IDC prognozuje, że wartość wydatków firm na systemy IoT wyniesie w 2019 r. 745 mld USD (wzrost o 15,4% w porównaniu do poprzedniego roku), a do 2022 r. przekroczy poziom 1 bln USD. Gartner przewiduje, że w 2020 r. na świecie będzie działało ponad 20 mld urządzeń IoT podłączonych do sieci, a analitycy IHS Markit szacują, że liczba ta wzrośnie do 125 mld w 2030 r. Według Accenture wartość rynku przemysłowego internetu rzeczy już w 2020 r. wyniesie 500 mld USD.

Choć prognozy firm badawczych i analityków rynku mogą się różnić, praktycznie wszyscy przewidują, że wartość rynku IoT/IIoT będzie bardzo szybko rosła w dającej się przewidzieć przyszłości. Większość producentów sprzętu i oprogramowania zauważyła ten trend i nie lekceważy perspektywy potencjalnych zysków z inwestycji w rozwiązania IoT. AWS, Dell, Cisco, HPE, Microsoft, IBM, Intel, Oracle, SAP – to tylko niektóre przykłady firm inwestujących miliardy dolarów w rozwój urządzeń, oprogramowania oraz usług związanych z IoT i IIoT.

Zobacz również:

• Dell Technologies Forum 2023
• 5G - rozwój jeszcze przed nami, 6G - tuż tuż, za rogiem

Na rynku pojawiło się też wiele nowych firm – start-upów, które wiążą nadzieję na szybki rozwój biznesu i opracowują własne rozwiązania dla tego segmentu. Można już chyba mówić o nowej „gorączce złota”. Jej odzwierciedleniem są nowe trendy oraz koncepcje przetwarzania i dostarczania informacji przez rozproszoną infrastrukturę IT. Jedną z nich jest Ambient Computing.

Czym jest Ambient Computing

Hasło: Ambient Computing pojawiło się w działaniach marketingowych wielu firm i można oczekiwać, że będziemy je słyszeli coraz częściej. Słyszy się nawet głosy, że będzie ono definiowało nowy „megatrend” w systemach komputerowych. Ambient Computing nie jest technologią, jest wizją „przetwarzania w otoczeniu”, co oznacza, że użytkownika nie obchodzi, gdzie informacje są przetwarzane i często nawet nie wie, gdzie znajdują się urządzenia z którymi wchodzi w interakcję.

Wizja stanie się rzeczywistością, gdy urządzenia i czujniki IoT będą powszechnie nas otaczały, a mechanizmy wykorzystujące sztuczną inteligencję będą w stanie analizować kontekst ludzkiej aktywności i działać zgodnie z potrzebami i wymaganiami człowieka. W przeszłości przyzwyczaliśmy się, że dane i możliwości ich przetwarzania znajdowały się w naszym komputerze i korzystaliśmy z nich w sposób świadomy. Internet i chmura nie zmieniły tego w zasadniczy sposób, bo choć przetwarzanie lub przechowywanie danych zostało przesunięte do zdalnych centrów, wiemy, z jakich usług i kiedy chcemy skorzystać.

Ambient Computing może w niedalekiej przyszłości to zmienić. Będą nas otaczały urządzenia i czujniki IoT, z którymi nasze smartfony i komputery będą w ciągłej interakcji, a użytkownik nie będzie musiał uruchamiać połączeń lub sprawdzać, jakie urządzenia i sieci są dostępne w jego otoczeniu. Technologie umożliwiające realizację tej wizji są dopiero w początkowej fazie rozwoju, ale można zauważyć coraz więcej powiązanych z nią rozwiązań. Na przykład w czerwcu 2019 r. na targach „Computex” Intel zaprezentował prototyp notebooka określanego jako Ambient PC. Urządzenie pokazuje, jak może wyglądać praktyczna realizacja koncepcji Ambient Computing.

Inaczej niż większość typowych laptopów komputer został wyposażony w drugi, dotykowy ekran znajdujący się w zewnętrznej części obudowy, widoczny i działający po zamknięciu pokrywy (wyłączeniu komputera). Na ekranie tym wyświetlane są ikony niektórych aplikacji, np. kalendarza, a także klawisze do regulacji poziomu głośności audio itp. Laptop jest też wyposażony w mikrofon i kamerę wideo o kącie widzenia 360 stopni, która umożliwia automatyczne logowanie do komputera przy wykorzystaniu aplikacji Windows Hello.

