?

Un réseau d'objets physiques dotés de capteurs, de logiciels et d'autres technologies pour échanger des données via Internet.

Que sont les capteurs IoT?

Dispositifs qui détectent et mesurent des changements dans leur environnement et les convertissent en signaux électriques.