Nemrég tartották az IoT világkonferenciát, amit Barcelonában rendeztek e hónap elején. A létszám nagyjából évente 25%-os növekedést mutat, tehát egyre jobban érdeklődnek a technológia iránt, idén sikerült elérni a 16250 résztvevőt. A trendek alapján úgy tűnik, mindenféle tevékenységet folytató cég megjelent a palettán, akik támogatják az IoT elképzeléseket, továbbá sikerült előremozdulni a tervezés fázisából a tényleges megvalósításig.

A 200 megtartott beszédet tematikusan felosztották (termelés, egészségügy, tömegközlekedés, energia és ellátás, épületek és infrastruktúra, ipar). Két másik kapcsolód rendezvénnyel együtt hozták tető alá, amik már a konkrét megvalósításokat járták körbe.

A szakértő résztvevők és előadások alapján sikerült a Techradarnak összeállítania egy listát arra vonatkozóan, hogy milyen trendek várhatóak 2019-ben az IoT világában, erről készítettünk egy rövid összefoglalót.

 

A bábeli zűrzavar feloszlatása a protokollok kapcsán

Bár a természetes szelekció következtében a számuk jelentősen csökkenni fog, az IoT-ra jellemező túl magas számú protokoll-mennyiség még hosszú ideig velünk marad. Tehát a jelek „lefordítása” és beillesztése az adatáramlatba továbbra is lehetőségként jelentkezik majd a rendszerintegrátorok, illetve a szektor többi résztvevője számára is. Bár folyamatosan új keretrendszerek és platformok bukkannak fel a különböző perifériás rendszerek egységesítésére és kezelésére, de ezek még egyáltalán nem kiforrottak, s ennek következtében az IoT területén messze vagyunk még a „plug and play” megoldásoktól.

 

A mesterséges intelligencia az adatok felhasználására

A mesterséges intelligencia az egyik legfontosabb összetevő annak érdekében, hogy ez az iszonyú mennyiségű adathalmaz, amit manapság összegyűjtünk, értelmet kapjon és használhatóvá, illetve a cégek szempontjából értékessé váljon. Ezen adatok implementálásának legegyszerűbb módja az olyan különböző felhőszolgáltatók API megoldásait választani, mint a Microsoft, az Amazon, a Google vagy az IBM. A mindenki számára elérhető általános megoldások hátránya épp az lesz, hogy bárki számára elérhető, így a helyzeti előny az ezeket használó cégeknél hamar eltűnhet, ha mindenki más is elkezdi ezeket alkalmazni. Ugyanakkor egy minden oldalról megfelelő AI platformot nem minden cég engedhet majd meg magának.

 

Edge computing a felhő határainak kiterjesztésére

A felhő időközben megmutatta a határait: a gyors és állandó kapcsolat nem mindig lehetséges, különösen az összekapcsolt járművek vagy a távoli helyeken felállított létesítmények esetén; az adatküldés, -feldolgozás és válaszok esetén a késleltetés nem minden esetben kompatibilis bizonyos applikációkkal; az adattárolási költségek meglehetősen magasak, még olyan adatok esetén is, amik nem feltétlenül nélkülözhetetlenek.

Ennek köszönhetően megnövekedett az igény arra, hogy a tárolásra és adatfeldolgozásra használt egységek egy részét a hálózat perifériájára helyezzék, közel az érzékelőkhöz és az összekapcsolt objektumokhoz. Ez az ún. edge computing egyre nagyobb figyelmet és hangsúlyt kap, s egyre intelligensebbé válik, köszönhetően a gépi tanulásra optimalizált chipeknek, illetve azon megoldásoknak, amik közel hozzák a nagy szolgáltatók AI algoritmusait.

 

A tárgyi digitális ikrek helyét átveszik a termelési folyamatok

A digital twin technológia alkalmazása – mely során a szenzorok által gyűjtött adatok segítségével realisztikus digitális másolatot hozhatunk létre tárgyakról és rendszerekről – egyre elterjedtebbé válik majd, ami a teljes termelési folyamatokat illeti, s így nem csak a tervek monitorozása válik lehetségessé, hanem az is megjósolható lesz, hogy mi történik egy új modell vagy folyamat, illetve egyéb változások adaptálása után. A technológia támogatói szerint ez nagyobb hatékonysághoz, gyorsabb piacra kerüléshez, valamint kevesebb hibához és kompatibilitási problémához vezet.

Az ún. „megelőző” digital twin technológia előállításához – azaz olyan tárgyak vagy növények szimulációjához, amik még nem léteznek –, fizikai modellezési algoritmust használnak, s bármennyire is ellentmondásosnak tűnik, de mesterséges intelligencia-rendszereket is, amik felváltják a szenzorokat a várható feedback szimulációk során.

 

Forrás: techradar.com