Учёные создали систему, которая измеряет осадки с помощью структурных звуковых датчиков и машинного обучения — без движущихся частей. Она дополнит традиционные дождемеры: средняя погрешность составила 1,88 миллиметра в час. Метод анализирует мельчайшие колебания от ударов дождевых капель о солнечные панели. Это недорогая альтернатива для расширения сетей мониторинга погоды: плотные сети дешёвых точек улавливают сугубо локальные осадки. Подход проверили в проекте lokalRAIN и в лаборатории, и на открытом воздухе; сейчас исследователи ищут партнёров для новых пилотов.
Датчики звука крепятся к фотоэлектрическим (PV) модулям: каждая капля вызывает микроскопические вибрации и создаёт акустические сигналы, меняющиеся в зависимости от интенсивности дождя. Модель ИИ на энергоэффективном микроконтроллере обрабатывает данные прямо на месте — передаются только рассчитанные значения осадков, что снижает энергопотребление и требования к сети. Аппаратное и программное обеспечение для связи разработала Pan Acoustics: в полевых испытаниях система давала дальность около 4 километров. Данные с нескольких узлов объединялись в локальные карты осадков.
Традиционные метеостанции с дождемерами дороги в установке и обслуживании, поэтому сети редки, а локальные ливни отследить трудно. Технология призвана дополнять, а не заменять высокоточные измерители. Плотная сеть датчиков улучшит мониторинг локальных ливней в реальном времени и даст данные для цифровых двойников городов, помогая быстрее реагировать на риски наводнений, планировать дренаж и оценивать страховые риски. IDMT также изучает применение в сельском хозяйстве: сеть датчиков в агрофотоэлектрических системах позволит фермерам точнее планировать орошение. Перед выходом на рынок исследователи проведут дополнительные пилоты, чтобы доработать корпус датчика, электронику.
Японцы готовы предложить «звездный дождь» в любой точке планеты.
