Naprawdę inteligentne – nadchodzi era Intelligence of Things

Internet of Things – internet rzeczy – odchodzi w niepamięć. Zapytacie – jak to możliwe, skoro liczba urządzeń tworzących skomplikowaną globalną sieć liczona jest w dziesiątkach miliardów i nieustannie rośnie? To jednak prawda. Rozwój technologiczny oraz rosnące oczekiwania użytkowników sprawiają, że IoT, internet of things, w dotychczas znanej nam formie traci rację bytu, ustępując miejsca Intelligence of Things, zwanemu także AIOT (Artificial Intelligence of Things).

Czym jest intelligence of things?

W ramach internetu rzeczy (ang. internet of things, IoT) podłączyliśmy do sieci praktycznie wszystko – od ekspresu do kawy w smart home, przez samochód, po maszynę przemysłową stojącą w fabryce. Wykorzystaliśmy możliwości technologiczne, jakie daje nam internet rzeczy, by zwiększyć wygodę i efektywność, ale również zrobić praktyczny użytek z tych wszystkich informacji, które każdego dnia generujemy, zbieramy i przetwarzamy. Niezależnie od tego, czy mówimy o pojedynczej osobie, czy o wielkiej organizacji, wszyscy potrzebujemy w tym zakresie wsparcia. Sami nie damy rady przetworzyć tych eksabajtów informacji, a już w 2018 roku, jak raportowało Cisco, urządzenia internetu rzeczy (IoT) generowały pięć kwintylionów bajtów danych.

Zwracamy się więc w stronę technologii. Dostrzegliśmy, że „inteligentne” domy, zegarki, sprzęty AGD i inne urządzenia IoT, ale również wyposażone w sensory maszyny i pojazdy, są w rzeczywistości niezbyt „smart”, gdy bliżej przyjrzeć się ich funkcjonowaniu. Właśnie to stało się bazą ewolucji z internetu rzeczy (IoT) ku Intelligence of Things, a więc urządzeniom, które nie tylko zbierają i przesyłają dane, ale potrafią je praktycznie i samodzielnie wykorzystać.

Urządzenia naprawdę inteligentne

Obecnie na świecie funkcjonuje rozbudowana sieć urządzeń IoT skutecznie zbierających dane. Podłączyliśmy do internetu i skomunikowaliśmy z nami oraz z innymi urządzeniami miliardy przedmiotów na całym świecie, które reagują na wydawane zdalnie polecenia i działają w myśl opracowanych scenariuszy. Potrafią monitorować stan faktyczny i alarmować o odchyleniach od normy lub wykrytych problemach, podawać potrzebne informacje, zbierać dane do analizy i tak dalej. Na tym jednak ich funkcjonalność oferowana przez IoT się kończy. Gdyby zastosować analogię do człowieka – są jak ciało pozbawione mózgu, jak system nerwowy bez centralnego ośrodka. To nadal tylko internet rzeczy – a rzeczy i systemy, nawet podłączone do sieci, są pozbawione sprawczości.

U podłoża transformacji leży więc wbudowana w różne komponenty i technologie koncepcja sztucznej inteligencji, która ma wziąć na siebie ciężar podejmowania decyzji. W połączeniu z szybkim i stabilnym transferem danych w sieci 5G, pozwoli by każde urządzenie działało autonomicznie. Nie będzie ono już tylko zbierało danych, czekając na polecenia właścicieli, jak te składające się na internet rzeczy, ale zacznie samodzielnie robić z nich użytek, by wykonywać pewne czynności, rozwiązywać problemy lub zapobiegać niepożądanym sytuacjom. Plusy tej koncepcji mogą być ogromne: dalsze poprawienie doświadczeń użytkowników, większe bezpieczeństwo, a także zwiększenie efektywności firm z różnych branż, a co za tym idzie: ogromne przemysłowe korzyści.

Smart city naprawdę sprytne

Smart home, smart city, smart factory. Do tej pory te działające na wyobraźnię hasła nie miały za wiele wspólnego z rzeczywistością. Owszem, posługując się urządzeniami połączonymi internetem stanowiły krok naprzód w rozwoju firm czy miast, ale nie były w żadnym stopniu inteligentne. Dopiero zastosowanie SI i uczenia maszynowego sprawiają, że poszczególne elementy infrastruktur są w stanie zastępować człowieka i efektywnie go wspierać, a nie tylko realizować zaprogramowane polecenia, jak internet rzeczy.

Co to oznacza? Że przyszłość przyniesie dużo większą efektywność organizacji z niemal każdej branży, które będą mogły bardziej zaufać procesom takim jak automatyzacja i zlecić robotom i systemom bardziej odpowiedzialne zadania. Potencjał technologii widać już choćby w rolnictwie lub przemyśle, gdzie drony czy różne typy maszyn skutecznie wykonują prace zlecane do tej pory ludziom, ograniczając zużycie zasobów i skracając czas potrzebny na konkretne czynności. Dzięki sztucznej inteligencji planują działania i dopasowują reakcje np. na wystąpienie różnych rodzajów szkodników i chorób upraw.

W przypadku przemysłu 4.0 skorzystanie z inteligentnych urządzeń otwiera m.in. nowe możliwości w kontekście Predictive Maintenance. Uczący się sprzęt jest w stanie bez udziału człowieka nadzorować pracę wykonywaną przez zaangażowane urządzenia, dbając o ich optymalne wykorzystanie i nie dopuszczając do spowodowanych awariami przestojów, a co za tym idzie: większych kosztów. Jednocześnie inteligentne roboty, pracujące np. w magazynach, wyposażone w odpowiednie czujniki, są w stanie w czasie rzeczywistym oceniać sytuację wokół siebie i reagować choćby na pojawienie się w bliskim otoczeniu człowieka. To pozwala uniknąć wypadków przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiego poziomu produktywności.

