Дозвольте технології Інтернету речей (IoT) стати двигуном вашого бізнесу, використовуючи можливості інтелектуальних пристроїв, різноманітних датчиків і цифрового інтелекту, втілені в концепції навколишніх обчислень.
Технологічний прогрес невпинно рухається вперед, прагнучи зробити життя людини простішим та комфортнішим. Сьогодні ми вже насолоджуємося перевагами розумних пристроїв, таких як Amazon Echo чи Google Nest, що роблять нашу роботу, дім та покупки зручнішими.
Проте, розробники Силіконової долини не збираються зупинятися. Фахівці з IoT у всьому світі постійно працюють над тим, щоб зробити ці пристрої ще більш доступними, інтуїтивно зрозумілими та майже невидимими. Саме тут на сцену виходять навколишні обчислення. Уявіть собі мережу обчислювальних пристроїв, яка оточує вас, взаємодіє з вами, надає потрібний контент, але при цьому не створює враження присутності машин.
Якщо ваша діяльність пов’язана з ІТ-сферою, вам важливо розуміти концепцію навколишнього інтелекту, щоб використовувати її для розробки нових рішень або впровадження у власному бізнесі чи житті. Продовжуйте читати, щоб швидко освоїти контекстно-залежні обчислення, випередивши своїх конкурентів!
Що таке навколишні обчислення?
Навколишні обчислення – це втілення ідеї повсюдних обчислень, що вносить елемент інтелекту в бізнес-середовище та житловий простір. Завдяки цій технології, пристрої, що оточують вас вдома, в офісі чи на виробництві, стають розумнішими.
Вам більше не потрібно керувати різними пристроями через безліч програм та апаратних інтерфейсів. Розумні пристрої будуть взаємодіяти з вами проактивно, стаючи більш адаптивними, чутливими та автономними.
Іншими словами, навколишні обчислення – це найвищий рівень персоналізації обчислювальних процесів, що задовольняє конкретні потреби користувача.
Нижче представлені альтернативні назви цієї технології:
- Навколишній інтелект (AmI)
- Контекстно-залежні обчислення
- Повсюдні обчислення
- Невидимі обчислення
В основі лежить принцип, що інтелектуальні датчики та виконавчі механізми здатні розпізнавати вподобання користувачів та їхню присутність. Датчики сповіщають набір розумних пристроїв про необхідність виконання певних завдань, наприклад, автоматичне налаштування температури в кімнаті при вашому вході.
У бізнес-середовищі, як тільки вантажівка з постачанням прибуває на склад і починає розвантажуватись, система ERP автоматично оновлює інформацію про наявні запаси.
Завдяки навколишньому інтелекту вам не потрібно постійно взаємодіяти з клавіатурою, мишкою чи вертикальними моніторами.
Ви можете вільно переміщатися вдома чи в офісі, зосереджуючись на тому, що вмієте робити найкраще. Розумні пристрої забезпечать вам доступ до необхідних програм, контенту, комп’ютерних ресурсів, хмарного сховища та інших необхідних інструментів, мінімізуючи будь-яку незручність у взаємодії з технологіями.
Як працюють навколишні обчислення?
Навколишні обчислення — це інтелектуальне поєднання програмного забезпечення, баз даних, високошвидкісного інтернету, розумних пристроїв та користувачів – людей чи машин. Воно постійно функціонує, використовуючи ближній та дальній зв’язок між датчиками, приводами та машинами, що виконують різні завдання.
Невидимі обчислення – це передовий рівень обчислювальних технологій, де датчики руху, хвиль, радари, термічні, біометричні, швидкісні та інші постійно збирають дані про користувача. Потім зібрані дані аналізуються за допомогою периферійної аналітики, виконуючи потрібні вам функції.
Наприклад, при вході до розумної кімнати для переговорів, програма для зустрічей зі штучним інтелектом автоматично аутентифікує вас, скануючи сітківку ока чи обличчя. ШІ також надасть необхідну інформацію, згідно з порядком денним зустрічі.
