Тенденции Интернета вещей. 2019 год

В начале октября в Барселоне прошел Всемирный конгресс Internet of Things Solutions (IoTSWC). Одним из организаторов мероприятия стал Консорциум Индустриального Интернета вещей. В рамках IoTSWC прошло 200 выступлений спикеров, прошли панельные дискуссии, которые были разделены по темам: производство, здравоохранение, подключенный транспорт, энергетика и коммунальные услуги, здания и инфраструктуры и открытая промышленность.

Спектр обсуждаемых на мероприятии тем показал, что IoT используется компаниями в каждом секторе. Технология уже перешла из стадии разработки к стадии внедрения практических решений.

Накануне было опубликовано четвертое издание IoTSWC, в котором указывалось, что количество заинтересованных внедрением IoT специалистов выросло по сравнению с 2017 годом на 25% или до 16,2 тыс. В работе IoTSWC участвовал Richard Soley, исполнительный директор Консорциума Индустриального Интернета вещей. Также этот эксперт ранее принял участие в двух крупных мероприятиях – AI & Cognitive Systems Forum и Blockchain Solutions World.

Корреспонденты издания itworld.com провели несколько интервью и изучили презентации участников указанных мероприятий, чтобы выявить основные тренды, которые ждут Интернет вещей в 2019 году.

Наведение порядка в зоопарке протоколов

Возможно, «естественный отбор» и внедрение 5G приведет к тому, что количество протоколов и стандартов для технологий Интернета вещей сократится. Сейчас платформы для управления и стандартизации различных периферийных систем plug and play («включил и работай» — технология, предназначенная для быстрого определения и конфигурирования устройств) только разрабатываются.

Поэтому высок интерес экспертов к проекту EdgeX, который разрабатывает Linux Foundation. Это единая платформа для Интернета вещей с открытым исходным кодом. В основе проекта лежит концепция plug-and-play, которая позволит ускорить развертывание IoT-решений. Предусмотрено включение в экосистему растущего сообщества поставщиков решений IoT. EdgeX предоставляет разработчикам готовую, настраиваемую инфраструктуру для создания периферийных решений.

Искусственный интеллект придаст ценности данным

Искусственный интеллект является основным компонентом, необходимым для понимания огромного количества собранных данных. Технологии ИИ позволяют увеличить ценность этих данных для бизнеса. Самый простой способ реализовать такую возможность – обратиться к услугам API облачных операторов, таких как Amazon, Google, Microsoft и IBM. Использование предприятиями стандартных решений, доступных многим, чревато отсутствием конкурентных преимуществ. Но создание собственной платформы на базе технологий ИИ будет возможно не для всех.

Граничные вычисления против ограничений облака

Облачные технологии показывают свои пределы: быстрая и постоянная связь не всегда возможна, особенно в случае подключенных транспортных средств или промышленных установок в отдаленных районах. Задержка между отправкой данных, обработкой и ответом не всегда позволяет корректно работать некоторым приложениям, а затраты на хранение высоки, ведь часть данных попросту не имеет никакой важности.

Поэтому наблюдается растущая тенденция к перемещению обработки данных на периферию сети, вблизи датчиков и подключенных объектов. Эти краевые вычисления будут становиться все более важными и интеллектуальными благодаря чипам, оптимизированным для машинного обучения, и решениям, способным локально использовать алгоритмы ИИ.  

Цифровые близнецы производственных потоков

Создание цифрового близнеца благодаря данным от датчиков сможет обеспечить реалистичное виртуальное представление продуктов и систем. Такой подход будет все чаще применяться ко всем производственным процессам. Подобные цифровые близнецы смогут не только контролировать целые заводы, но и предсказывать, с учетом различных переменных, что произойдет, когда новая модель выйдет в производство. По мнению сторонников технологии, такой подход приведет к повышению эффективности, ускорению вывода продукции на рынок и уменьшению числа сбоев и проблем и т.д.

Для производства «превентивных» цифровых близнецов, т. е. моделирования объектов или заводов, которых еще нет, используются алгоритмы физического моделирования. И, как это ни парадоксально, системы искусственного интеллекта, которые заменяют датчики в обеспечении имитации ожидаемой обратной связи.