Internet of Things

IoT jest szerokim pojęciem, często definiowanym w różny sposób. Aby dobrze zrozumieć czym właściwie jest Internet of Things, warto rozbić ten termin na części. Jako “Thing” w Internecie rzeczy określane są przedmioty, zwierzęta, a nawet ludzie wyposażone w inteligentne urządzenia (sensory), służące do zbierania pewnych informacji. Zatem rzeczą może być zarówno lodówka, która wykorzystuje inteligentny moduł jak i zwierzę z nałożoną inteligentną opaską monitorującą jego funkcje życiowe. Urządzenia komunikują się w celu wysyłania i odbierania danych. Aby mogły się one komunikować potrzebują połączenia z siecią, i to w IoT określa się jako “Internet” . Połączenie to może być realizowane z wykorzystaniem różnych technologii przesyłu danych. Możemy tu wymienić Wi-Fi, sieci 5G, Bluetooth, a także bardziej wyspecjalizowane protokoły jak Zigbee, który dzięki niskiemu zużyciu energii świetnie nadaje się do urządzeń IoT, w których żywotność jest kluczowa, czy Z-Wave często stosowany w systemach inteligentnych budynków.

Warto tutaj zaznaczyć, że nie każde urządzenie IoT musi mieć bezpośredni dostęp do sieci Internet. Dane zbierane przez urządzenia IoT są następnie wysyłane i analizowane. W celu efektywnego gromadzenia i analizowania, dużych zbiorów danych, a także zapewnienia wysokiej skalowalności systemu, często wykorzystuje się technologie chmurowe. W takim przypadku urządzenia Internetu rzeczy mogą wysyłać dane do chmury za pośrednictwem bramy API (ang. gateway API). Następnie dane te są przetwarzane przez różnego rodzaju oprogramowania i systemy analityczne. Do przetwarzania danych stosuje się technologie Big Data, sztuczną inteligencje oraz uczenie maszynowe.

Zastosowania IoT

IoT ma wiele obszarów zastosowań, wykorzystuje między innymi artykuły gospodarstwa domowego, oświetleniowe czy też urządzenia biometryczne.

Internet rzeczy
Rys. 1 Internet rzeczy

Na powyższej grafice przedstawionych zostało 101 terminów powiązanych z Internetem Rzeczy, które są podzielone na kategorie. Jak można zauważyć, z IoT powiązanych jest wiele technologii, które dotyczą zarówno zagadnień związanych z łącznością, przetwarzaniem i analizą danych, a także bezpieczeństwem i architekturą sieci IoT. W artykule tym nie będziemy opisywać powyższych technologii, ale warto mieć na uwadze, jak bardzo szeroką dziedziną jest IoT i jak wiele innych technologii jest w niej wykorzystywanych. Internet Rzeczy rozwija się w bardzo szybkim tempie, notując wysokie coroczne wzrosty. Według różnych szacunków rynek IoT będzie rozwijał się w kolejnych latach w 30-sto procentowym tempie, a w Polsce tempo to może osiągnąć nawet 40%. Do 2018 roku podłączonych było około 22 miliardy urządzeń Internetu rzeczy, szacuje się, że do 2025 roku liczba ta może wzrosnąć nawet do 38.6 miliarda urządzeń.

Przyszłość Internet of Things

Internet Rzeczy znajduje zastosowanie w coraz to nowych dziedzinach naszego życia. Artykuły gospodarstwa domowego oraz artykuły oświetleniowe to rzeczy, z których korzystamy praktycznie codziennie. Jeśli zwykłym przedmiotom dodamy „inteligencję”, łatwiej nam będzie zarządzać całym ekosystemem naszego domu lub mieszkania. Co za tym idzie, będziemy mogli optymalizować koszty zużywania sprzętu oraz czas wykonywanych przez nie czynności. Zbieranie ogromnych ilości danych, które następnie będą przetwarzane i analizowane mają dać w przyszłości jeszcze lepsze rozwiązania. Ostatnio często mówi się, że “Dane to złoto XXI wieku.”, a IoT służy m.in do zbierania tych danych. Przy takim rozwoju IoT niedługo inteligentne urządzenia będą towarzyszyć nam w zdecydowanej większości codziennych czynności.