Ось компоненти навколишнього інтелекту, що забезпечують його безперебійну роботу:
#1. Машинне навчання (ML)
Системи AmI потребують надійних алгоритмів ML для того, щоб інтелектуальні пристрої могли навчатися на основі поведінки користувачів, їхніх вподобань та виборів. Завдяки ML, немає необхідності у програмуванні системи чи підключених пристроїв.
#2. Штучний інтелект (AI)
Алгоритми ШІ надають системам AmI необхідну обчислювальну потужність для аналізу даних, читання документів, розпізнавання зображень, розуміння закономірностей.
#3. Граничні обчислення
Граничні обчислення та аналітика дозволяють перенести обробку даних ближче до пристроїв, які їх збирають, зменшуючи залежність від центральних хмарних серверів.
#4. Обробка природної мови (NLP)
NLP допомагає комп’ютерним системам навколишнього середовища розуміти мову користувача, його потреби та реагувати на них, наприклад, вмикаючи освітлення чи надаючи потрібний контент.
#5. Бездротова Mesh-мережа
Mesh-мережа забезпечує безперервний доступ до Інтернету для всіх розумних пристроїв, датчиків та користувачів у різних частинах офісу чи будинку. У громадських місцях мобільний зв’язок 5G може замінити mesh-мережі.
Особливості навколишніх обчислень
Основна функція навколишніх обчислень – це забезпечення безперервного процесу обчислення на робочому місці, вдома та в громадських місцях, без необхідності у ручному введенні даних. Ви можете використовувати голосові команди, дотики або жести, а розумні пристрої знатимуть, що потрібно робити. Нижче перераховані деякі інші важливі характеристики:
Інклюзивність
Системи навколишніх обчислень об’єднують усі цифрові пристрої, мережі та програми. Наприклад, агенти служби підтримки клієнтів можуть отримувати потрібну інформацію в програмі для чату та дзвінків без використання бази знань чи CRM-системи.
Невидимість
Повсюдні обчислення мінімізують присутність комп’ютерних гаджетів, маршрутизаторів і кабелів. Наприклад, домашній термостат або пристрої для зустрічей на робочому місці виконують свої завдання непомітно. Якщо ви не будете цілеспрямовано їх шукати, ви їх, ймовірно, не помітите.
Вбудованість
Навколишні обчислення поєднують в собі інтелект, підключення до даних, умовне програмування та машинне навчання в одній невеликій програмі або пристрої. Amazon Echo може керувати різними розумними пристроями та програмами у вашому домі за допомогою вбудованих функцій.
На основі даних
Контекстно-залежні обчислення залежать від постійної доступності даних з різних хмарних серверів. Підключені пристрої IoT постійно обмінюються даними між собою.
Простота використання
Для керування системою навколишніх обчислень достатньо використовувати дотик, жести або голосові команди. Клавіатури, миші, екрани тощо поступово відходять у минуле.
Мінімальний інтерфейс користувача (UI)
Інтелект навколишнього середовища забезпечується нульовим інтерфейсом. Різноманітні датчики розпізнають вашу присутність та команди за допомогою жестів.
Контекстна обізнаність
Система навколишніх обчислень досить розумна, щоб змінювати свою поведінку в залежності від навколишнього середовища та контексту. Наприклад, програма для зустрічей зі штучним інтелектом може робити нотатки, як тільки зустріч починається.
Адаптивність
Пристрої IoT та програми навколишніх обчислень здатні автоматично адаптуватися до різних змін ситуації.
Прогнозування
Функція AI/ML повсюдних обчислень вивчає ваші дії. Якщо ви віддаєте перевагу кімнатній температурі 21°C після листопада, розумний термостат автоматично її встановить. Немає необхідності змінювати температуру HVAC вручну.
