Cunoașterea componentelor IoT ne ajută să înțelegem despre ce este vorba. Există patru componente majore ale IoT:
Senzori și actuatoare: aceste componente percep informațiile de la și interacționează cu mediul. Senzorii colectează date, în timp ce actuatoarele permit sistemului să efectueze acțiuni specifice. În exemplul cu cafetiera, senzorul monitorizează momentul în care se trezește utilizatorul și un actuator începe să pregătească cafeaua.
Conectivitate: senzorii și actuatoarele sunt conectate la un așa-zis portal. Portalul este responsabil pentru comunicarea cu senzorii și actuatoarele apropiate, traducând mesajele într-un format comun care este ulterior încărcat într-un serviciu cloud pe internet. Comunicarea dintre portal și senzori și actuatoare se face de obicei fără fir, cu toate acestea, este posibilă, și conexiunea cu fir. Serviciile cloud au, de obicei, foarte multă grijă în legătură cu viața privată (dacă ați dori să știți mai multe, puteți consulta cursul nostru privind revoluția digitală și cursul privind securitatea cibernetică).
Cloud: computerul „cloud” – care reprezintă o rețea de computere pe internet – este responsabil pentru stocarea și analizarea datelor pentru a lua decizii inteligente. Analiza ar putea implica reguli simple sau algoritmi complecși bazați pe inteligența artificială (IA). Puteți consulta mai multe informații privind IA în cursul privind elementele inteligenței artificiale.
Interacțiunea om-dispozitiv automatizat (Human-Machine Interaction - HMI): datele și analizele sunt supervizate de utilizatori fie pe interfețe dedicate utilizatorilor (UI), fie pe telefoane inteligente și tablete cu aplicații specifice. Obiectivul HMI într-un sistem IoT este să informeze utilizatorul și să-i permită să treacă peste deciziile automatizate, dacă este necesar.
Senzori, actuatoare și interfețe dedicate utilizatorilor
Numărul mare de senzori și actuatoare posibile face ca sistemele IoT să fie foarte flexibile. Prin utilizarea unei combinații diferite de senzori și actuatoare, sistemele pot fi personalizate pentru a se conforma unor necesități diferite. În această secțiune vom analiza mai îndeaproape senzorii, actuatoarele și UI care alcătuiesc IoT.
Există două tipuri de senzori: senzori cu acoperire generală și senzori specifici în funcție de sarcini.
Senzorii cu acoperire generală utilizează dispozitive răspândite, cum ar fi camerele și microfoanele, pentru a colecta date. În acest caz, datele, de exemplu imaginile sau sunetele înregistrate, sunt analizate de aplicații și algoritmi informatici.
Senzorii specifici în funcție de sarcini sunt dezvoltați pentru a fi ieftini, eficienți din punct de vedere energetic și/sau robuști atunci când măsoară valori specifice. Senzorii specifici în funcție de sarcini necesită de obicei soluții software mai simple prin comparație cu senzorii cu acoperire generală. Astfel de senzori includ termometrele, umidometre, detectoare de mișcare, monitoare ale pulsului și ECG, precum și senzori de scalare.
Luând în considerare aceste două tipuri de senzori, mișcarea poate fi depistată, de exemplu, în două moduri:
se poate folosi o cameră pentru a recunoaște o anumită persoană sau pentru a acoperi mișcarea pe o zonă mai extinsă
ar putea fi utilizat un senzor dedicat de mișcare pentru eficiență energetică și din punct de vedere al costurilor
se poate utiliza un microfon în locuri foarte calde, întunecate, în care celelalte două tipuri de senzori nu ar da rezultate
În afara senzorilor, de asemenea, este răspândită și capacitatea de a interacționa cu dispozitivele automatizate implicate în sistemul IoT, sau cu oamenii care operează sau utilizează acest sistem. Prin urmare, actuatoarele și interfețele dedicate utilizatorilor (UI) pot fi implicate în soluții IoT. Actuatoarele pot modifica valorile care sunt măsurate prin senzori, precum creșterea temperaturii sau deschiderea ferestrelor.
Interfețele dedicate utilizatorilor sunt pentru interacțiunea om-dispozitiv automatizat și pot fi vizuale, audio, cu capacitate de voce sau tactile.
UI vizuale se utilizează în cea mai mare măsură cu dispozitive inteligente cu ecran tactil (telefoane inteligente și tablete), sau, uneori, cu un dispozitiv dedicat cu un ecran tactil sau un ecran și butoane.
Cu ajutorul unei interfețe vocale, utilizatorii interacționează cu sistemul IoT utilizând limbaj natural vorbit, în timp ce sunetele pot indica evenimente importante cu o UI audio pură.
Interfețele tactile de obicei utilizează vibrații pentru a oferi feedback utilizatorului.
O combinație a tipurilor de mai sus de UI poate îmbunătăți experiența generală pentru utilizator.
