11 апреля 2019 г. | Автор: Антон Сергеев
Что умеет интернет вещей?

Холодильник сам заказывает для вас продукты, автомобиль знает, где припарковаться, и даже растения, не дожидаясь появления жёлтых листочков, «просят» дать им воды…

И это не фантазия и не фантастика, а интернет вещей! Причём речь идёт не только о комфорте, но и о концепте, который изменит нашу жизнь до неузнаваемости. А точнее, уже меняет.

Эта статья была опубликована в журнале OYLA №3(43). Оформить подписку на печатную и онлайн-версию можно здесь.

​Мир умных вещей

Главная цель проекта «Умный город» в Амстердаме — сделать жизнь комфортнее и экологичнее. Более 4000 инноваторов — жителей столицы Нидерландов — придумывают сервисы для улучшения качества городской жизни: от борьбы с загрязнением до экономии электроэнергии.

Идея объединить и сделать «умными» разные устройства появилась давно. Первым её успешным практическим воплощением можно считать вендинговую машину по продаже напитков в Корнеллском университете (США), которую в 1982 году подключили к интернету для передачи данных о температуре напитков.

Отцом термина «интернет вещей» называют американца Кевина Эштона. В 1999 году он, на тот момент сотрудник компании Procter & Gamble, предложил использовать радиочастотную идентификацию (RFID), чтобы компьютеры могли управлять отдельными устройствами-вещами.

Сегодня системами вроде «умного дома», а это и есть реализация концепта IoT (от англ. Internet of Things), никого не удивишь. Но если такие проекты пока могут казаться дорогой игрушкой, то другие разновидности интернета вещей уже вовсю трудятся на благо человечества. Городские системы безопасности, энергоучёта, освещения и регулирования транспорта в таких городах, как Амстердам, Шанхай и Стокгольм, можно считать IoT. И с каждым годом умных городов становится всё больше.

Проекты FarmApp и Growlink создают умные фермы, где датчики отслеживают влажность, температуру, количество света, химический состав почвы, наличие вредителей. Собранные данные анализируют и принимают на их основе решения.

Примерная схема потоков данных в IoT-проекте:

  1. Информация передаётся с микроконтроллеров на промежуточные станции-шлюзы, которые, как правило, расположены неподалёку от сенсоров и имеют подключение к интернету и электричеству.
  2. Из шлюзов данные попадают на серверы и базы данных в интернете (например, в облако от KT Cloud) для последующей обработки. Серверы могут находиться сколь угодно далеко от шлюза — хоть на другом континенте.
  3. Затем данные могут быть проанализированы, например, алгоритмами машинного обучения.
  4. Или отображены на компьютере или смартфоне пользователя.

В настоящих системах таких шагов, связанных с передачей и обработкой информации, может быть намного больше. Обычно в более-менее крупных проектах количество датчиков измеряется тысячами, шлюзов — десятками, серверов — единицами.

​Как это работает

Может показаться, что интернет вещей — это производство и настройка всевозможных приборов и датчиков. Однако мало собрать с них информацию — нужно извлечь из неё смысл. Общий принцип работы IoT таков: датчики собирают и передают данные на промежуточные станции-шлюзы, а те — в «облака» или на специальные серверы для анализа. На словах всё довольно просто, на деле же есть две ключевые проблемы.

Во-первых, необходимо наладить эффективную систему передачи данных — объединить тысячи устройств в одном канале таким образом, чтобы они не создавали друг другу помех. Заодно обеспечить безопасность.

Во-вторых, эти устройства могут генерировать очень большие объёмы данных, которые надо передавать, анализировать и хранить.

Принцип работы датчиков температуры, которые можно встретить практически в любом устройстве, заключается в измерении электрического сопротивления металла. Оно увеличивается при высоких температурах и уменьшается при низких.

Неудивительно, что именно в этой области сконцентрированы усилия высокотехнологичных компаний. Например, есть сервисы, предназначенные специально для обработки информации от IoT-устройств: машинное обучение, базы данных для интернета вещей и другие. Среди крупных мировых игроков на этом рынке можно выделить Amazon AWS IoT, Microsoft Azure IoT Hub, Google Cloud IoT. В Казахстане подобные услуги предоставляет компания KT Cloud: она обеспечивает надёжное хранение и обработку данных.

​От «облаков» к сенсорам

Теперь о микроконтроллерах. Благодаря им энтузиасты могут попробовать сделать умный дом своими руками, даже не имея специальных знаний. Начинающим умельцам подойдут многофункциональные устройства RaspberryPi или Arduino.

RaspberryPi — мини-компьютер с функциональностью почти как у настольного, к которому можно подключить различные сенсоры и экспериментировать с интернетом вещей у себя дома, обладая лишь базовыми компьютерными навыками.

К микроконтроллеру можно подключить один или несколько датчиков-сенсоров — для измерения температуры, давления, влажности, движения, освещения, громкости, инфракрасного излучения, ускорения, определения местоположения и т. д. Массово производимые сенсоры сегодня стоят всего несколько десятков центов, благодаря чему получили широкое распространение.

Как правило, у каждого датчика есть своя библиотека программ, загрузив которую на микроконтроллер, вы сможете им управлять.

Умный стетоскоп Stemoscope улавливает самые тихие звуки внутренних органов, а приложение на телефоне сообщает, всё ли у вас в порядке. Stemoscope компактен и передаёт данные через Bluetooth. Устройство настолько простое, что им может пользоваться даже ребёнок.

Геофон — более специфичный сенсор, используемый для регистрации землетрясений. Внутри него находятся пружина и магнит, которые преобразуют движение поверхности Земли в электрический сигнал.

Умные часы Apple Watch умеют измерять пульс и даже снимать электрокардиограмму, предупреждая владельца о возможных проблемах со здоровьем. В часы встроено несколько датчиков, которые измеряют регулярность электрических сигналов сердца.

​Ближайшие перспективы

Система на кристалле: все компоненты устройства размещаются на одной плате, что делает её энергоэффективной и дешёвой

При таком росте спроса на IoT вскоре на одного человека будут приходиться сотни и тысячи разных датчиков и контроллеров — дома, на улице, на работе, — о которых он и подозревать-то не будет. Количество собранной таким образом информации будет расти лавинообразно, а значит, стремительно будут развиваться сопутствующие технологии, такие как Big Data. Благодаря этому мы сможем отслеживать в реальном времени всё больше событий, а стало быть, и предотвращать поломки и катастрофы, лучше понимать окружающую среду и поддерживать её равновесие. Машинное обучение позволит найти скрытые взаимосвязи в накопленных массивах данных и, например, проследить всю цепочку событий от взмаха крыльев бабочки в Айове до дождей в Индонезии. Выявление неочевидных причинно-следственных связей становится возможным благодаря технологиям получения и анализа гигантского объёма информации.

Meta Fly — бионический робот, имитирующий полёт птиц и насекомых. Весит 10 г и способен развивать скорость до 18 км/ч.

Для большинства из нас наиболее заметным трендом станет развитие потребительской техники, которая продолжит умнеть. Дальнейшая миниатюризация, удешевление и увеличение энергоэффек­тивности микропроцессоров позволят разместить крошечные IoT-приборчики в ранее недоступных местах и устройствах.