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Energy Aware System Design for Animal-Borne Sensor Nodes

Affiliation/Institute
Institut für Betriebssysteme und Rechnerverbund
Cassens, Björn

Collecting social data from animals improves epidemic forecasts and saving strategies for endangered species. Bats, for example, are a carrier of multiple diseases like Ebola, SARS and rabies. In-depth knowledge of the social behavior of bats is one of the main ways of improving epidemic forecasts. Biologists use radio telemetry to observe the animal's social behavior in the wild.

State-of-the-art radio telemetry cannot be used for detailed (social) observations of bats. Its use is impractical for various reasons as following one bat would lead to biased data. Therefore, biologists need new technologies to use in their daily work and improve the quality of acquired data. The BATS project aims to create a system that is attached to the living vertebrate to collect information such as encounters with other animals. To provide statistically relevant data, the system should be able to run for several days without interruption. Due to the strict weight limits of the system, it can only store tiny amounts of energy, which puts high levels of pressure on the system when it comes to energy demand. As the software orchestrates the peripherals and hardware, the software needs to schedule tasks only when necessary and adapt duty cycles to decrease energy demand. Furthermore, when it comes to algorithms and protocols, non-ideal algorithms might be beneficial due to their energy demand. This thesis discusses the development of the BATS application, the challenges it seeks to overcome and the methods and results of its use.

Another energy-efficient feature of the BATS application is the large set of functionalities it applies in the state-of-the-art sub-2 g wildlife tracking system. By being as energy-efficient as possible and as functional as necessary, the BATS application strikes the optimum balance between what biologists require and what electrical engineers can achieve within the physical restrictions.
This results in a novel system software which optimizes existing protocols and makes them more energy-aware while increasing throughput without sacrificing packet reception rates / reliability. The BATS application also introduces zone-aware task scheduling, which saves a large proportion of onboard energy.
Other tasks, such as time synchronizations, use non-ideal algorithms. In doing so, the application exploits their non-optimal behavior in combination with low complexity to save as much energy as possible. The BATS application and its underlying concepts are being used and are undergoing theoretical and practical evaluations like as real deployments in Panama and Berlin. Techniques to save energy during idle times are developed for upcoming systems with non-volatile memory. Hereby, an internal non-volatile memory approach aims for decreased energy demand while an external non-volatile memory approach exploits the non-volatility to increase functionality while maintaining energy efficiency. During development, state-of-the-art development tools turned out to be insufficient for energy-aware software in general. Therefore, a tool named PALM was developed which monitors real-time software behavior over a long period of time by automatically analysing the used energy demand. Using golden references, PALM is able to assess whether the system's behavior is correct or not and introduces a new kind of energy-breakpoint.

Das Erheben von Sozialdaten von wild-lebenden Tieren wird genutzt um epidemische Vorhersagen und Schutzstrategien für gefährdete Tiere zu verbessern. Fledermäuse zum Beispiel sind Träger von diversen Krankheiten wie Ebola, SARS und Tollwut. Zur Verbesserung von epidemischen Vorhersagen ist ein tiefgründiges Verständnis über das Sozialverhalten der Fledermäuse einer der Schlüsselaspekte.

Die Erhebung dieser Daten erfolgt in der Regel durch Biologen, die wiederrum auf technische Hilfsmittel wie Funktelemetrie setzen um das Verhalten der Tiere zu beobachten. Funktelemetrie zur Erhebung von Sozialdaten eignet sich jedoch nicht zur detailierten Beobachtung des (Sozial-) Verhaltens. Dies ist zum einem begründet dass ein Verfolgen des Wildtieres ein verändertes Verhalten zur Folge hat sowie ein dauerhaftes Verfolgen des Tieres nicht möglich ist. Dementsprechend müssen neue Technologien Biologen in ihrer täglichen Arbeit unterstützen und gleichzeitig die Datenqualität erhöhen. Das BATS-Projekt nutzt zu diesem Zwecke ein System, welches auf ein lebendes Wildtier befestigt wird um Daten wie beispielsweise Begegnungsdaten aufzunehmen. Um statistisch relvante Daten erheben zu können muss das System über mehrere Tage ohne Unterbrechung laufen. Aufgrund strikter Anforderung bezüglich des Gewichts des Systems kann nur ein kleiner Energievorrat auf dem System installiert werden und stellt damit eine große Herausforderung an den Energieverbrauch des Gesamtsystems dar. Da die Systemsoftware die Koordination von Peripherie und Hardware übernimmt, trägt die Software eine wesentliche Rolle hinsichtlich des Energiebedarfs und sollte Unterprogramme nur dann einplannen wenn nötig um Energie zu sparen.
Zusätzlich werden nicht-optimale Algorithmen und Protokolle betrachtet da sich ihre Nutzung günstig auf den Energieverbrauch auswirken kann. Im Rahmen dieser Dissertation wurde die BATS-Applikation entwickelt um die oben genannten Herausforderungen und die verwendeten Techniken umzusetzen und die erzielten Ergebnisse dargestellt. 


Die BATS-Applikation trägt zu einem geringen Energiebdarf bei, während eine vergleichbar zu aktuellen Tracking Systemen, in der Gewichtsklasse von 2 g und weniger, eine hohe Anzahl an Funktionen umgesetzt werden. Hierbei wird das Konzept verfolgt, möglichst viel Energie einzusparen und die Minimalanforderungen an die Funktion umzusetzen und implementiert so einen guten Kompromiss zwischen den Anforderungen von Biologen, Elektrotechniker und physikalischen Limitierungen. Dies resultiert in eine neuartige Systemsoftware, die existierende Protokolle optimiert um Energie einzusparen und den Datendurchsatz zu erhöhen ohne erhöhte Datenverluste in Kauf zu nehmen. Basierend von Zoneninformationen werden durch die BATS-Applikation nur, für die Zone relevanten, Prozesse ausgeführt um möglichst viel Energie einzusparen. Andere Prozesse wie beispielsweise Zeitsynchronisationen nutzen nicht ideale Algorithmen um ihre geringe Komplexität zur Reduktion des Energiebdarfes auszunutzen. Die BATS-Applikation wurde diesbezüglich in theoretischen und praktischen (Feld-) Tests in Panama und Berlin getestet um die Einsatzfähigkeit unter realistischen Bedingungen zu demonstrieren.


Für nachfolgende Systeme, die mit nicht flüchtigen Speicher ausgerüstet sind, wurden Techniken entwickelt die eine Reduktion des Energiebedarfs ermöglichen. Hierzu wird zwischen einem internen nicht flüchtigen Speicher Ansatz und einem externen nicht flüchtigen Speicher Ansatz unterschieden.
Der interne nicht flüchtige Speicher Ansatz hat zum Ziel möglichst viel Energie während des Leerlaufs einzusparen während der externe nicht flüchtige Speicher Ansatz eine möglichst geringe Erhöhung des Energiebdarfs bei erhöhten Anforderungen an die Speichergröße seitens der Applikation zum Ziel hat. Während der Entwicklung der Applikation, fiel auf, dass heutige Entwicklungsumgebungen unzureichend sind um Energiesparende  Applikationen zu entwickeln. Daher wurde ein Messwerkzeug namens PALM entwickelt, welches die Korrektheit des Energiebedarfs einer Applikation automatisiert durch sogenannte Energie-Breakpoints zu prüfen.

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