IoT și 5G
5G este cea de-a cincea și cea mai recentă iterație a rețelei mobile. Prima generație de rețea mobilă (1G) oferea doar voce. Noutatea 2G a constat în rețelele digitale, care, din punct de vedere tehnic, reprezintă o soluție mult mai bună decât abordarea analogă a 1G. 3G a introdus transferurile de date, în timp ce 4G a crescut în mod semnificativ vitezele de transmisie. 5G oferă un transfer de date mult mai rapid prin comparație cu orice altă rețea mobilă anterioară, inclusiv 4G. De asemenea, este capabilă să gestioneze regiuni cu o densitate mai mare de conectivitate și oferă o acoperire mai bună.
Un element cheie al 5G este „Massive Multiple Input Multiple Output” (MIMO), care implică un număr foarte mare de antene și software complex de comunicații care face posibilă comunicarea rapidă cu un număr mare de dispozitive. Deoarece IoT depinde de transferul și primirea datelor, un internet mobil de mare viteză este un factor major care afectează capacitățile și acoperirea acestor dispozitive inteligente. La momentul redactării, se consideră că, pe măsură ce 5G devine răspândit pe scară largă, va revoluționa IoT.
IoT și inteligența artificială
Atunci când IoT se întâlnește cu inteligența artificială, se denumește adesea „AIoT” (inteligență artificială/internetul lucrurilor). Pe baza mai multor surse, beneficiul IoT se poate maximiza cu ajutorul inteligenței artificiale. Pentru a înțelege AIoT, este important să înțelegem elementele fundamentale ale inteligenței artificiale. Am învățat deja că toți senzorii și toate actuatoarele colectează date care sunt stocate în cloud. Aceste date pot fi analizate de experți sau de programe informatice, scrise în conformitate cu experiența și sugestiile experților. În situațiile în care datele sunt complexe, regulile scrise de către experți nu vor funcționa perfect. De asemenea, este o practică răspândită ca aceste reguli să nu fie generale, prin urmare se impune să fie rescrise din nou, pe măsură ce, de exemplu, se adaugă senzori noi la sistem sau se schimbă mediul (de exemplu, o familie nouă se mută într-o locuință inteligentă cu capacitate IoT). Inteligența artificială face posibilă situația în care, cu ajutorul unui volum mare de date reprezentative, regulile se pot asimila pe baza datelor - ceea ce înseamnă că inteligența artificială este capabilă și să se adapteze automat la schimbări.
În IoT, integratorul și cel care ia decizia este mereu ființa umană, din acest motiv procesul este personalizat și personalizabil. În cazul IA, dispozitivele folosesc datele pentru a învăța, și iau decizii pe baza comportamentului anterior al utilizatorului. Mai multe date conduc la decizii mai bune bazate pe IA. De exemplu, în cazul recunoașterii genului, IA trebuie să fie alimentată cu fotografii de femei și bărbați. După ce vede din ce în ce mai multe fotografii, IA se poate decide autonom cu o precizie din ce în ce mai bună dacă este o femeie sau un bărbat într-o imagine dată.
În cazul AIoT, volumul mare de date colectate de către senzori, în combinație cu metodele bazate pe IA permit sistemului să învețe atât comportamentul utilizatorilor, cât și mediul și să ofere servicii mai bune. Majoritatea soluțiilor de AIoT rulează pe cloud sau în jurul portalului, iar o nouă abordare aduce inteligența artificială la dispozitivele de pe margine. Această ultimă abordare se numește „TinyML”. În această situație, dispozitivele IoT pot păstra datele lor local, nu au nevoie de conexiune la internet, iar timpul de răspuns poate fi mult mai scurt. Pe de altă parte, algoritmele TinyML se confruntă cu mai multe constrângeri, cum ar fi consumul scăzut de energie (atât cât pentru funcționarea unui dispozitiv timp de un an cu o baterie mică de tip CR2032) și putere de procesare limitată.
Pentru o explicație detaliată referitoare la mecanismul și posibilitățile inteligenței artificiale, ar putea fi utilă lectura cursului privind elementele IA.
IoT în viața noastră cotidiană
Deja avem senzori peste tot în jurul nostru – unii dintre aceștia sunt conectați la o rețea, în timp ce alții sunt conectați doar la un dispozitiv automatizat local. Ceasurile inteligente măsoară ritmul cardiac, activitățile zilnice și intervalele de somn și încarcă aceste date pe internet. Localizările reale ale autobuzelor și ale tramvaielor sunt colectate pe baza datelor GPS și afișate pe o hartă, iar timpii de așteptare sunt afișați în stații. Autovehiculele inteligente au senzori integrați care colectează și partajează date despre uzura acestora cu proprietarul sau cu unitatea de service. Pe măsură ce IoT se răspândește la scară largă, din ce în ce mai mulți senzori vor avea capacitate de IoT. Vom analiza această situație mai în detaliu în secțiunea următoare pentru a putea înțelege mai în profunzime care sunt scenariile posibile de aplicare efectivă și sectoarele afectate.
