Используете ли вы у себя дома технологию «Smart Home» для автоматизации и контроля систем быта? Носите ли вы фитнес-трекер для фиксирования и четкого контроля физической активности? Если да, то вы также являетесь частью IoT (Интернета вещей). Оно прочно вошло как в частную жизнь интернет пользователей, так и в методы работы организаций.
IoT (Internet of Things) или Интернет вещей – коллективная сеть подключенных и связанных между собой устройств и технологии, которая позволяет осуществлять цифровой мониторинг и управление физическим миром.
По мере развития возможностей Интернета, ученые начали изучать и улучшать технологи связи между людьми и машинами. Так в середине 1990-х годов известный британский технолог Кевин Эштон, исследовавший на то время радиочастотную идентификацию (RFID), позволяющую идентифицировать объекты посредством радиосигналов, и придумал фразу «Интернет вещей».
Интернет вещей использует различные технологии для соединения цифрового и физического миров. Вкратце работу IoT можно описать примерно так.
Физические объекты оснащены датчиками, которые фиксируют любые изменения этих объектов и посылают сигналы исполнительным механизмам, которые, в свою очередь, отвечают на эти изменения. Датчики и исполнительные механизмы обмениваются данными через проводные (Ethernet) или беспроводные (Wi-Fi, сотовая связь) сети с вычислительными системами, которые могут отслеживать или управлять состоянием и действиями подключенных объектов и машин.
А теперь подробнее про архитектуру и технологии IoT.
Архитектура IoT имеет определенный стек технологий, что разбивает ее на 4 основных технологических уровня:
Фактические предметы, сами «вещи» в Интернете вещей, оснащенные датчиками или и соответствующим ПО. В зависимости от задачи, которую они выполняют в рамках конкретного развертывания Интернета вещей, эти устройства имеют различные размеры, интерфейс, формы и уровни технологической сложности и выполняют функцию связи между реальным и цифровым мирами.
Программное обеспечение отвечает за сбор и анализ данных в режиме реального времени, интеграцию устройств и связь с облаком. Кроме того, он позволяет визуализировать данные и взаимодействовать с системами IoT.
Технологии подключения это определенные решения для физического подключения. В роли таких коммуникаций могут выступать сотовая и спутниковая связь, LAN, порты и протоколы (ZigBee, Thread, Z-Wave, MQTT, LwM2M).
Основные технологии подключения IoT включают в себя: 2G, 3G, 4G, 5G, NB-IoT, LTE-M, LPWANs, Спутниковые (GNSS), Bluetooth.
Существуют некоторые особенности этих соединений, в зависимости от потребности и характера использования:
Платформа – это место (установленная локально платформа/облако) сбора, анализа и передачи данных пользователю в удобной форме. Платформа выбирается в зависимости от пользовательских требований и следующих факторов: архитектура, технологии, используемые протоколы, аппаратная независимость, надежность, безопасность, эффективность, стоимость.
Постоянное подключение, которое обеспечивает Интернет вещей, в сочетании с контролем и аналитикой данных предоставляет компаниям новые возможности для внедрения инновационных продуктов и услуг и повышает эффективность операций. Действительно, Интернет вещей стал одной из наиболее значимых тенденций цифровой трансформации бизнеса и экономики с 2010-х годов. В следующих разделах мы рассмотрим области применения IoT и сделаем выводы о преимуществах использования в них Интернета вещей.
Как мы упоминали ранее, возможность собирать и анализировать данные с подключенных IoT-устройств позволяет производителям получать уникальную информацию о своих производственных процессах. Интернет вещей способен произвести революцию в обрабатывающей промышленности, позволив предприятиям работать более эффективно, повысить качество продукции и сократить время простоя в производственных операциях.
Преимущества использования IoT:
Удаленный мониторинг позволяет производителям собирать данные о состоянии оборудования и, в случае выявления проблем, вносить коррективы и оптимизировать производственный процесс в режиме реального времени из любой точки мира.
Датчики внутри IoT могут наблюдать за производственным процессом, вовремя обнаруживать и исправлять ошибки. IoT также может помочь контролировать качество товаров во время транспортировки и хранения.
Прогнозируемое обслуживание помогает сократить риски потенциальных проблем и времени простоев, избежать непредвиденных сбоев оборудования и снизить затраты на техническое обслуживание.
Используя датчики Интернета вещей для обеспечения соблюдения стандартов безопасности труда, предприятия могут минимизировать потенциальные риски для здоровья и ответственности.
IoT помогает оптимизировать транспортную логистику и предотвращать проблемы, позволяя заранее определять узкие места и получать данные о транспортных перемещениях. Управление автопарком является одним из наиболее важных вариантов использования IoT в общем производственном процессе, учитывая текущие проблемы с цепочкой поставок.