Świat AIOT będzie miał więc wyższe standardy bezpieczeństwa i komunikacji niż świat IoT. Urządzenia, systemy i cała infrastruktura miast będą dbać o naszą wygodę oraz efektywne wykorzystanie posiadanych informacji oraz zasobów, przynosząc znaczne korzyści. Doskonale zobrazował to w swoim artykule Jeremy Kaplan, podając za przykład czujniki dymu. Do tej pory ich rola ograniczała się do włączenia alarmu. Inteligentne urządzenia przyszłości zadziałają inaczej i, korzystając z dobrodziejstw łączności, wyłączą kuchenkę, na której stał przypalający się garnek, profilaktycznie odetną dopływ prądu w całym pomieszczeniu, a następnie wykonają telefon alarmowy do straży pożarnej.

Obecność sztucznej inteligencji szeroko otwiera bramy nowych możliwości, które internet rzeczy zaledwie uchylał. Rzuca też nowe wyzwanie inżynierom i projektantom rozwiązań AIOT.

Intelligence of Things a zużycie energii

Uczenie maszynowe wymaga dużych nakładów energii. Sztuczna inteligencja potrzebuje jej do działania tak samo jak ludzki mózg potrzebuje tlenu i wartości odżywczych do wydajnej pracy. Wiele urządzeń tworzących skomplikowaną sieć IoT dysponuje jednak niewielkimi źródłami zasilania, które z pewnością są niewystarczające, by podtrzymać tak wymagające procesy i sprawne działanie wielkich systemów.

Przesyłanie danych do chmury stanowi tylko częściowe rozwiązanie problemu. Nie sprawdza się w przypadku urządzeń – często różnorodnych i ze sobą połączonych – które muszą podejmować decyzję szybko, sprawnie się komunikować i być zawsze gotowe zareagować, choćby ze względu na bezpieczeństwo. Ewentualne opóźnienie w przesyle danych lub co gorsza chwilowy brak łączności mogą mieć katastrofalne skutki także z uwagi na specyfikę branży, dlatego przetwarzanie w chmurze jest przeznaczone tylko dla aplikacji czy urządzeń, które nie potrzebują wysokiej wydajności i nie mają krytycznego znaczenia dla większych procesów.

Rozwiązanie problemu ma umożliwić zastosowanie edge computing, który pozwala na przetwarzanie danych bliżej miejsc, w których są generowane. Wykorzystanie mniejszych centrów danych stanowi sposób maksymalizacji efektywności zarządzania, przekładając się na wyższą przepustowość i mniejsze opóźnienia. Umożliwia sztucznej inteligencji przewidywanie i prowadzenie działań proaktywnych, nie ograniczając jej tylko do reagowania na sygnały.

Obok edge computing są też inne rozwiązania: nie bez znaczenia jest także implementacja odpowiednich infrastruktur w niewielkich urządzeniach wbudowanych oraz IoT. Kluczową rolę pełni wykorzystywanie bibliotek, jak Tensorflow czy CoreML, które pozwalają projektować i stosować architektury głębokiego uczenia nawet w rozwiązaniach o niskim poborze mocy. Otwierają one przed projektantami drogę do pracy i wdrożenia dedykowanych rozwiązań dla najmniejszych elementów sieci IoT. Nie tylko jednak energetyczne potrzeby SI muszą zostać uwzględnione. Równie dużym wyzwaniem dla projektantów jest opracowanie rozwiązań, które zniwelują do marginalnych wartości pobór mocy urządzeń w trybie czuwania, a także zapewnią błyskawiczną gotowość do działania sprzętu, który został aktywowany. To wszystko wymaga technologicznej rewolucji i wyznaczenia nowych trendów.

Sztuczna inteligencja i urządzenia IoT

Musimy uczciwie przyznać, że jako ludzkość nie jesteśmy w stanie efektywnie komunikować i wykorzystać tych wszystkich informacji, które gromadzimy dzięki miliardom systemów, sensorów i urządzeń na świecie. Dlatego potrzebujemy wsparcia sztucznej inteligencji, która w ramach inteligentnych rzeczy, bazując na rozwiązaniach takich jak internet rzeczy, pomoże nam na każdym kroku w automatyzacji codzienności. Zarówno w mikroskali, dopasowując temperaturę w domu czy przygotowując listę zakupów do zrobienia, jak i w makroskali, optymalizując w czasie rzeczywistym systemy takie jak transport miejski i kontrolowanie ruchu w smart city czy wspierając przemysł.

Era inteligentnych urządzeń zapowiada się naprawdę ciekawie!

Jeśli bliska jest Ci koncepcja internetu rzeczy, internet to Twoje naturalne środowisko działania, a koncepcja, że przyszłość należeć będzie do sztucznej inteligencji i urządzeń IoT wywołuje w Tobie dreszcz ekscytacji, a nie przerażenie – dołącz do nas i pomóż nam tworzyć tę rzeczywistość! Zobacz oferty pracy w GlobalLogic.

Kategoria artykułu

Inne kategorie na blogu:

Popularni autorzy

Marcin Medyński

Marcin Medyński

Consultant

Patryk Siedlecki

Patryk Siedlecki

Software Engineer

Piotr Doskocz

Piotr Doskocz

Lead Software Engineer

Piotr Andrusiuk

Piotr Andrusiuk

Senior Project Manager

Monika Malucha

Monika Malucha

Senior Marketing Specialist

Archive

Check out our previous articles

Load Archives