Персоналізація
Контекстно-залежні обчислення пропонують персоналізований контент та рекомендації. Система може розпізнати наявність гостей у вашому домі та переключити смарт-телевізор на показ контенту загального доступу.
Приклади навколишніх обчислень
Автоматизовані ділові зустрічі
Програми Cisco Webex можуть розпізнавати ультразвукові хвилі від обладнання для переговорів за допомогою динаміків мобільного телефону, планшета чи ноутбука. Таким чином, при початку наради кожен може синхронізувати свої пристрої з екраном кімнати для презентації.
Розумні офісні приміщення
Компанії зменшують свій вуглецевий слід, покладаючись на системи AmI для управління опаленням, вентиляцією, кондиціонуванням повітря, внутрішнім освітленням, пристроями для конференц-залів, кухонною технікою, водонагрівачами та іншим обладнанням.
Ефективна система AmI здатна визначити заповненість офісних приміщень та всієї будівлі, автоматично налаштовуючи умови для мінімізації рахунків за електроенергію.
AI-асистент для роботи
Розумні додатки-помічники на основі штучного інтелекту можуть допомагати вам робити нотатки, розшифровувати зустрічі, створювати порядок денний, розклад роботи та інше. Деякі передові помічники здатні навіть спланувати цілий проект, аналізуючи старі проекти та шаблони.
Розумні чат-боти
Інтелектуальні чат-боти для обслуговування клієнтів здатні значно зменшити витрати на оплату праці живих агентів. Один чат-бот може обслуговувати велику кількість клієнтів, розв’язуючи проблеми, приймаючи заявки, продаючи додаткові продукти тощо.
Автоматизоване планування обслуговування
Розумні датчики на виробничих підприємствах можуть відстежувати зношеність обладнання та рухомих частин. Залежно від коливань продуктивності, датчики можуть надсилати команди в централізований додаток для планування технічного обслуговування.
Розумне управління комунальними послугами
Навколишні обчислення можуть ефективно контролювати постачання електроенергії, газу та води у місті без втручання людини. Система може аналізувати статистику використання та перенаправляти ресурси, балансуючи навантаження.
Навколишні обчислення: поточний стан
Наразі дослідники та розробники контекстно-залежних обчислень працюють над створенням більш доступних, енергоефективних та інтелектуальних гаджетів для розумних будинків та офісів.
Основні елементи, що взаємодіють з користувачами, — це розумні колонки, помічники зі штучним інтелектом, розумна побутова техніка та розумні автомобілі.
У сфері охорони здоров’я також проводяться експерименти щодо трансформації послуг та відділів досліджень і розробок за допомогою систем навколишнього інтелекту.
Тенденції навколишнього середовища
Сучасні системи AmI найчастіше використовуються для розумних будинків, автомобілів та робочих місць. Наприклад, Amazon Echo Show або Google Nest Hub можуть керувати різними розумними пристроями вдома. Ці пристрої можуть включати термостати, розумні світильники, дверні замки, камери безпеки, зовнішнє освітлення, жалюзі, кухонну техніку тощо.
У робочому середовищі Alexa for Business, Cisco Webex та подібні рішення в основному використовуються для контролю приміщень та ділових зустрічей.
iOS Hand-off дозволяє почати використовувати бізнес-програми, такі як електронна пошта, CRM, управління проєктами, нарахування заробітної плати та інші, на одному з пристроїв. При переміщенні або відвідуванні ділових зустрічей ви можете використовувати iOS Hand-off для виведення своїх програм на ультраширокі монітори без використання кабелів.
Однак повсюдні обчислення ще не знайшли широкого застосування у виробництві, логістиці, банківській справі, фінансах, торгівлі тощо, хоча їхнє впровадження може принести велику користь.
Навчальні ресурси
Наразі ви ознайомилися з основними принципами та проміжними концепціями інтелекту навколишнього середовища. Для розробки рішень AmI необхідно отримати більш глибокі технічні знання.
