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AINNA 环境 智能

动态树冠
研究 & 智能 网络

持续性 environmental observation for long-duration research — designed to reduce repeated human presence while keeping scientific data continuously visible.

CANOPY NODE 07实时 DEMO
27.4°C
湿度86%
土壤63%
声学高
浏览树冠
01 — 观察更多。干扰更少。

研究 基础设施设计ed 围绕生态系统。

DCRIN 将研究站点转化为持久的观测环境。即使研究团队离开现场后,传感器、数据采集和智能层仍可持续收集证据。

长期监测Configurable sensors远程 visibility
Light · 风 · 叶片湿度
色温 · 湿度 · 声学
降雨 · 微气候 · 野生动物活动
湿度 · Conductivity · pH · 浊度
02 — 研究模型
CONVENTIONAL

访问。测量。离开。返回。

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▰

高后勤重复性。观察集中在人们实际在场的时刻。

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DCRIN

部署. 观察. 学习. Continue.

持续感知延长了研究窗口,同时减少了对现场反复干预的需求。

03 — 实时 RESEARCH DEMONSTRATION

一片持续报告的森林。

以下所有读数均为模拟演示数据,在浏览器中持续生成。

模拟研究数据
SITETropical 研究 Node 07
RESEARCH SESSIONDay 184 / 365
Air 色温27.4°C
Relative 湿度86.2%
土壤湿度63%
CO₂418ppm
PAR312µmol/m²/s
降雨2.3mm
04 — SENSOR EXPLORER

围绕研究问题构建观测层。

选择研究领域。森林场景和遥测数据即时调整。

CLIMATE ARRAY 27.4°C

色温, humidity, rainfall, wind and atmospheric pressure.

A1
B4
C2
S9
RH 86%
PAR 312
SOIL 63%
05 — 时间改变问题

从 a moment to a 系统.

一次实地考察只捕捉一个瞬间。持续感知揭示周期、事件和长期环境行为。

TIME WINDOW30 DAYS
1 Hour1 Day30 Days365 Days
06 — ENVIRONMENTAL INTELLIGENCE
多传感器事件流正常
降雨湿度土壤PAR
AI

检测 the event. 关联 the evidence.

DCRIN 能够跨多个传感器通道呈现模式,而不是孤立地处理每个数据点。

INTELLIGENCE EVENT 基线 stable

监控 for correlated changes across rainfall, humidity, soil moisture and canopy light.

模式 confidence72%
07 — BIODIVERSITY SIGNALS
声学智能演示

倾听难以看见的变化。

连续的声学数据流可用于事件检测和生物多样性研究工作流程。

02:14:32鸟类活动模式
03:42:18昆虫声学聚类
05:21:44黎明活动高峰
08 — 分布式森林智能

从单株树木到景观尺度的观察。

可配置的分布式监控可覆盖约 10–30 公里,具体取决于地形、通信架构和研究要求。

网络覆盖演示18.6 km
研究 node数据 path智能 layer
09 — DATA JOURNEY

科学数据仍是证据。
智能 helps researchers navigate it.

01传感器观察
02DAQ获取
03验证检查
04Dataset结构
05AI分析
06研究决定
10 — ESG 智能实验室

比较 the physical and 计算足迹.

调整研究场景。模型实时更新。所有输出均为演示估算——并非经审计的 ESG 声明。

建模的 ESG 情景
研究 area30 km
监控 period365 天数
研究 team6 people
传感器 count24 sensors
NEURALOPS34相对足迹指数
实地任务6预计访问次数 / 周期
现场研究人员工时180预计小时数
交通 distance1,200预计公里数
AI 计算需求28%相对处理负载
AI 密集型事件1,300per 10k 观测
预计 CO₂e 指数31相对场景指数
PROCESSING STRATEGY仅在需要智能时才使用 AI。
10,000环境观测
8,700经验证 / 路由到大型 AI 之外
1,300AI 密集型事件

示例架构:确定性验证和专门路由可以减少不必要的 AI 密集型处理。

DCRIN

减少 物理足迹 研究的。

+
NEURALOPS

减少 计算足迹 智能的。

11 — 构建研究情景

告诉网络你需要理解什么。

此公开配置器创建的是示例研究配置,而非报价。

示例 DCRIN 配置
18SENSORS
6参数
365天数
1.89M观测
色温湿度降雨PAR土壤湿度风
12 — 森林中的一年
DAY1/ 365
OBSERVATIONS1,203
正在形成初始基线。
13 — DCRIN 适合谁

研究 infrastructure for institutions that need 更长的可见性。

大学研究 Institutes林业部门保护组织政府 机构环境 ConsultantsESG 团队气候科学家
AINNA AI SERVICES

森林已经在产生数据。
DCRIN helps us listen.

Configure sensing, acquisition and intelligence around the research 目标 — while keeping the ecosystem at the centre of the 设计.

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