Kontrowersje Internet of Things

Rozwój Internetu Rzeczy wprowadzi wiele zmian w życiu codziennym. Największym problemem z tym związanym jest bezpieczeństwo. Liczba danych gromadzonych przez urządzenia, które bardzo często nie mają zabezpieczeń lub są one na bardzo niskim poziomie naraża użytkownika na wyciek lub brak kontroli nad takimi danymi. Kolejną kwestią jest spór o to, kto powinien mieć dostęp do danych. Poruszane są tutaj kwestie moralne takie jak to, czy duże korporacje powinny mieć możliwość codziennego podsłuchiwania użytkownika. Firmy swój sposób działania tłumaczą tym, że zbierane dane to narzędzie do rozwoju oferowanych usług.

Przeciwnicy z kolei podnoszą argument przeciwny jako ingerencję w prywatność użytkownika oraz niepewność z tym, gdzie gromadzone dane mogą trafić. Jednak pojawia się nowa droga, a jest nią wykorzystanie technologii blockchain do bezpiecznego przechowywania danych w sieci IoT. Dzięki wykorzystaniu zdecentralizowanej sieci blockchain, nie będzie centralnej jednostki mającej kontrole nad danymi użytkownika. Technologia ta zapewnia także niezaprzeczalność danych, oznacza to pewność, że dane te nie zostały przez nikogo zmodyfikowane.

Kto skorzysta z Internet of Things?

IoT kieruje się do różnych gałęzi gospodarki. Rozwiązania buduje się zarówno z myślą o rynku konsumenckim oraz rynku biznesowym. Teoretycznie więc na IoT skorzystają wszyscy. Przedsiębiorstwa zajmujące się tym tematem będą miały ogromne pole do zagospodarowania swoich rozwiązań. Nadchodząca rewolucja zmieni także nasze życie w wielu obszarach. Zwykły użytkownik też skorzysta, ponieważ otrzyma dostęp do wielu rozwiązań, które uproszczą jego życie. Internet Rzeczy stwarza ogromne możliwości, ale nie da się ukryć, że może on również przynieść całkiem nowe zagrożenia. Więcej o zabezpieczaniu urządzeń IoT możesz przeczytać w naszym artykule.

BFirst.Tech oraz IoT

Jako firma specjalizująca się w branży nowych technologii nie jesteśmy bierni także w temacie IoT. Współpracując z firmą Vemmio opracowujemy projekt asystenta głosowego, dzięki któremu będzie można zarządzać domem lub mieszkaniem w formule Smart Home. Nasze rozwiązanie pozwoli zaimplementować asystenta głosowego na centralne urządzenie sterujące systemem Smart Home. Więcej informacji o naszych projektach znajdziesz tutaj.

Za pomocą weryfikacji biometrycznej najpierw sprawdzany jest głos, który wydał komendę uruchamiającą urządzenie. Jeśli głos zostanie zweryfikowany pozytywnie, to urządzenie jest gotowe do działania i wydawania komend, przez które można zarządzać urządzeniami domowymi. Właśnie na tym polega idea Smart Home. Rozwiązanie to umożliwia zarządzanie mieszkaniem lub mniejszymi jego segmentami albo nawet całym budynkiem.

Poszczególne sprzęty AGD, oświetlenie czy inne rzeczy są skonfigurowane z urządzeniem, które pomaga nam w zarządzaniu naszym gospodarstwem. Tak wygląda strona techniczna, w której sprzęty muszą być kompatybilne z urządzeniem zarządzającym. Dzięki temu centrum sterowania znajduje się w jednym miejscu, a dziś standardem jest już to, że można zarządzać całym systemem z pozycji smartfona. Funkcjonalność asystenta głosowego umożliwia obsługę całego systemu bez konieczności fizycznego używania aplikacji. Parzenie kawy w ekspresie, regulacja poziomu oświetlenia lub wybór programu oszczędzania energii będzie można wykonać za pomocą komend głosowych.

Bibliografia

[1] http://www.ericsson.com/en/mobility-report/reports/november-2019?gclid=CjwKCAiAvonyBRB7EiwAadauqWaie96-SXyvRu_e7gBRgaYd8mozXvppEE_6LPCAeA3TsR6l5sQuNxoCxUwQAvD_BwE&gclsrc=aw.ds

[2] http://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/non-geek-a-to-z-guide-to-internet-of-things-108846.pdf

Sieci neuronowe – wprowadzenie

W ostatnich latach temat sieci neuronowych w obszarze IT oraz zagadnienia sztucznej inteligencji stał się bardzo popularny. Sieci neuronowe nie są nowym pojęciem, ponieważ wykorzystywano je już w latach 60-tych XX. Ich prawdziwy rozwój nastąpił jednak już w XXI wieku ze względu na ogromny postęp w świecie technologii oraz zakres stosowanych innowacji w wielu obszarach życia człowieka. Sieci neuronowe są jednym z obszarów, z których składa się sztuczna inteligencja (AI). Zainteresowanie sieciami neuronowymi stale rośnie niejako wymuszając dzięki temu ich ciągły rozwój i udoskonalanie.

Charakterystyka

Chcąc opisać sposób działania sieci neuronowych warto odwołać się (w pewnym uproszczeniu) do sposobu działania systemu nerwowego człowieka. Pomimo ogromnego postępu i stosowania innowacyjnych rozwiązań dzisiejsze sieci nie są w stanie działać na równi tak jak ludzki mózg. Natomiast można prognozować, że w mniej lub bardziej odległej przyszłości taki poziom zaawansowania będą w stanie osiągnąć. Sieci neuronowe opierają się strukturach matematycznych, które za pomocą dedykowanych algorytmów oraz elementów przetwarzających (sztuczne neurony) wykonują przedstawione przed nimi operacje.

Budowa sieci neuronowych i sposób działania

Sieć neuronowa składa się z określonej liczby neuronów. Najprostszą siecią neuronową jest percepton, który składa się wyłącznie z jednego sztucznego neuronu. Do takiego perceptonu dociera pewna liczba danych wejściowych. Dane te mają przypisane wagi, które określają jak duży wpływ na końcowy wynik ma konkretny parametr. Tak przygotowany zestaw danych jest następnie sumowany, a suma jest wprowadzana na wejście funkcji aktywacji. Taki algorytm odpowiada (przyjmując oczywiście pewne uproszczenia) działaniu neuronu ludzkiego, gdzie „wejścia” neuronu są z różną wagą „sumowane”. Funkcja aktywacji natomiast odwzorowuje tę właściwość ludzkiego neuronu, że „uaktywnia” się on tylko wtedy, gdy suma przekroczy pewną wartość.

Poglądowy schemat działania perceptronu
Rys. 1 Poglądowy schemat działania perceptronu. Każdy z 4 elementów wejścia (input) przemnażany jest przez odpowiadające mu wagi (weights). Iloczyny są sumowane (summation block), a suma jest przekazywana do funkcji aktywacji (activation block), której wyjście jest zarazem wyjściem perceptronu.

Zastosowanie sieci neuronowych

Wraz z rozwojem zagadnienia sztucznej inteligencji rozwijają się także same sieci neuronowe. Niewątpliwą zaletą sieci jest to, że mają szerokie pole do zastosowania, a także posiadają nieograniczone możliwości do dalszego rozwoju. Kolejnym atutem sieci neuronowych jest to, że doskonale radzą sobie w pracy z ogromnymi zbiorami danych, gdzie człowiek nie radzi sobie w sposób efektywny. Mało tego, są w stanie dostosować się do pojawiających się nowych zmiennych, z którymi zwykłe programy dostępne na rynku sobie nie radzą. Polem do rozwoju jest umiejętność pracy sieci na podstawie danych uszkodzonych lub dostępnych we fragmentach. Sieci neuronowe wykorzystuje się w coraz większej liczbie obszarów życia, a przede wszystkim w finansach, medycynie czy technologii. Sieci neuronowe będą się pojawiać sukcesywnie w obszarach, które wymagają działań związanych z przewidywaniem, klasyfikowaniem oraz sterowaniem. Znajdą swoje zastosowanie wszędzie tam gdzie potrzebne są rozwiązania oparte na tworzeniu scenariuszy lub podejmowaniu decyzji na bazie wielu zmiennych.

Więcej o sieciach neuronowych przeczytasz w tym artykule.

Bibliografia

[1] http://businessinsider.com.pl/technologie/czym-sa-sieci-neuronowe/pwtfrsy

[2] http://pclab.pl/art71255-2.html