Поскольку сложные и повторяющиеся задачи автоматизированы, сотрудники предприятий могут сэкономить время и сконцентрироваться на деятельности, тем самым быстрее и эффективнее выполнять свои задачи. Также устройства IoT оповестят работников о возникших неполадках без перманентного контроля над процессами производства.
Управления запасами в производстве – еще одно важное преимущество использования IoT. Это всегда гарантия наличия материалов и компонентов, необходимых для бесперебойной работы производства. Кроме того, датчики Интернета вещей могут отслеживать уровень запасов, что позволяет производителям использовать эти данные для повышения эффективности цепочки поставок, сокращения количества отходов и оптимизации уровня запасов.
Используя IoT для отслеживания всего жизненного цикла продукта помогает собрать данные о том, как он работает. Эта статистика поможет внести улучшения в продукт, создать его прототипы, что позволит повысить удовлетворенность клиентов.
Трекинг и прозрачность местонахождения активов позволит снизить вероятность кражи и увеличит безопасность.
В режиме постоянного развития современные производственные системы требуют постоянного внедрения инновационных решений и разработок, и система здравоохранения здесь не исключение.
Новые технологии позволяют не только улучшить качество обслуживания пациентов, но и повысить эффективность работы медицинского персонала. Специальные внедренные в инфраструктуру медицинского учреждения датчики позволяют собрать и систематизировать как данные о расписании врачей, так и информацию об историях болезней пациентов, что позволяет экономить время и оперативно ориентироваться в этой инфраструктуре.
Важным моментом в здравоохранении является использование именно Интернета медицинских вещей (IoMT, The Internet of Medical Things) и различных технологий ношения. Во-первых, использование IoMT дает возможность быстрого сбора данных, мониторинга здоровья пациента, постановки точного диагноза и назначения релевантного лечения. А во-вторых, усиливает безопасность и помогает развитию новых стратегий борьбы с различными заболеваниями.
Под определением «умный дом» или «Smart Home» подразумевается такое понятие как автоматизация систем быта. По сути, это удаленное управление связанными между собой устройствами через Интернет с помощью мобильного или другого сетевого устройства. Таким образом можно управлять бытовой техникой, различными мультимедийными устройствами, освещением, системой безопасности дома и др. при помощи установленной системы на небольшом смартфоне. Такое внедрение IoT в человеческий быт и автоматизация устройств в доме создает удобство в использовании, дополнительный контроль и безусловную безопасность.
Возможность подключать физические объекты к устройствам их управления повышает эффективность и, в некоторых случаях экономит средства, а расширение точек этих подключений и сетей открывает новые возможности, хотя и не обходится без серьезных рисков и проблем.
Помимо Интернета вещей, к дополнительным ключевым факторам относятся искусственный интеллект (AI) и машинное обучение, промышленный IoT и робототехника, большие данные и аналитика Интернета вещей, цифровые двойники и 5G.
Интеллектуальное производство с использованием Интернета вещей, также известное как Индустрия 4.0 или промышленный IoT, обеспечивает полную видимость активов, процессов и продуктов на глобальных рынках с жесткой конкуренцией.
Умное производство помогает оптимизировать бизнес-процессы, повышать производительность и повышать рентабельность инвестиций, защищать и монетизировать корпоративные операции.
Основным моментом для предприятий является осознанный переход к интеллектуальному производству.
Ключами к успеху промышленного IoT являются:
Благодаря Интернету вещей миллиарды устройств, промышленных машин, процессов и пользователей могут обмениваться данными друг с другом без конкретной централизованной координации. Тем не менее процессы хранения, обработки и обмена данными больших объемов крайне сложны. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI). AI в комбинации с IoT играет важную роль, т.к. поможет повысить ценность различных типов данных, собираемых и распознаваемых устройствами Интернета вещей, и, в последствии, найти эффективное решение для разработки продуктов и услуг, способных удовлетворить ожидания потребителей из различных областей.
Несмотря на то, что интеграция AI с различными интеллектуальными системами для различных промышленных приложений предлагает ряд преимуществ, использование AI с IoT часто вызывает и ряд проблем, связанных с качеством и точностью выводов, сделанных на основе собранных данных.
Здесь на помощь уже приходит машинное обучение (ML).
В последние десятилетия в AI появились методы и технологии, основанные на машинном обучении (ML). Интернет вещей может содержать устройства, использующие машинное обучение и искусственный интеллект.
Если искусственный интеллект часто описывают как машинное приложение, имитирующее интеллектуальные характеристики, то машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет машине обучаться на основе данных, к которым она имеет доступ.
