Спустя 2 года с момента начала пандемии Covid-19 в Ганновере провели масштабную промышленную выставку HANNOVER MESSE. Ключевыми темами стали устойчивое развитие, «зеленая» энергетика и промышленные технологии. А надежды на позитивное изменение мира возложили на чипы, датчики и технологию Internet of things, которая представляет собой сеть подключенных устройств. Поскольку внедрение технологии сильно ускорилось за последние пару лет, ежегодно отмечаются новые тенденции в развитии IoT. Этот год не стал исключением.
Если вы тоже неравнодушны к вопросу о будущем интернета вещей, прошу под кат. А кто еще не в теме, предлагаю начать с истории появления IoT в нашей жизни.

Как все начиналось

Появление Internet of things было предсказано известным физиком Николой Тесла еще в 1926 году. В его представлении именно радио должно было стать «большим мозгом», к которому смогут подключаться различные устройства. Это случилось, но не так быстро. И если верить истории, то произошло довольно случайно. Джон Ромки – один из создателей протокола TCP/IP, попробовал подключить тостер Sunbeam Deluxe Automatic Radiant Control к интернету по сети TCP/ IP. Подключение сработало, и он смог управлять им через простую информационную базу SNMP MIB. На тот момент была доступна только одна функция – это включение и выключение. Так в 1990 году появилась первая интернет вещь.

Презентация тостера:



По сравнению с этим, сейчас мы имеем значительно больше контроля над приборами, которыми пользуемся, а многие из этих приборов работают в автономном режиме. Люди все реже задаются вопросом, а все ли выключено, когда выходят из дома. Это положило начало появлению «умных» домов, «умных» городов.



Прошел практически десяток лет, пока технология получила название и стала встраиваться во многие сферы нашей жизни.

В 1999 Кевин Эштон – британский инженер и основатель исследовательской группы при Массачусетском технологическом институте разработал систему для оптимизации торговой отрасли. Он внедрял радиодатчики с целью оптимизации процесса поставки продукции, отслеживания складских запасов и выстраивания выгодных логистических цепочек для транспортировки товаров к торговым точкам. В дальнейшем эти данные стали использовать для анализа спроса и предложения. Торговые сети быстро заметили эффективность такой технологии и стали интегрировать ее в свою работу. В этом же году понятие Internet of things появилось у многих на слуху. Также была опубликована книга «Когда вещи начинают думать» от автора Нила Гершенфельда. Вещи, о которых он писал, могут на самом деле ждать нас в будущем. Когда наступит посткомпьютерный мир, а на замену придут микрочипы.

Как устроен интернет вещей

Интернет вещей — это множество устройств со встроенными датчиками и исполнительными механизмами, которые объединены между собой через проводные и беспроводные сети. Задача IoT заключается в том, чтобы собирать, обрабатывать и доставлять данные о процессах конечному пользователю. Пока данные не поступили людям, осуществляется M2M-взаимодействия (устройства взаимодействуют между собой). Датчики собирают информацию об условиях окружающей среды или о состояниях внутри системы, чтобы в дальнейшем можно было обнаружить закономерности, создать рекомендации и предотвратить возможные проблемы до их возникновения.

На самом деле, концепция IoT сейчас очень распространена на обывательском уровне. В повседневной жизни мы используем «умные» кухонные приборы, живем в «умных» домах, или самое простое – носим фитнес-браслеты, которые в режиме реального времени измеряют частоту сердечных сокращений и количество пройденных шагов. Сейчас большинство предметов можно подключить к интернету. Так происходит встреча реального мира с цифровым. Предлагаю разобраться, как это все работает и взаимодействует между собой.

