IBM利用智能传感器治理乔治湖含盐量 未来将推向：
传感器平台由五个漂浮的垂直剖面仪组成，这些剖面仪从湖面一直监测到五个深的底部。物联网节点的设置非常智能化，可以真正推动水质测量，然后在平台上创建高质量的数据。该平台还带有自适应传感，如果环境发生变化，传感器平台不仅能从自身的测量数据中感知到，还能从湖周围其它传感器平台的测量数据中感知到。
研究者们每天运行高分辨率的天气计算机模型，然后输入一个水文模型，也就是径流模型，来说明降水的终去向，以及它是如何流过陆地表面进入湖泊本身的，再将这些都提供给另一个计算机模型。这些都是基于物理的、高性能的计算机模型，基本上可以模拟湖水的运动。所有这些因素结合在一起，每天都会产生36小时的天气预报。
公路上含盐量也是影响乔治湖的主要问题之一，研究者们表示：“该方法确实有助于指导我们在何处以及如何实现这些减排。经过一段时间的行动，我们从智能传感器网络的数据中发现，公路的排盐量已经开始减少。希望这个智能传感器网络，结合创建模型预测情景的能力，能在未来保护乔治湖和其它湖泊以及水体。
IBM利用智能传感器治理乔治湖含盐量 未来将推向：
Jefferson Project项目始于2013年，它建立了一个智能传感器网络，每年收集超过9TB的数据，再使用计算机建模来更好地了解淡水生态系统，并提供基于科学的见解。
“Jefferson项目的目的是研究人类对淡水的影响，这一项目将从乔治湖开始，后将慢慢扩展到*的江河湖海当中去。”Rensselaer Polytechnic理工学院的主任Rick Relyea说。
乔治湖项目利用物联网等技术来测量数据，并为弄清人类如何对湖泊产生负面影响提供了一种新方法。这其中的一些技术，如硬件和软件，是由IBM和Rensselaer公司内部开发的，他们表示：“我们正把越来越多的分析方法推广到实际的传感器节点，这些传感器正在收集物理、化学和生物参数。