В ML существует несколько различных дисциплин, которые позволяют машинам учиться методом проб и ошибок и учиться на основе результатов. Обучение включает распознавание образов, регрессионный анализ и прогнозирование.
Потому несмотря на то, что ML как аспект AI все еще находится на заре своего развития, это уже позволяет минимизации число ошибок и повысить эффективность работы Интернет вещей в комбинации с AI.
Основным препятствием развития IoT является централизация облачных сервисов. Централизованная систему управления подразумевает под собой передачу (и обработку) огромных массивов данных в центральное облако и обратно, что ведет к перегрузке транспортных сетей связи и задержки при управлении онлайн.
Так появились новые технологии – «периферийные вычисления» и «туманные вычисления» (Edge Computing & Fog Computing), которые устраняют указанные недостатки благодаря децентрализованному подходу.
Периферийные вычисления – это модель децентрализованных вычислений, которая приближает обработку данных к источнику данных. Эта модель основана на идее обработки данных на границе сети, а не в облаке или централизованном центре обработки данных. Идея периферийных вычислений заключается в уменьшении объема данных, которые необходимо отправлять в облако или на центральный сервер для обработки, тем самым уменьшая задержку в сети и улучшая общую производительность системы.
Туманные вычисления – это модель распределенных вычислений, которая расширяет возможности периферийных вычислений, обеспечивая уровень вычислительной инфраструктуры между периферийными устройствами и облаком. Эта инфраструктура называется туманным слоем и предоставляет дополнительные вычислительные ресурсы и услуги периферийным устройствам.
Основные преимущества периферийных и туманных вычислений:
В связи с ростом качества использования периферийных и туманных вычислений и усложнением требований к данным, необходима высокоскоростная сеть для удовлетворения потребностей в режиме реального времени. 5G – это то поколение беспроводной связи, которое удовлетворяет растущую сложность и специализацию периферийных и туманных вычислений.
5G был разработан с учетом требований промышленного Интернета вещей и является катализатором новой промышленной трансформации.
Технология 5G – это пятое поколение беспроводной связи, которое обеспечивает большую гибкость, контроль затрат и качество и предполагает более высокую скорость, меньшую задержку и более высокую пропускную способность чем сети предыдущих поколений.
В связи с ростом технологий и Интернета вещей, растет и объем обрабатываемых данных. Благодаря своим возможностям 5G может помочь в поддержке и масштабировании некоторых приложений, т.к. современная мобильная инфраструктура не предназначалась для такой информационной нагрузки.
5G безусловно улучшит эффективность процессов на интеллектуальных предприятиях, технологии мобильной связи, виртуальной реальности и периферийных вычислений, станет неотъемлемой частью развития таких масштабных систем, как интеллектуальные города, здравоохранение, окружающая среда.
Еще одной беспроводной сетью будущего является технология LPWAN (Low-Power Wide-Area Network), энергоэффективная сеть дальнего радиуса действия. Она так же как и 5G обеспечивает скоростную передачу данных на большие расстояния, но может похвастаться энергоэффективностью, что несвойственно для других скоростных беспроводных связей дальнего радиуса.
Как показывается практика развития новых технологий IoT, децентрализация вычислений – необратимая тенденция развития IoT. Блокчейн также основан на принципе децентрализации, поэтому он очень отлично вписывается в архитектуру IoT.
Потому преимущества AI, IoT и технологий распределённого реестра Blockchain будут наиболее эффективно работать только при их взаимодействии друг с другом. Это приведёт к появлению «интеллектуальных сущностей» (Intelligent Entities), как аппаратных, так и программных, которые могут взаимодействовать между собой, где Блокчейн будет выполнять роль универсального цифрового реестра (universal digital ledger), для выполнения транзакций различных типов между устройствами.
В условиях значительного роста IoT, можно будет оперативно и без трудностей решить несколько критичных проблем, связанных с масштабированием и адаптацией к быстрому появлению подключённых вещей, а так же с безопасностью и защитой данных.
С каждым десятилетием, а уже и с каждым годом IoT изменяет почти все сферы человеческой деятельности, улучшая качество нашей жизни и повышая эффективность различных промышленных процессов. Интеграция Интернета вещей с искусственным интеллектом и машинным обучением, появление новых поколений беспроводных сетей, децентрализация в управлении передачи данных усовершенствуют работу IoT, делая ее еще более эффективной и безопасной.
Никто не может предсказать точный курс, по которому пойдут эти подключенные технологии. Также неизвестны все возможные риски и социальные проблемы, которые они могут вызвать, но очевидно одно: Интернет вещей продолжает оказывать глубокое влияние на жизнь, создавая умный и удобный мир для будущих поколений.