Rozwiązania przyszłości

Ambient Computing to koncepcja, która już nabiera realnych kształtów i zastosowań. Można oczekiwać, że wkrótce wraz z IoT stanie są podstawą nowej rewolucji IT. Na popularyzację zastosowań Ambient Computing wśród konsumentów trzeba będzie jednak zaczekać jeszcze kilka ładnych lat. Najbardziej prawdopodobne, że rozwiązania tego rodzaju pojawią się w pierwszej kolejności w segmencie motoryzacyjnym w nowej generacji samochodów, które będą w stanie identyfikować kierowcę i pasażerów oraz automatycznie dopasowywać parametry do ich preferencji, monitorować stan kierowcy (m.in. jego trzeźwość i stan psychofizyczny), a nawet – w krytycznych sytuacjach – przejmować kontrolę nad pojazdem, by zapewnić bezpieczeństwo. W najbliższych latach można oczekiwać, że liczba tak wyposażonych modeli pojazdów zacznie szybko rosnąć.

Ale Ambient Computing znacznie szybciej będzie znajdował realne zastosowania w biznesie, korporacjach i służbie zdrowia. Według nieoficjalnych doniesień Microsoft przygotowuje urządzenia i usługi zgodne z ideą Ambient Computing, a ich elementem będzie najprawdopodobniej wirtualny asystent Cortana. Wydaje się, że Microsoft postrzega tę koncepcję głównie jako narzędzie adresowane do zastosowań w biznesie. Tak przynajmniej wynika z informacji dotyczących głównych zadań realizowanych przez zespół Microsoft Ambient Computing & Robotics.

Z kolei Nuance, firma znana z zaawansowanych systemów do rozpoznawania głosu, opracowuje rozwiązanie Ambient Clinical Intelligence przeznaczone do zastosowań w medycynie. Składa się ono z mikrofonu i kamery wideo, które po zainstalowaniu w gabinecie lekarskim rejestrują przebieg wizyty i przy wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów rozpoznawania głosu, obrazu oraz mechanizmów sztucznej inteligencji są w stanie automatycznie tworzyć dokumentację medyczną. ACI odciąża lekarza od czynności administracyjnych i konieczności zapisywania uwag lub zaleceń. Do praktycznych zastosowań system Ambient Clinical Intelligence ma trafić już w przyszłym roku.

Przedstawiciele Google również mówią o projekcie stworzenia wirtualnego asystenta Dr. Liz, który jest określany jako „Ambient Computing virtual assistant for doctors”. Na razie nie wiadomo, czy i kiedy pojawi się on na rynku.

Większa efektywność systemów IoT

Efektywne zarządzanie danymi generowanymi przez czujniki IoT oraz przesyłanie i analizowanie tych danych stanowią coraz większy problem. Architektura, w której dane generowane przez urządzenia końcowe internetu rzeczy są przesyłane do centralnego systemu, jaki analizuje je i przesyła informacje zwrotne, powoduje obciążenie sieci oraz nieuniknione opóźnienia, co przynajmniej w niektórych zastosowaniach jest trudne do zaakceptowania.

Dlatego kilka lat temu pojawiła się koncepcja architektury Edge Computing, która wykorzystuje przetwarzanie danych przez małe serwery określane jako bramy brzegowe, znajdujące się w pobliżu urządzeń lub czujników internetu rzeczy.

Brama to urządzenie zapewniające wymianę informacji między systemem, które przechowuje i przetwarza dane na brzegu sieci, a systemem centralnym działającym w chmurze lub firmowym centrum danych.

Tego typu rozwiązanie zyskuje znaczenie w perspektywie popularyzacji inteligentnych samochodów, dronów, robotów przemysłowych i innych urządzeń, których reakcja na rejestrowane zdarzenia musi być natychmiastowa, a opóźnienia związane z przesyłaniem oraz analizą danych w systemie centralnym powinny zostać zminimalizowane. Każdy system, który musi podejmować decyzje w czasie rzeczywistym jest dobrym kandydatem do zastosowań serwerów/bram brzegowych.

Serwery brzegowe są prostymi i tanimi urządzeniami. Problemem jest ich dopasowanie do rzeczywistych wymagań systemu IoT pod względem wydajności, interfejsów, dostępnej pamięci operacyjnej i masowej oraz odporności na uszkodzenia, a także warunki panujące w środowisku pracy.

W zależności od zastosowań wymagania te mogą się bardzo różnić. Dlatego też producenci oferują rodziny produktów o różnych parametrach, a niektórzy także bramy wytwarzane na zamówienie i dopasowane do wymagań konkretnego projektu IoT.

Edge Gateways znajdują się w ofercie największych producentów sprzętu, takich jak: Dell, HPE i Cisco. Są to rodziny, w których skład wchodzą serwery przeznaczone do różnych zastosowań. Najwydajniejsze pozwalają na uruchamianie oprogramowania do analityki w czasie rzeczywistym i mogą obsługiwać zautomatyzowane linie produkcyjne wykorzystujące roboty przemysłowe. Prostsze i mniej wydajne mogą pełnić rolę serwerów kontrolujących źródła danych IoT i wymianę informacji z centrami danych. Na przykład HPE oferuje rodzinę bram brzegowych Edgeline, a Dell – serwery Edge Gateways.