Без этих компонентов экосистема не сможет существовать:

• Устройства. Именно с них все начинается, потому что это и есть «вещи» в понятии Интернета вещей. В этот слой входят практически любые объекты, в которые можно интегрировать необходимые датчики.
• Сеть. Это обязательное условие для взаимодействия объектов друг с другом (М2М). После того, как устройства получили данные, их нужно отправить в облако по средствам связи (сотовая/ спутниковая связь или использовать Bluetooth/ Wi-Fi для подключения на более коротких расстояниях).
• Средства обработки данных. С их помощью осуществляется анализ информации и вывода результата, который в дальнейшем можно использовать под свои цели.
• Приложения (пользовательский интерфейс). На этом замыкается круг, поскольку на этом этапе информация попадает в руки к людям и отображается на устройствах.

Сама концепция проста для понимания. Но то, что устройства делают с собранной информацией и каков результат этих действий — поистине является мощным и впечатляющим.
Когда устройства собирают какую-то информацию, она не попадает людям в необработанном виде. Инструменты обработки информации сами решают, что нужно оставить, а что нет. И если бы здесь не использовали машинное обучение, то пришлось бы потратить много времени для программирования каждого устройства IoT вручную под разные сценарии. Это выполнимо для каких-то небольших объектов, но не для машин, производства и других крупных областей.

Как будет развиваться IoT 2022-2023

IoT по-прежнему в основе устойчивого развития.

В этом году тема экологичности на Ганноверской ярмарке была затронута если не каждым, то большей частью экспонентов. Несколько компаний полностью посвятили свои стенды данному вопросу. И как было замечено, наряду с возросшим интересом среди инвесторов повышается бизнес-ценность таких продуктов на рынке. То есть в технологию не бояться вкладывать ресурсы, как это было на старте. Изначально в наших городах начали появляться «умные» мусорные баки, «умные» системы освещения, «умные» парковки и много других «умных» вещей. Затем продвинулись дальше и стали предлагать технологию сельскому хозяйству. Приложения, которые осуществляют мониторинг состояния окружающей среды, помогают оптимизировать процессы и управлять ресурсами быстро доказали свою эффективность и оправдали вложения. Теперь наступил новый этап — решение глобальных проблем.



Показательным примером является сотрудничество компании Libelium с крупнейшим в Европе аквариумом Сарагосы. Плодом их взаимодействия стал Libelium One для измерения параметров окружающей среды пяти различных экосистем. Данная технология гарантирует значительное улучшение качества воды и грунтовых условий, чтобы повысить качество жизни животных в водоемах. В аквариуме Сарагоса воссоздали 5 экосистем с 5000 видами животных. Libelium One будет использоваться в реальной среде для мониторинга состояния 5 рек: Нил, Меконг, Амазонка, Дарлинг Мюррей и Эбро. Учитывая условия окружающей среды и ее воздействие, устройство имеет прочные корпус и в то же время эко-дизайн, который не нарушает общей концепции устойчивого развития.

Список подобных технологических решений пополняется. Например, чтобы сократить количество новостей о неконтролируемых пожарах, Dryad Networks и NetOp разрабатывают цифровые «Dryads» со встроенным интеллектом. Датчики работают на солнечных батареях и могут обнаружить пожар на самых ранних стадиях, в том числе на фазе тления. Основная задача в том, чтобы обнаружить водород, углекислый газ на уровне ppm во избежание ложного срабатывания.

Ключевой целью по прежнему остается интегрирование IoT во все жизнеспособные модели устойчивой экономики. Это позволит получать максимум данных, чтобы понимать все процессы. Как подтверждают примеры, важную роль играет партнерство. Чтобы максимально раскрыть возможности устройств IoT, необходимо пройти большой путь из тестов, модернизаций и ошибок

Пик «облачных» технологий

IoT — это про большие данные, которые нужно хранить, анализировать, обрабатывать. С чем успешно справляется «облако». После того, как устройства собрали информацию, она направляется на облачный сервер, где в дальнейшим обрабатывается. Настало то время, когда «облачные» технологии используются как инфраструктура, платформа или ПО.

Корпорация Microsoft подхватила эту волну и запустила «Облако для устойчивого развития». Бизнесу и предприятиям предлагаются готовые решения, которые направлены на достижение целей устойчивого развития. При этом не стоит воспринимать это как волшебную таблетку, способную моментально решить все проблемы. С помощью данной технологии можно получать структурированные данные, отчеты о выбросах, интеллектуальную аналитику. Все это помогает выявить проблемы, которые в дальнейшем можно искоренить, но не решает их.

