ГлавнаяНовостиДивный сверхновый мир
Опубликовано 06.07.2016, новости
автор: godliteratury.ru
Показов: 52

Дивный сверхновый мир

Фрагмент из книги Сэмюэла Грингарда «Интернет вещей»

Текст: ГодЛитературы.РФ
Коллаж: обложка книги и фото автора с его персонального сайта www.greengard.com


Шутки о чайнике и утюге, которые в интернете обсуждают своего хозяина, перестали быть шутками. Всемирная компьютерная сеть давно уже соединяет не компьютеры, а любые произвольные предметы — как подключенные к электрической розетке, так и нет. А скоро начнет соединять вообще все предметы, к которым прикасалась рука человека. О том, что ждет нас в этом «дивном новом мире» — и рассказывает американский научный журналист Сэмюэл Грингард.
Фрагмент книги предоставлен издательством Альпина Паблишер.

Сэмюэл Грингард. «Интернет вещей» / пер. с англ. М. Трощенко. М. : Альпина Паблишер, 2016. — 188 с.

Данные имеют значение

internet of things coverНа самом базовом уровне как Интернет вещей, так и промышленный Интернет имеют отношение к данным и извлечению из них пользы. Сегодня благодаря всеобщей компьютеризации и практически повсеместному сетевому взаимодействию биты и байты данных перемещаются по всей планете в реальном времени. Все больше разнообразных устройств (стационарные компьютеры, ноутбуки, планшеты и смартфоны) служат средством быстрого сбора, обмена и доступа к данным все большего объема. Разумеется, функционирование подключаемых устройств (всех, от инсулиновых помп в больницах до домашних систем освещения) и обратная связь, позволяющая принимать решения, зависят прежде всего от данных.

Специалисты по обработке данных ввели термин «ценность точной информации». Речь идет о способности так располагать точки ввода данных, а затем собирать и анализировать информацию, чтобы получать наиболее полную картину. Достичь этой цели невероятно сложно, потому что чрезвычайно трудно собрать все данные, необходимые для получения идеальной картины, а затем выстроить такой алгоритм, который будет надлежащим образом учитывать все возможные переменные. Например, способность верно прогнозировать погоду зависит от четкого сбора точных данных, ввода релевантных данных и их осмысления путем применения сложных алгоритмов. То есть теоретически, если бы ученые задействовали подходящие системы и программное обеспечение, а также получили доступ к достаточной вычислительной мощности, прогнозы погоды были бы точными на 100%.

На сегодняшний день существует слишком много переменных величин и ограничений, чтобы получить идеальную картину некого сложного события в любой сфере, будь то прогнозы погоды, сельское хозяйство, производство, здравоохранение, транспорт или рынок ценных бумаг. Поэтому вместо попыток создавать идеальные модели специалисты по обработке данных cосредоточились на построении самых лучших возможных моделей с использованием больших данных и аналитики. Здесь огромную роль играет прогнозная аналитика, которая выявляет и осмысляет события еще до того, как они произойдут. Например, это позволит банку выявить потребителя, который подумывает купить новый автомобиль, но еще не начал присматриваться к разным моделям. На заводе будут заранее знать, когда должна сломаться деталь в каком-то оборудовании, а в супермаркете — какие продукты купит тот или иной человек.

Поток данных от подключаемых объектов и оборудования разрастается в геометрической прогрессии. Согласно отчету компании по управлению данными Wipro под названием «Большие данные: ускорение процессов производства»,

за время шестичасового рейса на Боинге-737 из Нью-Йорка в Лос-Анджелес генерируется колоссальное количество информации — 120 терабайт.

Вся она собирается и хранится в самолете. Что еще более важно, эти данные могут быть проанализированы, чтобы выявить все аспекты работы двигателя.

Неудивительно, что информация становится ценным экономическим активом. Согласно прогнозу фирмы Gartner, занимающейся консалтингом в области IT, через несколько лет информационные активы и данные крупных компаний уже будут у них на балансе. Превращение данных в валюту повлияет на оценку товарно-материальных ценностей, сделки по слиянию и поглощению и многое другое. Однако эта экономическая ценность значит куда больше, чем просто активы. По оценке McKinsey Global Institute, большие данные могут снизить затраты на разработку продукции производственных компаний на 50% и больше 3. Изучение огромного количества точек ввода данных аналитическими программами приведет к обнаружению недостатков в качестве товара или услуг, снизит эксплуатационные расходы и в корне изменит подход компаний к инвестированию в людей и оборудование.