Ось кілька онлайн-курсів та книг, які допоможуть вам стати експертом у сфері AmI:
#1. Навколишні обчислення: Udemy
Курс “Ambient Computing” на платформі Udemy — це доступний та актуальний онлайн-курс для вивчення навколишнього інтелекту. Курсова робота включає матеріали для самостійного вивчення, до яких ви можете отримати доступ у будь-який час та з будь-якої точки світу.
Для реєстрації на курс необхідно мати базові знання з хмарних обчислень, Інтернету речей та комп’ютерних технологій. Курс охоплює основи, застосування, досвід користувача, динаміку ринку, дизайн та архітектуру AmI тощо.
Якщо ви розробник, мережевий інженер, бізнес-фахівець або особа, що приймає рішення, ознайомлення з курсом Udemy буде для вас дуже корисним.
#2. Керівництво з інтелектуального середовища в середовищі IoT
У “Керівництві з інтелектуального середовища” розглядається елемент AmI в контексті IoT. Тут також аналізуються відповідні принципи, технології та моделі. Ви також дізнаєтеся про виклики та переваги повсюдних обчислень.
Більшість розділів книги присвячені обговоренню питань повсюдних обчислень, з’єднання пристроїв та моделювання контексту. Контекстне моделювання охоплює безліч технічних аспектів розробки IoT, таких як безпека, зв’язок, масштабованість, сумісність та адаптивність.
Якщо вас цікавлять останні тенденції, тематичні дослідження та наукові дослідження в галузі навколишнього інтелекту, рекомендуємо ознайомитись з цією книгою в електронному або друкованому вигляді.
#3. Останні досягнення в інтелекті навколишнього середовища
Бажаєте професійно освоїти контекстно-залежні обчислення та навколишній інтелект? Тоді ознайомтеся з книгою “Останні досягнення в інтелекті навколишнього середовища” на Amazon. Книга доступна в цифровому, м’якому та твердому варіантах.
Ця книга буде корисною для мережевих розробників, наукових співробітників, аспірантів, підприємців та ІТ-інженерів.
Інтелектуальні алгоритми в навколишніх і біомедичних обчисленнях
Компанія Philips організувала симпозіум з алгоритмів ШІ в Ейндховені. У цій книзі зібрані всі застосування інтелектуальних алгоритмів, що обговорювалися на симпозіумі.
Книга розглядає такі теми, як дизайн баз даних, відеорезюмування, семантичне мислення, відстеження та локалізація, міжмашинний зв’язок та інші.
Інтелект навколишнього середовища та Інтернет речей
“Інтелект навколишнього середовища та Інтернет речей” — це вичерпний посібник для вивчення AmI від базового до просунутого рівнів.
Ознайомтеся з цією книгою, щоб вивчити фундаментальну структуру інноваційних технологій IoT та концепцій AmI. Окрім теоретичних знань, ви також дізнаєтеся про практичні застосування та проекти AmI, які актуальні на сьогоднішній день.
Електронна версія книги доступна на Kindle, а друковану версію можна придбати в оригіналі.
Підсумки
Отже, тепер ви знаєте, що таке навколишні обчислення, які їхні особливості, як вони працюють, які є сфери їхнього застосування та поточні тенденції.
Контекстно-залежні обчислення дозволяють максимально ефективно використовувати IoT для збільшення прибутковості бізнесу або підвищення комфорту у вашому домі. Вони обіцяють зробити інтелектуальні обчислення інтерактивними, швидкими та безперешкодними. Вам не потрібно буде постійно переключатися між різними програмами, пристроями та датами підписки.
Плануєте розробляти рішення на основі цієї концепції? Ознайомтеся з ресурсами, згаданими в цій статті, щоб поглибити свої знання та стати лідером у цій галузі.
Далі ми розглянемо платформи AI API та інші платформи для розробки розумних рішень для повсюдних обчислень.