Искусственный интеллект ближе, чем мы думаем

Искусственный интеллект постепенно становится вездесущим, хотя для нас он по прежнему остается невидимым. В интернете нет точной даты, когда появился ИИ. И можно предположить, что не будет даты, когда он исчезнет. Однако, его появление обусловлено достижениями в таких областях, как вычислительная мощность, машинное обучение и в целом интернет. Если «облачные» технологии мы уже приняли, то к ИИ по прежнему недоверчивое отношение.

Отбросив все страхи, фармацевтическая компания Charles River начала сотрудничать с платформой Valence. Задачей их сотрудничества является использование реакторной технологии Valence, способной моделировать химические реакции, которые будут происходить после приема медикаментов. В конечном счете, врачи и пациенты не будут знать, что в основе разработки лекарства ИИ. Медицина является самой масштабной отраслью, вклад в которую могут привнести специалисты из самых разных отраслей.

Что касается других сфер, компанией Siemens был продемонстрирован анализатор прогнозного обслуживания. С его помощью можно выявить дефекты в системах привода до того, как они окажут негативное влияние на производство. А это могут быть повреждения подшипников/двигателя, смещения или дисбаланс. Такая технология исключает незапланированные простои производства, оценивает уровень повреждения и оставшееся время работы. В свою очередь позволяет своевременно провести обслуживание. Интеллектуальный сервисный анализатор подходит для приборов, которые постоянно находятся в действии. В их числе насосы, вентиляторы, компрессора и тд. В основе решения Predictive Service Analyzer искусственный интеллект.

Этих примеров недостаточно, чтобы полностью раскрыть возможности ИИ. Но мы видим, что его включают в свои продукты, платформы, услуги не только компании гиганты, но и небольшие предприятия. Чем чаще мы будем слушать о том, как на самом деле используется ИИ, тем быстрее будет появляться доверие.

Фокус на безопасность

Количество подключенных устройств к 2022 году превысило население нашей планеты. Как и количество кибератак. Поэтому в этом году больше внимания будет уделяться безопасным подключениям.

Три ключевых решения в области кибербезопасности:

1. Обеспечить видимость активов. Разработанное ПО предоставляет возможность получения информации обо всех узлах и подключенных к сети пользователях. Таким образом администраторы оперативно могут выявить подозрительные устройства.
2. Глубокая проверка пакетов дает сигнал операторам промышленных сетей при обнаружении подозрительной активности в промышленных протоколах, которые непосредственно управляют сетями.
3. Архитектура с нулевым доверием. Эта модель безопасности работает по принципу “никогда не доверяй, всегда проверяй”. Предполагается, что собственная среда также не является безопасной по умолчанию.

5G IoT

2G/3G IoT отошли на второй план, как число подключений 4G Internet of things увеличилось на 24% за счет широкого внедрения чипсетов на базе Cat6, Cat4 и LTE Cat1. Следом идет 5 G IoT. Эксперты утверждают, что мобильная сеть 5G поможет в решении проблем со скоростью подключения, передачи данных и повысит надежность сети. А это, в свою очередь, окажет положительное влияние на IoT, поскольку в данной технологии многое зависит от подключении.
С другой стороны, IoT также оказывает влияние на развитие пятого поколения мобильных сетей. IT компании смогут применять соглашения IoT с целью проведения исследований и улучшения сетевых параметров.

К этому времени частная автономная беспроводная сеть 5G появилась на главном заводе автопроизводителя Volkswagen. Компания Nokia для закрытия потребностей в области надежного подключения, тестирования новых интеллектуальных заводских сценариев предложила использовать решение Nokia Digital Automation Cloud (DAC).

Такие технологии полезны только при условии, что общество готово поддерживать и развивать технологическую культуру. Для этого требуется взаимодействия бизнеса, государства и населения.