Цитаты из книги «Интернет вещей: Будущее уже здесь»

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

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.

Промышленный Интернет и Интернет вещей держатся на одном технологическом фундаменте и действуют в одном и том же виртуальном пространстве, хотя первый часто рассматривается как обособленная часть или компонент Интернета вещей. Но и у того и у другого есть общая цель — объединение физического и виртуального миров, стирание границ между ними, а также различий между машиной и человеком, чтобы создать намного более мощный интеллект, чем это возможно с помощью одной машины или одного устройства.

Промышленный Интернет объединяет технологии и процессы из таких областей, как большие данные, самообучение машин и межмашинная коммуникация (М–М).

Это поз­волит создать армию дронов для служб доставки, которые будут эффективно выполнять свои задачи в считаные минуты. Возможно, появятся умные инструменты и автомобили, которые не позволят пользователю выходить за границы безопасности.

Сегодня эти концепции уже в пределах наших возможностей. Компания Adamant Technologies из Сан-Франциско разрабатывает маленький процессор, который сможет выполнять цифровое преобразование запаха и вкуса. Эта система использует примерно 2000 датчиков для определения оттенков аромата и вкуса, что значительно отличается от тех 400 рецепторов, которыми оснащен нос человека. Система будет определять, когда у человека неприятно пахнет изо рта, а когда он слишком много выпил, чтобы садиться за руль. Цифровой «нос» смартфона однажды научится определять основные медицинские показатели или выявлять несвежую еду.

В ближайшем будущем смартфоны станут распознавать запахи и вкусы, а также начнут больше учитывать контекст. Это не только научит телефоны не звонить и не вибрировать в театре или во время

иа. Дуг Лейни, ныне аналитик в компании Gartner, еще в 2001 г. дал короткое и внятное определение больших данных. Он заявил, что большие данные включают три основные компонента: объем, скорость и разнообразие. Объем относится к количеству данных, скорость — к тому, на какой скорости данные генерируются и становятся доступными для использования, разнообразие означает множество различных типов существующих данных.

Несмотря на то что словосочетание «большие данные» представляет собой профессиональный жаргонизм, это разумная концепция, в основе которой лежит сбор, хранение и использование наборов данных, полученных как из структурированных, так и из неструктурированных источников (пе

Неудивительно, что различные микрочипы и датчики, а также человек со смартфоном или планшетом генерируют огромное количество данных. Наряду с существующими источниками (у многих организаций есть унаследованные базы данных и регистрационные записи, хранящиеся десятилетиями) сейчас имеется множество новых способов их получения. В целом объемы данных ежегодно увеличиваются приблизительно на 50–60%, а мобильный трафик растет примерно на 61% в год