Informations techniques

AIDE À LA MISE EN PLACE D’UN CAPTEUR ?

Vous avez besoin d’aide pour votre capteur ? La page d’installation et de configuration se trouve à l’adresse suivante : https://domesticlight.art/setup/

Si vous avez besoin d’aide supplémentaire, envoyez un email, utilisez notre formulaire de contact ou posez une question sur notre canal discord.

Vous trouverez des conseils pour effectuer votre propre mise à jour logicielle sur notre page de code GitHub et ce guide étape par étape https://domesticlight.art/software-update-aug-12-2023/.

LE CODE SOURCE OUVERT :

Le code du projet est développé en tant que code source ouvert, disponible pour réutilisation et révision. Le code client initial du capteur de lumière domestique pour les versions prototype et épreuve d’artiste des capteurs est maintenant disponible sur github avec notre code de référence interne et les détails de dépannage. https://github. com/thirtysevennorth/domesticlight_public

Nous sollicitons l’aide de programmeurs ayant de l’expérience dans le travail avec la plateforme ESP-32 S3 utilisant Arduino IDE et des capteurs environnementaux, ainsi que de l’expérience dans l’application de l’apprentissage automatique pour déterminer si les profils spectraux du capteur AMS peuvent être utilisés pour aider à identifier des gaz COV spécifiques pour la phase suivante du projet.

Si vous souhaitez apporter votre contribution, n’hésitez pas à nous contacter!

QUELLES SONT LES DONNÉES COLLECTÉES :

Les données primaires recueillies par Domestic Light sont les couleurs des différents spectres de lumière dans les environnements domestiques (rebords de fenêtres) afin de construire un time-lapse de données multispectrales nuancées des gammes de couleurs de la lumière dans les environnements domestiques à travers le monde afin de répondre à la question principale « quelle est la couleur de la maison ?

Les données recueillies par Domestic Light sont centrées sur la sortie d’un petit capteur « boule » que les hôtes du projet placent sur le rebord de leur fenêtre pendant un an. Le capteur est un capteur de lumière multispectral AMS7341 ou AMS7343 qui recueille l’intensité des spectres de lumière de 350 nm à 1000 nm.

Les données collectées par les capteurs consistent en un ensemble de données temporelles qui consistent en des paquets enregistrés une fois par seconde et qui comprennent (11) lectures à 10 bits de l’intensité spectrale de 9 spectres de lumière dont la longueur d’onde est comprise entre environ 350 nanomètres et 1000 nanomètres, et deux canaux supplémentaires enregistrant l’intensité lumineuse globale et le taux de scintillement en hertz, le cas échéant.

Métadonnées de contrôle et de configuration supplémentaires transmises dans chaque paquet : un horodatage généré par la puce d’horloge en temps réel, un horodatage de l’horloge du réseau, une valeur hachée codant l’adresse MAC du microcontrôleur à des fins d’identification, une clé hachée et des informations sur le canal pour la base de données MQTT et l’état de santé actuel du capteur. Ces données sont enregistrées localement sur le contrôleur à raison d’une fois par seconde, mises en cache par le microcontrôleur et transmises à l’aide d’un protocole MQTT crypté SSL à une base de données SQL basée sur un courtier MQTT en nuage (entre une fois par minute et une fois par jour en fonction de la bande passante du réseau local).

Côté matériel : L’ensemble de capteurs se compose d’un circuit imprimé personnalisé pour monter le capteur AS7341 ou AS7343 d’AMS, d’une horloge en temps réel (Maxim 31343) synchronisée au moment de l’expédition avec les autres capteurs, et d’un microcontrôleur (la révision A utilise un Raspberry Pi Zero 2 W, la révision B utilise un ESP32-S3 Feather). L’alimentation est assurée par une entrée d’alimentation USB-C de 5v et un cordon d’alimentation adapté à l’emplacement hébergé.

OÙ SONT-ELLES COLLECTÉES ?

Les données des capteurs seront stockées sur les appareils tout en étant mises en mémoire tampon, puis transmises à un stockage en nuage à plus long terme. Après la transmission, les données seront stockées dans un serveur privé virtuel hébergé par l’un des nombreux fournisseurs de serveurs privés, notamment AWS (Amazon Web Services, Inc.), Digital Ocean (DigitalOcean Holdings, Inc.) ou AliBaba, en fonction des exigences nationales en matière de résidence des données. Avant d’être traitées, les données ne seront accessibles qu’au personnel technique du projet par le biais d’un accès crypté.

L’ARCHIVAGE À LONG TERME :

À la fin du projet, l’ensemble des données sous-jacentes des données de couleur brutes et de la localisation géographique masquée sera archivé avec un fichier .csv associé contenant une référence de métadonnées. L’objectif est que le stockage à long terme soit archivé par la bibliothèque de l’Université du Sussex pour le Sussex Humanities Lab, ainsi qu’une archive miroir incluse dans le matériel auxiliaire d’une section spéciale du Leonardo Journal (publié par MIT press) à l’hiver 2024. Leonardo héberge actuellement les ensembles de données et d’autres matériaux pour ces numéros dans le cadre de leur processus de publication. Enfin, en tant qu’artiste, je conserverai à perpétuité une archive complète du projet dans le cadre de mes archives et documents artistiques.

PUBLICATION DES DONNÉES DANS L’ARCHIVAGE CREATIVE COMMONS : L’ensemble des données sous-jacentes produites par le projet de collecte de données sera publié sous licence CC BY-SA 4.0 (Creative Commons Attribution Share Alike ou licence « copy-left »), tous les contributeurs aux données étant cités comme tels, à moins qu’ils ne choisissent de figurer dans la liste de manière anonyme.

D’autres artistes, participants et chercheurs peuvent utiliser l’ensemble des données pour créer leurs propres œuvres d’art ou publications.

CRÉÉS À PARTIR DE L’ENSEMBLE DES DONNÉES :

Toute œuvre d’art ou publication dérivée créée à partir de l’ensemble de données sera la propriété intellectuelle des artistes créateurs, qui pourront en faire ce qu’ils veulent, à condition que les conditions CC BY-SA pour toute distribution de l’ensemble de données lui-même soient respectées.