Newsy

Internet rzeczy z liczbą 20 mld podłączonych urządzeń już za rok. IoT oraz sztuczna inteligencja zrewolucjonizują niemal każdą dziedzinę życia

2019-01-03  |  06:05

Jeszcze przed rozpoczęciem kolejnej dekady liczba urządzeń wykorzystujących internet rzeczy sięgnie 20 mld. Do zapewnienia dalszego rozwoju IoT niezbędny jest edge computing, czyli przetwarzanie rozproszone, gdzie dane są przechowywane i analizowane bezpośrednio w urządzeniach końcowych. Dzięki temu do centralnych serwerów chmurowych trafiają tylko najważniejsze informacje. Działanie w oparciu o dane uzyskane w czasie rzeczywistym pozwoli zaś np. na rozwój pojazdów autonomicznych – nie tylko samochodów, lecz także kontenerowców.

– Internet rzeczy polega na tym, że mamy postęp w zakresie różnego rodzaju czujników, jesteśmy w stanie mierzyć cały szereg wartości fizycznych. Te czujniki stają się tańsze, wobec tego wbudowujemy je w cały szereg urządzeń i mierząc te wartości fizyczne mamy cały szereg informacji – mówi agencji informacyjnej Newseria Innowacje Jacek Łukaszewski, prezes Schneider Electric Polska.

Gartner szacuje, że do 2020 roku na świecie będzie nawet 20 mld urządzeń internetu rzeczy. Z kolei Ericsson ocenia, że w 2021 roku na 28 mld urządzeń podłączonych do internetu ponad połowę, czyli 16 mld, będą stanowiły urządzenia IoT. Dla porównania liczba inteligentnych przedmiotów podłączonych do sieci w 2013 roku sięgała 3 mld, a w 2015 roku – ok. 5 mld.

Coraz większa liczba urządzeń IoT połączonych ze sobą wymaga nowych technik gromadzenia i przetwarzania danych, odpowiedniej przepustowości łączy i czasu. To zaś umożliwia technologia edge computing.

– Edge computing, tzw. przetwarzanie na obrzeżach, to urządzenia przetwarzające informacje. Mogą to być telefony komórkowe, różnego rodzaju sterowniki, procesory, które na podstawie informacji z tych czujników są w stanie automatycznie prowadzić określone procesy – tłumaczy Jacek Łukaszewski.

IDC w raporcie „FutureScape Worldwide IoT 2017 Predictions" ocenia, że do 2019 roku przetwarzanych na obrzeżach będzie nawet 40 proc. danych generowanych przez urządzenia IoT. Dzięki edge computing dane są przechowywane i przetwarzane w sieci mikrocentrów danych, a stamtąd przesyłane do centralnej bazy danych działającej w chmurze. Dane przetwarzane są w pobliżu źródła ich pochodzenia, np. przez system urządzeń, które tworzą spójną całość, a do sieci trafiają tylko kluczowe informacje. W ten sposób można zaoszczędzić miejsce na serwerach i odciążyć łącza.

Edge computing w połączeniu z coraz większymi możliwościami, jakie daje internet, powoduje, że cały system może działać w oparciu o dane pozyskiwane w czasie rzeczywistym. To zaś jest niezbędne do rozwoju np. autonomicznych pojazdów – informacje pozyskane przez autonomiczny pojazd są przez niego analizowane, sam na nie reaguje. Do sieci przesyła zaś te informacje, które będą przydatne innym pojazdom.

– Technologie sieciowe, łatwość i dostępność komunikacji, postęp internetu, który przyrasta geometrycznie, postęp w zakresie możliwości technicznych, ale też kosztu powoduje, że te informacje bardzo łatwo przesyłać dalej – wskazuje ekspert.

Wszystkie te najnowsze rozwiązania w zakresie zbierania i analizy danych wykorzystuje największy europejski port w Rotterdamie, który ma swoją wierną cyfrową kopię. Zastosowanie technologii edge computing pozwala na gromadzenie na centralnej platformie najważniejszych, już wstępnie opracowanych danych. Systemy sztucznej inteligencji je przetwarzają, a chmura umożliwia sprawdzanie wcześniejszych rozwiązań, czy możliwie jak najbardziej efektywnych rozwiązań.

– Z jednej strony chmura zapewnia bardzo efektywne kosztowo przechowywanie informacji. Wszystkie te informacje zebrane z ogromnej liczby czujników rozsianych w coraz większej liczbie urządzeń jesteśmy w stanie gromadzić. Nie tylko informacje w czasie rzeczywistym, lecz także informacje historyczne. Przez uczenie maszynowe, technologie związane ze sztuczną inteligencją, mając te ogromne ilości informacji, jesteśmy w stanie budować jeszcze większą efektywność procesów – podkreśla Jacek Łukaszewski.

Władze rotterdamskiego portu wraz z firmami Cisco i IBM szacują, że właśnie dzięki połączeniu w jednym miejscu nowych zdobyczy technologii możliwy będzie na tyle szybki rozwój autonomicznych pojazdów, że do 2030 roku do portu w Rotterdamie wpłynie pierwszy autonomiczny kontenerowiec.

Czytaj także

Więcej ważnych informacji

CES 2020

Jedynka Newserii

Jedynka Newserii

Firma

97 proc. firm chroni dane, najczęściej przechowując je w chmurze. Przyszłością mogą być jednak mniej narażone na ataki i wycieki danych inteligentne urządzenia pamięci

Ponad 65 proc. osób straciło dane w wyniku przypadkowego usunięcia, awarii sprzętu lub problemów z oprogramowaniem. Jednocześnie tylko 7 proc. twierdzi, że nigdy nie tworzy kopii zapasowych. Także 97 proc. firm chroni swoje dane, a najczęściej wykorzystuje do tego rozwiązania chmurowe. W zarządzaniu nimi pomaga platforma zarządzania danymi NAS. To rozwiązanie, bezpieczniejsze niż przechowywanie danych wyłącznie w chmurze, pozwala uniknąć konsekwencji ataków hakerskich wymuszających okup za odblokowanie dostępu do danych.

Komunikat

Ważne informacje dla dziennikarzy radiowych

Dziennikarze radiowi mają możliwość pobierania oryginalnego klipu dźwiękowego oraz  z lektorem w przypadku materiałów, w których ekspertami są obcokrajowcy.

Zapraszamy do kontaktu media|newseria.pl?subject=Kontakt%20dla%20medi%C3%B3w| style="background-color: rgb(255, 255, 255);"|media|newseria.pl 

Jak korzystać z materiałów Newserii?

Ważne informacje dla dziennikarzy i mediów

Wszystkie materiały publikowane w serwisach agencji informacyjnej Newseria przeznaczone są do bezpłatnej dystrybucji poprzez serwisy internetowe, stacje radiowe i telewizje, wydawców prasy oraz aplikacje pełniące funkcję agregatorów newsów. 

Szczegóły dotyczące warunków współpracy znajdują się tutaj.

Robotyka i SI

Sztuczna inteligencja zoptymalizuje ładowanie samochodów elektrycznych. Polskie firmy ważnymi graczami na tym rynku

Polacy opracowują wspierane przez sztuczną inteligencję systemy optymalizacji wykorzystania ładowarek dla samochodów elektrycznych. To obecnie jedna z większych barier dla rozwoju elektromobilności. Algorytmy uczenia maszynowego doradzą kierowcy, kiedy i jak najlepiej ma ładować swoje auto. Już dziś sieci neuronowe są natomiast wykorzystywane w uczeniu samochodów autonomicznych zachowania na drodze.