Картина действительно меняется по мере того, как компании учатся получать доступ к большим данным и использовать их. Хотя базы данных, программные приложения и неструктурированные потоки информации уже приносят массу новых знаний, эти источники блекнут на фоне обширной и еще не исследованной области данных, которая существует в пределах физических границ нашей планеты. До сих пор способов измерить, собрать и обработать эти данные не существовало. Они всегда находились за пределами нашего восприятия и почти точно так же были недоступны для приборов — подобно тому, как сомнительным выглядит существование радиоволн и ультрафиолетового излучения. Электромагнитные волны стали иметь для человека значение только тогда, когда он создал устройства и системы, способные их обнаруживать.
Интернет вещей обещает на порядок увеличить количество точек ввода данных.

Сочетание повсеместного подключения к Сети, недорогих датчиков и простой микроэлектроники дает возможность подключать к Интернету буквально все что угодно.

Пакеты с молоком, дороги, мосты, транспортные средства, деревья, оборудование, медицинские приборы и энергетические установки вдруг превращаются в точки ввода данных. Данные пересекаются и тем самым создают новые знания и возможности.

Почувствовать выгоду

В центре промышленного Интернета находятся датчики. За последние несколько лет развитие технологий (что сопровождалось уменьшением размеров устройств) привело к новому восприятию объектов в естественной среде.

Сегодня перечень устройств для ввода данных и подключаемых систем включает в себя самые разнообразные вещи: модули геолокации и GPS, сканеры штрихкодов, термометры, барометры, приборы для измерения влажности, датчики вибраций, датчики давления, гироскопы, магнитометры, камеры, аудио- и видеомониторы, акселерометры, датчики движения, радары, сонары и лидары. Последние используются компанией Google для управления гуглмобилями. Эти беспилотные автомобили проехали без водителей более 700 000 миль, при этом не произошло ни одного столкновения, вызванного техническими причинами.

Датчики собирают данные, но для их управления и осмысления нужны компьютеры, системы хранения и программное обеспечение. Подключаемые системы часто опираются на интерфейс прикладных программ (API), чтобы сделать данные доступными для приложений, когда и где требуется (эти небольшие программные компоненты соединяют между собой различные устройства и программы, по сути определяя процесс взаимодействия и способы обмена данными). Они обеспечивают окончательную обработку в целях извлечения данных, распознавания лиц и перевода на другой язык. Например,

система опознает человека или на основе выражения его лица предлагает ему определенные товары, когда он входит в магазин

. Либо же позволяет человеку сфотографировать вывеску или сообщение на неизвестном ему языке и мгновенно получить перевод. Также система использует технологию расширенной реальности, которая позволяет человеку сфотографировать какой-нибудь объект (например, Эйфелеву башню) и тут же получить всю информацию о нем. Информация в виде полупрозрачного принта появляется поверх изначального изображения или на дисплее умных очков типа Google Glass.

Возможности безграничны, а потенциальные выгоды для бизнеса значительны. По словам консультантов компании McKinsey Майкла Чуи, Маркуса Леффлера и Роджера Робертса, промышленный Интернет вещей несет с собой совершенно новые перспективы. Вот что они писали в 2010 г. в отчете под названием «Интернет вещей»:

Прототип гугломобиля. Фото с сайта www.google.com/selfdrivingcar

Прототип гугломобиля. Фото с сайта www.google.com/selfdrivingcar

Некогда предсказуемые пути информации перестают быть таковыми: физический мир становится чем-то вроде информационной системы… Эти сети производят огромные потоки данных, которые поступают на компьютеры для анализа. Когда объекты начинают воспринимать ‘лементы среды и передавать информацию, они превращаются в инструменты для комплексного понимания мира и быстрого реагирования на любую ситуацию.
Принципиальное изменение состоит в том, что теперь эти материальные информационные системы начинают разворачиваться и некоторые из них могут обходиться без человеческого вмешательства.

Что же все это несет для наиболее передовых компаний? Генерируемые машинами данные сейчас составляют около 15% всех данных, имеющихся у компаний. Однако в течение следующих десяти лет этот показатель, по всей видимости, увеличится до 50%. Интеллектуальные активы — по сути, устройства, оснащенные датчиками и подключенные друг к другу — будут контролировать параметры, предоставлять данные об использовании и поведении оператора, а также следить за условиями и техническим состоянием.

Интернет вещей, скорее всего, станет источником огромной прибыли в промышленности и коммерческой отрасли. Если снизить затраты на топливо всего на 1% или настолько же уменьшить капитальные затраты для непроизводительной системы, то экономия составит десятки и даже сотни миллиардов долларов. Промышленный Интернет породит экономическую деятельность, измеримую в десятках триллионов долларов.

Читайте также

Показать ещё
Подписывайтесь на наши социальные сети: