Интернет вещей

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Интернет вещей (англ. internet of things, IoT) — концепция сети передачи данных между физическими объектами («вещами»), оснащёнными встроенными средствами и технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой[1]. Предполагается, что организация таких сетей способна перестроить экономические и общественные процессы, исключить из части действий и операций необходимость участия человека[2].

Концепция сформулирована в 1999 году как осмысление перспектив широкого применения средств радиочастотной идентификации для взаимодействия физических предметов между собой и с внешним окружением. Наполнение концепции многообразным технологическим содержанием и внедрение практических решений для её реализации начиная с 2010-х годов считается устойчивой тенденцией в информационных технологиях[3], прежде всего, благодаря повсеместному распространению беспроводных сетей, появлению облачных вычислений, развитию технологий межмашинного взаимодействия, началу активного перехода на IPv6[4] и освоению программно-определяемых сетей.

История[править | править код]

Концепция и термин для неё впервые сформулированы основателем исследовательской группы Auto-ID Labs при Массачусетском технологическом институте Кевином Эштоном[5] в 1999 году на презентации для руководства Procter & Gamble. В презентации рассказывалось о том, как всеобъемлющее внедрение радиочастотных меток сможет видоизменить систему управления логистическими цепями в корпорации[6].

В 2004 году в Scientific American опубликована обширная статья[7], посвящённая «интернету вещей», наглядно показывающая возможности концепции в бытовом применении: в статье приведена иллюстрация, показывающая, как бытовые приборы (будильник, кондиционер), домашние системы (система садового полива, охранная система, система освещения), датчики (тепловые, датчики освещённости и движения) и «вещи» (например, лекарственные препараты, снабжённые идентификационной меткой) взаимодействуют друг с другом посредством коммуникационных сетей (инфракрасных, беспроводных, силовых и слаботочных сетей) и обеспечивают полностью автоматическое выполнение процессов (включают кофеварку, изменяют освещённость, напоминают о приёме лекарств, поддерживают температуру, обеспечивают полив сада, позволяют сберегать энергию и управлять её потреблением). Сами по себе представленные варианты домашней автоматизации не были новыми, но упор в публикации на объединении устройств и «вещей» в единую вычислительную сеть, обслуживаемую интернет-протоколами, и рассмотрение «интернета вещей» как особого явления способствовали обретению концепцией широкой популярности[2].

В отчёте Национального разведывательного совета США (англ. National Intelligence Council) 2008 года «интернет вещей» фигурирует как одна из шести подрывных технологий, указывается, что повсеместное и незаметное для потребителей превращение в интернет-узлы таких распространённых вещей, как товарная упаковка, мебель, бумажные документы, может заметно повысить риски в сфере национальной информационной безопасности[8].

Период с 2008 по 2009 год аналитики корпорации Cisco считают «настоящим рождением „интернета вещей“», так как, по их оценкам, именно в этом промежутке количество устройств, подключённых к глобальной сети, превысило численность населения Земли[9], тем самым «интернет людей» стал «интернетом вещей».

С 2009 года при поддержке Еврокомиссии в Брюсселе ежегодно проводится конференция «Internet of Things»[10][11], на которой представляют доклады еврокомиссары и депутаты Европарламента, правительственные чиновники из европейских стран, руководители таких компаний, как SAP, SAS Institute, Telefónica, ведущие учёные крупных университетов и исследовательских лабораторий.

С начала 2010-х годов «интернет вещей» становится движущей силой парадигмы «туманных вычислений» (англ. fog computing), распространяющей принципы облачных вычислений от центров обработки данных к огромному количеству взаимодействующих географически распределённых устройств, которая рассматривается как платформа «интернета вещей»[12][13].

Начиная с 2011 года Gartner помещает «интернет вещей» в общий цикл хайпа новых технологий на этап «технологического триггера» с указанием срока становления более 10 лет, а с 2012 года периодически выпускается специализированный «цикл хайпа интернета вещей»[14].

Технологии[править | править код]

Средства идентификации[править | править код]

Задействование в «интернете вещей» предметов физического мира, не обязательно оснащённых средствами подключения к сетям передачи данных, требует применения технологий идентификации этих предметов («вещей»). Хотя толчком для появления концепции стала технология RFID, но в качестве таких технологий могут использоваться все средства, применяемые для автоматической идентификации: оптически распознаваемые идентификаторы (штрихкоды, Data Matrix, QR-коды), средства определения местонахождения в режиме реального времени. При всеобъемлющем распространении «интернета вещей» принципиально обеспечить уникальность идентификаторов объектов, что, в свою очередь, требует стандартизации.

Для объектов, непосредственно подключённых к интернет-сетям, традиционный идентификатор — MAC-адрес сетевого адаптера, позволяющий идентифицировать устройство на канальном уровне, при этом диапазон доступных адресов практически неисчерпаем (248 адресов в пространстве MAC-48), а использование идентификатора канального уровня не слишком удобно для приложений. Более широкие возможности по идентификации для таких устройств даёт протокол IPv6, обеспечивающий уникальными адресами сетевого уровня не менее 300 млн устройств на одного жителя Земли.

Средства измерения[править | править код]

Особую роль в интернете вещей играют средства измерения, обеспечивающие преобразование сведений о внешней среде в машиночитаемые данные, и тем самым наполняющие вычислительную среду значимой информацией. Используется широкий класс средств измерения, от элементарных датчиков (например, температуры, давления, освещённости), приборов учёта потребления (таких, как интеллектуальные счётчики) до сложных интегрированных измерительных систем. В рамках концепции «интернета вещей» принципиально объединение средств измерения в сети (такие, как беспроводные датчиковые сети, измерительные комплексы), за счёт чего возможно построение систем межмашинного взаимодействия.

Как особая практическая проблема внедрения «интернета вещей» отмечается необходимость обеспечения максимальной автономности средств измерения, прежде всего, проблема энергоснабжения датчиков. Нахождение эффективных решений, обеспечивающих автономное питание сенсоров (использование фотоэлементов, преобразование энергии вибрации, воздушных потоков, использование беспроводной передачи электричества), позволяет масштабировать сенсорные сети без повышения затрат на обслуживание (в виде смены батареек или подзарядки аккумуляторов датчиков).

Средства передачи данных[править | править код]

Спектр возможных технологий передачи данных охватывает все возможные средства беспроводных и проводных сетей.

Для беспроводной передачи данных особо важную роль в построении «интернета вещей» играют такие качества, как эффективность в условиях низких скоростей, отказоустойчивость, адаптивность, возможность самоорганизации. Основной интерес в этом качестве представляет стандарт IEEE 802.15.4, определяющий физический слой и управление доступом для организации энергоэффективных персональных сетей, и являющийся основой для таких протоколов, как ZigBee, WirelessHart, MiWi, 6LoWPAN, LPWAN.

Среди проводных технологий важную роль в проникновении «интернета вещей» играют решения PLC — технологии построения сетей передачи данных по линиям электропередачи, так как во многих приложениях присутствует доступ к электросетям (например, торговые автоматы, банкоматы, интеллектуальные счётчики, контроллеры освещения изначально подключены к сети электроснабжения). 6LoWPAN, реализующий слой IPv6 как над IEEE 802.15.4, так и над PLC, будучи открытым протоколом, стандартизуемым IETF, отмечается как особо важный для развития «интернета вещей»[15].

Приложения[править | править код]

Обширный набор приложений для устройств интернета вещей[16] часто делится на потребительские, коммерческие, промышленные и инфраструктурные пространства[17][18].

Потребительские приложения[править | править код]

Все большая часть устройств интернета вещей создается для использования потребителями, включая подключенные транспортные средства, домашнюю автоматизацию, умную одежду, подключенное здравоохранение и приборы с возможностями удаленного мониторинга[19].

Умный дом[править | править код]

Устройства интернета вещей являются частью более широкой концепции домашней автоматизации, которая может включать освещение, отопление и кондиционирование воздуха, медиа-системы и системы безопасности, а также системы видеонаблюдения[20][21]. Долгосрочные выгоды могут включать экономию энергии за счет автоматического отключения света и электроники или за счет информирования жителей дома об использовании[22].

Умный дом или автоматизированный дом может быть основан на платформе или концентраторах, которые управляют интеллектуальными устройствами и приборами[23]. Например, используя Apple HomeKit, производители могут управлять своими домашними продуктами и аксессуарами с помощью приложения на устройствах iOS, таких как iPhone и Apple Watch[24][25]. Это может быть специальное приложение или собственные приложения iOS, такие как Siri. Это может быть продемонстрировано в случае Lenovo Smart Home Essentials, это линейка устройств для умного дома, которые управляются через приложение Apple Home или Siri без необходимости подключения к Wi-Fi[26]. Существуют также специализированные концентраторы для умного дома, которые предлагаются в качестве автономных платформ для подключения различных продуктов для умного дома, в том числе Amazon Echo, Google Home, Apple HomePod и Samsung SmartThings Hub[27]. В дополнение к коммерческим системам существует множество непатентованных экосистем с открытым исходным кодом, включая Home Assistant, OpenHAB и Domoticz[28][29].

Уход за пожилыми людьми[править | править код]

Одним из ключевых применений умного дома является оказание помощи людям с ограниченными возможностями и пожилым людям. Эти домашние системы используют вспомогательные технологии для удовлетворения особых потребностей владельца[30]. Голосовое управление может помочь пользователям с ограничениями зрения и подвижности, в то время как системы оповещения могут быть подключены непосредственно к кохлеарным имплантатам, которые носят пользователи с нарушениями слуха[31]. Они также могут быть оснащены дополнительными функциями безопасности. Эти функции могут включать датчики, которые отслеживают экстренные медицинские ситуации, такие как падения или судороги[32]. Технология умного дома, применяемая таким образом, может предоставить пользователям больше свободы и более высокое качество жизни.

Приложения для организаций[править | править код]

Медицина и здравоохранение[править | править код]

Устройства интернета вещей можно использовать для обеспечения удаленного мониторинга состояния здоровья и систем оповещения о чрезвычайных ситуациях. Эти устройства для мониторинга состояния здоровья могут варьироваться от мониторов артериального давления и сердечного ритма до современных устройств, способных контролировать специализированные имплантаты, такие как кардиостимуляторы, электронные браслеты Fitbit или усовершенствованные слуховые аппараты[33]. Некоторые больницы начали внедрять "умные кровати", которые могут определять, когда они заняты и когда пациент пытается встать. Он также может самостоятельно настраиваться для обеспечения надлежащего давления и поддержки пациента без ручного взаимодействия медсестер[34].

В жилых помещениях также могут быть установлены специализированные датчики для мониторинга здоровья и общего благополучия пожилых людей, а также для обеспечения надлежащего лечения и оказания помощи людям в восстановлении утраченной подвижности с помощью терапии[35]. Эти датчики создают сеть интеллектуальных датчиков, которые способны собирать, обрабатывать, передавать и анализировать ценную информацию в различных средах, таких как подключение домашних устройств мониторинга к больничным системам. Другие потребительские устройства для поощрения здорового образа жизни, такие как подключенные весы или носимые кардиомониторы, также доступны с IoT[36]. Платформы IoT для комплексного мониторинга состояния здоровья также доступны для дородовых и хронических пациентов, помогая управлять жизненно важными показателями здоровья и повторяющимися потребностями в лекарствах[37].

Достижения в области методов изготовления электроники из пластика и ткани позволили создать сверхнизкие по стоимости, удобные в использовании датчики IoMT. Эти датчики, наряду с необходимой электроникой RFID, могут быть изготовлены на бумаге или электронном текстиле для одноразовых сенсорных устройств с беспроводным питанием[38]. Были созданы приложения для медицинской диагностики на месте оказания медицинской помощи, где важна мобильность и низкая сложность системы[39].

По состоянию на 2018 год IoMT применялся не только в индустрии клинических лабораторий, но и в сфере здравоохранения и медицинского страхования. IoMT в отрасли здравоохранения в настоящее время позволяет врачам, пациентам и другим лицам, таким как опекуны пациентов, медсестры, семьи и т.д., Быть частью системы, в которой записи пациентов сохраняются в базе данных, позволяя врачам и остальному медицинскому персоналу иметь доступ к информации о пациентах[40]. Кроме того, системы, основанные на IoT, ориентированы на пациента, что предполагает гибкость в отношении медицинских условий пациента. IoMT в страховой отрасли обеспечивает доступ к лучшим и новым типам динамической информации. Это включает в себя решения на основе датчиков, такие как биосенсоры, носимые устройства, подключенные медицинские устройства и мобильные приложения для отслеживания поведения клиентов. Это может привести к более точному андеррайтингу и новым моделям ценообразования[41].

Применение интернета вещей в здравоохранении играет фундаментальную роль в лечении хронических заболеваний, а также в профилактике заболеваний и борьбе с ними. Удаленный мониторинг становится возможным благодаря подключению мощных беспроводных решений. Подключение позволяет практикующим врачам собирать данные о пациентах и применять сложные алгоритмы для анализа данных о состоянии здоровья[42].

Транспорт[править | править код]

Интернет вещей может помочь в интеграции коммуникаций, управления и обработки информации в различных транспортных системах. Применение Интернета вещей распространяется на все аспекты транспортных систем (т.е. транспортное средство[43], инфраструктура и водитель или пользователь). Динамическое взаимодействие между этими компонентами транспортной системы обеспечивает связь между транспортными средствами и внутри них, интеллектуальное управление движением[43], интеллектуальную парковку, электронные системы взимания платы, логистику и управление автопарком, управление транспортными средствами, безопасность и помощь на дорогах[44].

Промышленное применение[править | править код]

Промышленный интернет вещей, также известные как IIoT, получает и анализирует данные от подключенного оборудования, операционных технологий (OT), местоположений и людей. В сочетании с устройствами мониторинга операционных технологий (OT) IIoT помогает регулировать и контролировать промышленные системы. Кроме того, такая же реализация может быть реализована для автоматического обновления записей о размещении активов в промышленных хранилищах, поскольку размер активов может варьироваться от небольшого винта до всей запасной части двигателя, и неправильное размещение таких активов может привести к потере процентов рабочего времени и денег.

Производство[править | править код]

Интернет вещей позволяет также подключать различные производственные устройства, оснащенные функциями обнаружения, идентификации, обработки, связи, приведения в действие и создания сетей[45]. Сетевой контроль и управление производственным оборудованием, управление активами и ситуациями или управление производственными процессами позволяют использовать IoT для промышленных приложений и интеллектуального производства[46]. Интеллектуальные системы интернета вещей позволяют быстро производить и оптимизировать новые продукты, а также быстро реагировать на потребности в продуктах.

Цифровые системы управления для автоматизации управления технологическими процессами, инструменты оператора и системы служебной информации для оптимизации безопасности и охраны оборудования входят в компетенцию IIoT[47]. IoT также может быть применен для управления активами с помощью прогнозного обслуживания, статистической оценки и измерений для обеспечения максимальной надежности[48]. Промышленные системы управления могут быть интегрированы с интеллектуальными сетями, что позволяет оптимизировать энергопотребление. Измерения, автоматизированное управление, оптимизация установок, управление охраной труда и безопасностью и другие функции обеспечиваются сетевыми датчиками.

В дополнение к общему производству, интернет вещей также используется для процессов индустриализации строительства[49].

Сельское хозяйство[править | править код]

Существует множество приложений интернета вещей в сельском хозяйстве[50], таких как сбор данных о температуре, количестве осадков, влажности, скорости ветра, зараженности вредителями и составе почвы. Эти данные могут быть использованы для автоматизации методов ведения сельского хозяйства, принятия обоснованных решений по улучшению качества и количества, минимизации рисков и отходов, а также для сокращения усилий, необходимых для управления посевами. Например, фермеры теперь могут контролировать температуру и влажность почвы издалека и даже применять данные, полученные с помощью Интернета вещей, для точных программ внесения удобрений[51]. Общая цель состоит в том, чтобы данные с датчиков в сочетании со знаниями и интуицией фермера о его или ее ферме могли помочь повысить производительность фермы, а также снизить затраты.

В августе 2018 года компания Toyota Tsusho начала партнерство с Microsoft по созданию инструментов для рыбоводства с использованием пакета приложений Microsoft Azure для технологий интернета вещей, связанных с управлением водными ресурсами. Разработанные частично исследователями из Университета Киндай, механизмы водяного насоса используют искусственный интеллект для подсчета количества рыбы на конвейерной ленте, анализа количества рыбы и определения эффективности потока воды на основе данных, предоставляемых рыбой[52]. Проект FarmBeats[53] от Microsoft Research, который использует телевизионное пустое пространство для подключения ферм, теперь также является частью Azure Marketplace[54].

Продовольствие[править | править код]

В последние годы широко изучалось использование приложений на основе Интернета вещей для улучшения деятельности в цепочке поставок продовольствия[55]. Внедрение технологии RFID в цепочку поставок продуктов питания привело к видимости запасов и их перемещения в режиме реального времени, автоматизированному подтверждению доставки, повышению эффективности логистики продуктов с коротким сроком годности, мониторингу окружающей среды, животноводства и холодильной цепи, и эффективная прослеживаемость[56]. Исследователи из Университета Лафборо на основе технологии интернета вещей разработали инновационную цифровую систему отслеживания пищевых отходов, которая поддерживала принятие решений в режиме реального времени для борьбы с проблемами пищевых отходов в производстве продуктов питания и сокращения их количества. Они также разработали полностью автоматизированную систему, основанную на обработке изображений, для отслеживания отходов картофеля на фабрике по упаковке картофеля[57]. В настоящее время IoT внедряется в пищевой промышленности для повышения безопасности пищевых продуктов, улучшения логистики, повышения прозрачности цепочки поставок и сокращения потерь[58].

Инфраструктурные приложения[править | править код]

Мониторинг и контроль функционирования устойчивой городской и сельской инфраструктуры, такой как мосты, железнодорожные пути, ветряные электростанции на суше и в море, является ключевым приложением Интернета вещей. Инфраструктура интернета вещей может использоваться для мониторинга любых событий или изменений в структурных условиях, которые могут поставить под угрозу безопасность и увеличить риск. Интернет вещей может принести пользу строительной отрасли за счет экономии затрат, сокращения времени, повышения качества рабочего дня, безбумажного рабочего процесса и повышения производительности. Это может помочь в принятии более быстрых решений и сэкономить деньги благодаря анализу данных в режиме реального времени. Он также может быть использован для эффективного планирования работ по ремонту и техническому обслуживанию путем координации задач между различными поставщиками услуг и пользователями этих объектов. Устройства интернета вещей также могут использоваться для управления критически важной инфраструктурой, такой как мосты, для обеспечения доступа к судам. Использование устройств интернета вещей для мониторинга и эксплуатации инфраструктуры, вероятно, улучшит управление инцидентами и координацию реагирования на чрезвычайные ситуации, а также качество обслуживания, время безотказной работы и снизит затраты на эксплуатацию во всех областях, связанных с инфраструктурой[59]. Даже такие области, как управление отходами, могут извлечь выгоду из автоматизации и оптимизации, которые могут быть реализованы с помощью Интернета вещей[60].

Управление энергопотреблением[править | править код]

Значительное количество энергопотребляющих устройств (например, лампы, бытовая техника, двигатели, насосы и т.д.) уже интегрируют подключение к Интернету, что позволяет им взаимодействовать с коммунальными службами не только для балансировки выработки электроэнергии, но и помогает оптимизировать потребление энергии в целом. Эти устройства обеспечивают удаленное управление пользователями или централизованное управление через облачный интерфейс и позволяют выполнять такие функции, как планирование (например, удаленное включение или выключение систем отопления, управление духовками, изменение условий освещения и т.д.). Интеллектуальная сеть - это приложение IoT на стороне утилиты; системы собирают и обрабатывают информацию, связанную с энергией и электроэнергией, для повышения эффективности производства и распределения электроэнергии[61]. Используя устройства, подключенные к Интернету с помощью усовершенствованной измерительной инфраструктуры (AMI), предприятия электроэнергетики не только собирают данные от конечных пользователей, но и управляют устройствами автоматизации распределения, такими как трансформаторы[33].

Мониторинг окружающей среды[править | править код]

Приложения IoT для экологического мониторинга обычно используют датчики для содействия охране окружающей среды[62] путем мониторинга качества воздуха[63] или воды, атмосферных или почвенных условий[64] и могут даже включать такие области, как мониторинг перемещений диких животных и их мест обитания[65]. Разработка устройств с ограниченными ресурсами, подключенных к Интернету, также означает, что другие приложения, такие как системы раннего предупреждения о землетрясениях или цунами, также могут использоваться экстренными службами для оказания более эффективной помощи. Устройства интернета вещей в этом приложении обычно охватывают большую географическую область и также могут быть мобильными. Утверждалось, что стандартизация, которую IoT привносит в беспроводное зондирование, произведет революцию в этой области[66].

Живая лаборатория[править | править код]

Другим примером интеграции Интернета вещей является Живая лаборатория, которая объединяет и объединяет исследовательские и инновационные процессы, создавая в рамках государственно-частного партнерства людей. В настоящее время существует 320 живых лабораторий, которые используют IoT для сотрудничества и обмена знаниями между заинтересованными сторонами для совместного создания инновационных и технологических продуктов. Для того чтобы компании внедряли и развивали сервисы интернета вещей для умных городов, у них должны быть стимулы. Правительства играют ключевую роль в проектах "умных городов", поскольку изменения в политике помогут городам внедрить IoT, который обеспечивает эффективность, результативность и точность используемых ресурсов. Например, правительство предоставляет налоговые льготы и дешевую арендную плату, улучшает общественный транспорт и предлагает среду, в которой начинающие компании, творческие индустрии и транснациональные корпорации могут совместно создавать, совместно использовать общую инфраструктуру и рынки труда, а также использовать преимущества местных технологий, производственных процессов и транзакционных издержек. Взаимоотношения между разработчиками технологий и правительствами, которые управляют активами города, являются ключевыми для эффективного предоставления открытого доступа к ресурсам пользователям[67].

Военное применение[править | править код]

Интернет военных вещей (IoMT) - это применение технологий Интернета вещей в военной области для целей разведки, наблюдения и других целей, связанных с боевыми действиями. Это в значительной степени зависит от будущих перспектив ведения боевых действий в городской среде и предполагает использование датчиков, боеприпасов, транспортных средств, роботов, биометрических данных, пригодных для ношения человеком, и других интеллектуальных технологий, которые актуальны на поле боя[68].

Интернет вещей на поле боя[править | править код]

Интернет вещей на поле боя (IoBT) - это проект, инициированный и выполняемый Исследовательской лабораторией армии США (ARL), который фокусируется на фундаментальных науках, связанных с IoT, которые расширяют возможности солдат армии[69]. В 2017 году ARL запустила Альянс совместных исследований Интернета вещей на поле боя (IoBT-CRA), устанавливающий рабочее сотрудничество между промышленностью, университетами и армейскими исследователями для продвижения теоретических основ технологий интернета вещей и их применения в армейских операциях[70][71].

Океан вещей[править | править код]

Проект "Океан вещей" - это программа, возглавляемая DARPA, предназначенная для создания Интернета вещей на больших акваториях океана в целях сбора, мониторинга и анализа данных об окружающей среде и деятельности судов. Проект предусматривает развертывание около 50 000 поплавков, в которых размещен набор пассивных датчиков, которые автономно обнаруживают и отслеживают военные и коммерческие суда в рамках облачной сети[72].

Оцифровка продукта[править | править код]

Существует несколько приложений умной или активной упаковки, в которых QR-код или NFC-метка прикрепляются к продукту или его упаковке. Сам тег является пассивным, однако он содержит уникальный идентификатор (обычно URL-адрес), который позволяет пользователю получать доступ к цифровому контенту о продукте с помощью смартфона[73]. Строго говоря, такие пассивные предметы не являются частью Интернета вещей, но их можно рассматривать как средства, способствующие цифровому взаимодействию[74]. Термин "Интернет упаковки" был придуман для описания приложений, в которых используются уникальные идентификаторы, для автоматизации цепочек поставок и масштабного сканирования потребителями для доступа к цифровому контенту[75]. Аутентификация уникальных идентификаторов, и, следовательно, самого продукта, возможно с помощью чувствительного к копированию цифрового водяного знака или шаблона обнаружения копирования для сканирования при сканировании QR-кода[76], в то время как метки NFC могут шифровать связь[77].

Тенденции и характеристики[править | править код]

Основной значимой тенденцией Интернета вещей в последние годы является взрывной рост устройств, подключенных и контролируемых интернетом[78]. Широкий спектр приложений для технологии Интернета вещей означает, что особенности могут сильно отличаться от одного устройства к другому, но есть основные характеристики, общие для большинства.

Интернет вещей создает возможности для более прямой интеграции физического мира в компьютерные системы, что приводит к повышению эффективности, экономическим выгодам и снижению нагрузки на человека[79][80][81][82].

Интеллект[править | править код]

Окружающий интеллект и автономное управление не являются частью первоначальной концепции Интернета вещей. Окружающий интеллект и автономное управление также не обязательно требуют интернет-структур. Однако в исследованиях (таких компаний, как Intel) наблюдается сдвиг в направлении интеграции концепций интернета вещей и автономного управления, при этом первоначальные результаты в этом направлении рассматривают объекты как движущую силу автономного интернета вещей[83]. Перспективным подходом в этом контексте является глубокое обучение с подкреплением, в котором большинство систем интернета вещей обеспечивают динамичную и интерактивную среду[84]. Обучение агента (т.е. устройства интернета вещей) разумному поведению в такой среде не может быть решено с помощью обычных алгоритмов машинного обучения, таких как обучение под наблюдением. С помощью подхода к обучению с подкреплением обучающийся агент может определять состояние окружающей среды (например, определять температуру в доме), выполнять действия (например, включать или выключать кондиционер) и учиться за счет максимизации накопленных вознаграждений, которые он получает в долгосрочной перспективе.

Интеллект интернета вещей может быть предложен на трех уровнях: устройства интернета вещей, пограничные/ туманные узлы и облачные вычисления[85]. Необходимость интеллектуального управления и принятия решений на каждом уровне зависит от чувствительности приложения Интернета вещей ко времени. Например, камера автономного транспортного средства должна обнаруживать препятствия в режиме реального времени, чтобы избежать аварии. Такое быстрое принятие решений было бы невозможно за счет передачи данных с транспортного средства в облачные экземпляры и возврата прогнозов обратно в транспортное средство. Вместо этого все операции должны выполняться локально в автомобиле. Интеграция передовых алгоритмов машинного обучения, включая глубокое обучение, в устройства Интернета вещей - это активная область исследований, направленная на то, чтобы сделать интеллектуальные объекты ближе к реальности. Более того, можно извлечь максимальную выгоду из развертывания Интернета вещей за счет анализа данных интернета вещей, извлечения скрытой информации и прогнозирования решений по управлению. В области Интернета вещей используется широкий спектр методов машинного обучения, начиная от традиционных методов, таких как регрессия, метод опорных векторов и random forest, и заканчивая продвинутыми, такими как сверточные нейронные сети, LSTM и вариационный автокодировщик[86].

В будущем Интернет вещей может стать недетерминированной и открытой сетью, в которой автоматически организованные или интеллектуальные объекты (веб-службы, компоненты SOA) и виртуальные объекты (аватары) будут взаимодействовать и смогут действовать независимо (преследуя свои собственные цели или общие цели) в зависимости от контекста, обстоятельств или среды. Автономное поведение посредством сбора и анализа контекстной информации, а также способности объекта обнаруживать изменения в окружающей среде (неисправности, влияющие на датчики) и вводить подходящие меры по смягчению последствий, представляет собой важную исследовательскую тенденцию, которая явно необходима для обеспечения доверия к технологии интернета вещей[87]. Современные продукты и решения интернета вещей на рынке используют множество различных технологий для поддержки такой контекстно-зависимой автоматизации, но требуются более сложные формы интеллекта, позволяющие развертывать сенсорные устройства и интеллектуальные киберфизические системы в реальных средах[88].

Архитектура[править | править код]

Архитектура системы интернета вещей в упрощенном виде состоит из трех уровней: Уровень 1: Устройства, Уровень 2: Пограничный шлюз и Уровень 3: Облако. Устройства включают сетевые устройства, такие как датчики и исполнительные механизмы, используемые в оборудовании Интернета вещей, особенно те, которые используют такие протоколы, как Modbus, Bluetooth, Zigbee или собственные протоколы, для подключения к пограничному шлюзу. Уровень пограничного шлюза состоит из систем агрегирования данных датчиков, называемых пограничными шлюзами, которые обеспечивают функциональность, такую как предварительная обработка данных, обеспечение подключения к облаку, использование таких систем, как WebSockets, концентратор событий и, даже в некоторых случаях, пограничная аналитика или туманные вычисления[89]. Уровень пограничного шлюза также необходим для предоставления общего представления об устройствах на верхних уровнях для облегчения управления. Последний уровень включает облачное приложение, созданное для Интернета вещей с использованием архитектуры микросервисов, которые обычно являются многоязычными и по своей сути безопасными с использованием HTTPS / OAuth. Он включает в себя различные системы баз данных, которые хранят данные датчиков, такие как базы данных временных рядов или хранилища активов с использованием внутренних систем хранения данных (например, Cassandra, PostgreSQL). Облачный уровень в большинстве облачных систем Интернета вещей включает систему организации очередей событий и обмена сообщениями, которая обрабатывает связь, происходящую на всех уровнях[90]. Некоторые эксперты классифицировали три уровня в системе интернета вещей как пограничный, платформенный и корпоративный, и они связаны сетью близости, сетью доступа и сетью обслуживания соответственно[91].

Основываясь на Интернете вещей, web of things - это архитектура прикладного уровня Интернета вещей, ориентированная на конвергенцию данных с устройств Интернета вещей в веб-приложения для создания инновационных вариантов использования. Для программирования и управления потоком информации в Интернете вещей прогнозируемое архитектурное направление называется BPM Everywhere, которое представляет собой сочетание традиционного управления процессами с интеллектуальным анализом процессов и специальными возможностями для автоматизации управления большим количеством скоординированных устройств.

Прогнозы[править | править код]

По оценкам компании Ericsson, в 2018 году число датчиков и устройств интернета вещей должно было превысить количество мобильных телефонов, совокупный среднегодовой темп роста данного сегмента в период с 2015 по 2021 год ожидался на уровне 23 %, к 2021 году прогнозируется, что из приблизительно 28 млрд подключённых устройств по всему миру, около 16 миллиардов будут так или иначе связаны в рамках концепции интернета вещей.

По данным IDC, общий мировой объём капиталовложений в направления, связанные с интернетом вещей, в 2016 году составил $737 млрд, в 2017 — более $800 млрд; к 2021 году прогнозируются инвестиции порядка $1,4 трлн[92].

Примечания[править | править код]

  1. Internet Of Things (англ.). Gartner IT glossary. Gartner (5 May 2012). — «The Internet of Things is the network of physical objects that contain embedded technology to communicate and sense or interact with their internal states or the external environment.». Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  2. 1 2 Эштон, 2009.
  3. Hung LeHong, Jackie Fenn. Key Trends to Watch in Gartner 2012 Emerging Technologies Hype Cycle (англ.). Forbes (18 September 2012). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  4. Черняк, 2012, «…распространение беспроводных сетей, активный переход на IPv6 и плюс к этому рост популярности облаков и появление группы технологий межмашинного взаимодействия (Machine to Machine, M2M) постепенно перемещают Интернет вещей в практическую плоскость».
  5. Черняк, 2012, «Этот термин предложил в 1999 году Кевин Эштон, один из первых энтузиастов, увлекшихся RFID, а сейчас возглавляющий исследовательский центр Auto-ID Center в Массачусетском технологическом институте».
  6. Эштон, 2009, «Linking the new idea of RFID in P&G’s supply chain to the then-red-hot topic of the Internet was more than just a good way to get executive attention».
  7. Neil Gershenfeld, Raffi Krikorian, Danny Cohen. The Internet of Things (англ.). Scientific American, Oct, 2004 (1 October 2004). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  8. NIC, 2008, «Individuals, businesses, and governments are unprepared for a possible future when Internet nodes reside in such everyday things as food packages, furniture, paper documents, and more… But to the extent that everyday objects become information-security risks, the IoT could distribute those risks far more widely than the Internet has to date».
  9. Dave Evans. The Internet of Things. How the Next Evolution of the Internet Is Changing Everything (англ.). Cisco White Paper. Cisco Systems (11 April 2011). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  10. The 2nd Annual Internet of Things 2010 (англ.). Forum Europe (1 January 2010). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  11. The 3rd Annual Internet of Things 2011 (англ.). Forum Europe (1 January 2011). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  12. Flavio Bonomi, Rodolfo Milito, Jiang Zhu, Sateesh Addepalli. Fog Computing and Its Role in the Internet of Things (англ.). SIGCOMM’2012. ACM (19 June 2012). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  13. Черняк, 2012.
  14. Hung LeHong. Hype Cycle for the Internet of Things, 2012 (англ.) (недоступная ссылка). Hype Cycles. Gartner (27 July 2012). Дата обращения: 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
  15. Zach Shelby, Carsten Bormann. 6LoWPAN: The wireless embedded Internet - Part 1: Why 6LoWPAN? (англ.). EE Times (23 May 2011). Дата обращения: 1 января 2013. Архивировано 24 января 2013 года.
  16. P. Burzacca, M. Mircoli, S. Mitolo, A. Polzonetti. “iBeacon” technology that will make possible Internet of Things // International Conference on Software Intelligence Technologies and Applications & International Conference on Frontiers of Internet of Things 2014. — Institution of Engineering and Technology, 2014. — doi:10.1049/cp.2014.1553.
  17. Venkatesh Upadrista. IoT Business Strategy // IoT Standards with Blockchain. — Berkeley, CA: Apress, 2021. — С. 25–41.
  18. Charith Perera, Chi Harold Liu, Srimal Jayawardena. The Emerging Internet of Things Marketplace From an Industrial Perspective: A Survey // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing. — 2015-12. — Т. 3, вып. 4. — С. 585–598. — ISSN 2168-6750. — doi:10.1109/tetc.2015.2390034.
  19. Makhmoor Bashir, Anish Yousaf, Rajesh Verma. Disruptive Business Model Innovation: How a Tech Firm is Changing the Traditional Taxi Service Industry // Indian Journal of Marketing. — 2016-04-01. — Т. 46, вып. 4. — С. 49. — ISSN 0973-8703 0973-8703, 0973-8703. — doi:10.17010/ijom/2016/v46/i4/90530.
  20. Won Min Kang, Seo Yeon Moon, Jong Hyuk Park. An enhanced security framework for home appliances in smart home // Human-centric Computing and Information Sciences. — 2017-03-05. — Т. 7, вып. 1. — ISSN 2192-1962. — doi:10.1186/s13673-017-0087-4.
  21. Anthony Trollope. Lady Carbury at Home // The Way We Live Now. — Oxford University Press, 2016-07-14.
  22. Jussi Karlgren, Lennart E. Fahlén, Anders Wallberg, Pär Hansson, Olov Ståhl. Socially Intelligent Interfaces for Increased Energy Awareness in the Home // The Internet of Things. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. — С. 263–275.
  23. Samuel Greengard. The internet of things. — Cambridge, Massachusetts, 2015. — xviii, 210 pages с. — ISBN 978-0-262-52773-6, 0-262-52773-1.
  24. Jesse Feiler. Exploring the HomeKit World as a Developer, Designer, or Device Manufacturer // Learn Apple HomeKit on iOS. — Berkeley, CA: Apress, 2016. — С. 73–87.
  25. Introduction // The World According to XI. — I.B. Tauris, 2018.
  26. Meagan M. Ehlenz. Making Home More Affordable: Community Land Trusts Adopting Cooperative Ownership Models to Expand Affordable Housing // Journal of Community Practice. — 2018-06-06. — Т. 26, вып. 3. — С. 283–307. — ISSN 1543-3706 1070-5422, 1543-3706. — doi:10.1080/10705422.2018.1477082.
  27. An Interview With Anton Krueger September 19, 2018 // Best "New" African Poets 2018 Anthology. — Mwanaka Media and Publishing, 2018-12-29. — С. 430–433.
  28. Older Adult Suicides // Home Healthcare Now. — 2020. — Т. 38, вып. 3. — С. E5–E6. — ISSN 2374-4529. — doi:10.1097/nhh.0000000000000896.
  29. Home Automation System // Embedded Systems and Robotics with Open Source Tools. — Boca Raton : CRC Press, 2016.: CRC Press, 2018-09-03. — С. 109–120.
  30. B. K. Hensel, G. Demiris. Technologies for an Aging Society: A Systematic Review of “Smart Home” Applications // Yearbook of Medical Informatics. — 2008-08. — Т. 17, вып. 01. — С. 33–40. — ISSN 2364-0502 0943-4747, 2364-0502. — doi:10.1055/s-0038-1638580.
  31. Raafat Aburukba, A. R. Al-Ali, Nourhan Kandil, Diala AbuDamis. Configurable ZigBee-based control system for people with multiple disabilities in smart homes // 2016 International Conference on Industrial Informatics and Computer Systems (CIICS). — IEEE, 2016-03. — doi:10.1109/iccsii.2016.7462435.
  32. Maurice Mulvenna, Anton Hutton, Vivien Coates, Suzanne Martin, Stephen Todd. Views of Caregivers on the Ethics of Assistive Technology Used for Home Surveillance of People Living with Dementia // Neuroethics. — 2017-01-24. — Т. 10, вып. 2. — С. 255–266. — ISSN 1874-5504 1874-5490, 1874-5504. — doi:10.1007/s12152-017-9305-z.
  33. 1 2 D. Romascanu, J. Schoenwaelder, A. Sehgal. Management of Networks with Constrained Devices: Use Cases. — RFC Editor, 2015-05.
  34. Cristiano André da Costa, Cristian F. Pasluosta, Björn Eskofier, Denise Bandeira da Silva, Rodrigo da Rosa Righi. Internet of Health Things: Toward intelligent vital signs monitoring in hospital wards // Artificial Intelligence in Medicine. — 2018-07. — Т. 89. — С. 61–69. — ISSN 0933-3657. — doi:10.1016/j.artmed.2018.05.005.
  35. R. S. H. Istepanian, S. Hu, N. Y. Philip, A. Sungoor. The potential of Internet of m-health Things “m-IoT” for non-invasive glucose level sensing // 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. — IEEE, 2011-08. — doi:10.1109/iembs.2011.6091302.
  36. Melanie Swan. Sensor Mania! The Internet of Things, Wearable Computing, Objective Metrics, and the Quantified Self 2.0 // Journal of Sensor and Actuator Networks. — 2012-11-08. — Т. 1, вып. 3. — С. 217–253. — ISSN 2224-2708. — doi:10.3390/jsan1030217.
  37. International Business Publications. Taiwan information strategy, internet and e -commerce development handbook : strategic ... information, programs, regulations.. — [Place of publication not identified]: Intl Business Pubns Usa, 2015. — ISBN 1-5145-2102-4, 978-1-5145-2102-1.
  38. Max Grell, Can Dincer, Thao Le, Alberto Lauri, Estefania Nunez Bajo. Fabric Electronics: Autocatalytic Metallization of Fabrics Using Si Ink, for Biosensors, Batteries and Energy Harvesting (Adv. Funct. Mater. 1/2019) // Advanced Functional Materials. — 2019-01. — Т. 29, вып. 1. — С. 1970002. — ISSN 1616-301X. — doi:10.1002/adfm.201970002.
  39. Can Dincer, Richard Bruch, André Kling, Petra S. Dittrich, Gerald A. Urban. Multiplexed Point-of-Care Testing – xPOCT // Trends in Biotechnology. — 2017-08. — Т. 35, вып. 8. — С. 728–742. — ISSN 0167-7799. — doi:10.1016/j.tibtech.2017.03.013.
  40. Gregory Camp. Spotify. https://www.spotify.com/. Retrieved 21 January 2015 // Journal of the Society for American Music. — 2015-08. — Т. 9, вып. 3. — С. 375–378. — ISSN 1752-1971 1752-1963, 1752-1971. — doi:10.1017/s1752196315000280.
  41. Oliver Mack, Peter Veil. Platform Business Models and Internet of Things as Complementary Concepts for Digital Disruption // Phantom Ex Machina. — Cham: Springer International Publishing, 2016-10-20. — С. 71–85.
  42. Ovidiu Vermesan, Peter Friess. Digitising the Industry - Internet of Things Connecting the Physical, Digital and Virtual Worlds // Digitising the Industry - Internet of Things Connecting the Physical, Digital and Virtual Worlds. — River Publisher, 2016. — С. 1–364.
  43. 1 2 Khizir Mahmud, Graham E. Town, Sayidul Morsalin, M.J. Hossain. Integration of electric vehicles and management in the internet of energy // Renewable and Sustainable Energy Reviews. — 2018-02. — Т. 82. — С. 4179–4203. — ISSN 1364-0321. — doi:10.1016/j.rser.2017.11.004.
  44. Shiv. H. Sutar, Rohan Koul, Rajani Suryavanshi. Integration of Smart Phone and IOT for development of smart public transportation system // 2016 International Conference on Internet of Things and Applications (IOTA). — IEEE, 2016-01. — doi:10.1109/iota.2016.7562698.
  45. Chen Yang, Weiming Shen, Xianbin Wang. The Internet of Things in Manufacturing: Key Issues and Potential Applications // IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine. — 2018-01. — Т. 4, вып. 1. — С. 6–15. — ISSN 2333-942X. — doi:10.1109/msmc.2017.2702391.
  46. Stefano Severi, Francesco Sottile, Giuseppe Abreu, Claudio Pastrone, Maurizio Spirito. M2M technologies: Enablers for a pervasive Internet of Things // 2014 European Conference on Networks and Communications (EuCNC). — IEEE, 2014-06. — doi:10.1109/eucnc.2014.6882661.
  47. Jayavardhana Gubbi, Rajkumar Buyya, Slaven Marusic, Marimuthu Palaniswami. Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions // Future Generation Computer Systems. — 2013-09. — Т. 29, вып. 7. — С. 1645–1660. — ISSN 0167-739X. — doi:10.1016/j.future.2013.01.010.
  48. Lu Tan, Neng Wang. Future internet: The Internet of Things // 2010 3rd International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering(ICACTE). — IEEE, 2010-08. — doi:10.1109/icacte.2010.5579543.
  49. Wei Zhang. Construction productivity improvement through industrialized construction methods. — The Hong Kong University of Science and Technology Library.
  50. Keshnee Padayachee. The insider threat problem from a cloud computing perspective // Authentication Technologies for Cloud Computing, IoT and Big Data. — Institution of Engineering and Technology, 2019-03-11. — С. 241–272.
  51. Precision agriculture technology for crop farming. — Boca Raton, FL, 2015. — 1 online resource с. — ISBN 1-4822-5107-8, 978-1-4822-5107-4, 978-1-4822-5108-1, 978-0-429-15968-8, 1-4822-5108-6, 0-429-15968-4, 978-1-000-21898-5, 1-000-21898-8.
  52. AAAS-AMA, r/Science. AAAS AMA: Hi, we’re researchers from Google, Microsoft, and Facebook who study Artificial Intelligence. Ask us anything!. The Winnower. Дата обращения: 28 сентября 2021.
  53. Zerina Kapetanovic, Deepak Vasisht, Jongho Won, Ranveer Chandra, Mark Kimball. Experiences Deploying an Always-on Farm Network // GetMobile: Mobile Computing and Communications. — 2017-08-04. — Т. 21, вып. 2. — С. 16–21. — ISSN 2375-0537 2375-0529, 2375-0537. — doi:10.1145/3131214.3131220.
  54. Panagiotis Savvidis, George A. Papakostas. Remote Crop Sensing with IoT and AI on the Edge // 2021 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT). — IEEE, 2021-05-10. — doi:10.1109/aiiot52608.2021.9454237.
  55. S. Jagtap, S. Rahimifard. The digitisation of food manufacturing to reduce waste – Case study of a ready meal factory // Waste Management. — 2019-03. — Т. 87. — С. 387–397. — ISSN 0956-053X. — doi:10.1016/j.wasman.2019.02.017.
  56. Mikko Kärkkäinen. Increasing efficiency in the supply chain for short shelf life goods using RFID tagging // International Journal of Retail & Distribution Management. — 2003-10-01. — Т. 31, вып. 10. — С. 529–536. — ISSN 0959-0552. — doi:10.1108/09590550310497058.
  57. Sandeep Jagtap, Chintan Bhatt, Jaydeep Thik, Shahin Rahimifard. Monitoring Potato Waste in Food Manufacturing Using Image Processing and Internet of Things Approach // Sustainability. — 2019-06-05. — Т. 11, вып. 11. — С. 3173. — ISSN 2071-1050. — doi:10.3390/su11113173.
  58. D. Bastos. Cloud for IoT - a Survey of Technologies and Security features of Public Cloud IoT solutions // Living in the Internet of Things (IoT 2019). — Institution of Engineering and Technology, 2019. — doi:10.1049/cp.2019.0168.
  59. Mona Mourshed, Chinezi Chijioke, Michael Barber. How the worlds most improved school systems keep getting better // Voprosy Obrazovaniya/ Educational Studies. Moscow. — 2011. — Вып. 2. — С. 5–122. — ISSN 2412-4354 1814-9545, 2412-4354. — doi:10.17323/1814-9545-2011-2-5-122.
  60. Prihatin Oktivasari. Android-based smart trash. — Author(s), 2018. — doi:10.1063/1.5042960.
  61. J. Parello, B. Claise, B. Schoening, J. Quittek. Energy Management Framework. — RFC Editor, 2014-09.
  62. Faheem Zafari, Ioannis Papapanagiotou, Konstantinos Christidis. Microlocation for Internet-of-Things-Equipped Smart Buildings // IEEE Internet of Things Journal. — 2016-02. — Т. 3, вып. 1. — С. 96–112. — ISSN 2327-4662. — doi:10.1109/jiot.2015.2442956.
  63. ORDINARY MEETING: 8TH JUNE, 1923 // Journal of Molluscan Studies. — 1923-10. — ISSN 1464-3766. — doi:10.1093/oxfordjournals.mollus.a063815.
  64. Shixing Li, Hong Wang, Tao Xu, Guiping Zhou. Application Study on Internet of Things in Environment Protection Field // Informatics in Control, Automation and Robotics / Dehuai Yang. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. — Т. 133. — С. 99–106. — ISBN 978-3-642-25991-3, 978-3-642-25992-0. — doi:10.1007/978-3-642-25992-0_13..
  65. Most Popular from June/July // Neurology Now. — 2014-08. — Т. 10, вып. 4. — С. 7. — ISSN 1553-3271. — doi:10.1097/01.nnn.0000453345.09778.5d.
  66. Jane K. Hart, Kirk Martinez. Toward an environmental Internet of Things // Earth and Space Science. — 2015-05. — Т. 2, вып. 5. — С. 194–200. — ISSN 2333-5084 2333-5084, 2333-5084. — doi:10.1002/2014ea000044.
  67. Veronica Scuotto, Alberto Ferraris, Stefano Bresciani. Internet of Things: applications and challenges in smart cities. A case study of IBM smart city projects. // Business Process Management Journal. — 2016-03-04. — Т. 22, вып. 2. — ISSN 1463-7154 1463-7154, 1463-7154. — doi:10.1108/bpmj-05-2015-0074.
  68. Deepak K. Tosh, Sachin Shetty, Peter Foytik, Laurent Njilla, Charles A. Kamhoua. Blockchain-Empowered Secure Internet -of- Battlefield Things (IoBT) Architecture // MILCOM 2018 - 2018 IEEE Military Communications Conference (MILCOM). — IEEE, 2018-10. — doi:10.1109/milcom.2018.8599758.
  69. Nof Abuzainab, Walid Saad. Dynamic Connectivity Game for Adversarial Internet of Battlefield Things Systems // IEEE Internet of Things Journal. — 2018-02. — Т. 5, вып. 1. — С. 378–390. — ISSN 2327-4662. — doi:10.1109/jiot.2017.2786546.
  70. Ovidiu Vermesan, Joël Bacquet. Next Generation Internet of Things // Next Generation Internet of Things. — River Publisher, 2018. — С. 1–352.
  71. Ye Hu, Anibal Sanjab, Walid Saad. Dynamic Psychological Game Theory for Secure Internet of Battlefield Things (IoBT) Systems // IEEE Internet of Things Journal. — 2019-04. — Т. 6, вып. 2. — С. 3712–3726. — ISSN 2372-2541 2327-4662, 2372-2541. — doi:10.1109/jiot.2018.2890431.
  72. Philip L. Richardson. Drifters and Floats // Encyclopedia of Ocean Sciences. — Elsevier, 2019. — С. 63–70.
  73. Geoff Giordano. Active Packaging Gets Smarter // Plastics Engineering. — 2015-06. — Т. 71, вып. 6. — С. 24–27. — ISSN 0091-9578. — doi:10.1002/j.1941-9635.2015.tb01373.x.
  74. Paul Butler. Consumer Benefits and Convenience Aspects of Smart Packaging // Smart Packaging Technologies for Fast Moving Consumer Goods. — Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2008-04-11. — С. 233–245.
  75. Ananya Sheth, Joseph V. Sinfield. Synthesis Study: Overview of Readily Available Culvert Inspection Technologies. — Purdue University, 2019-06-06.
  76. Changsheng Chen, Mulin Li, Anselmo Ferreira, Jiwu Huang, Rizhao Cai. A Copy-Proof Scheme Based on the Spectral and Spatial Barcoding Channel Models // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. — 2020. — Т. 15. — С. 1056–1071. — ISSN 1556-6021 1556-6013, 1556-6021. — doi:10.1109/TIFS.2019.2934861.
  77. A. Sauer, M. Lenz, F.-W. Speckens, M. Stapelbroek, J. Ogrzewalla. Hochleistungsbatterie fur Hybridfahrzeuge der Premiumklasse/High-Performance Battery for Premium Class Hybrid Vehicles // 41. Internationales Wiener Motorensymposium 22.-24. April 2020. — VDI Verlag, 2020. — С. I–350-I-367.
  78. Amy Nordrum. The internet of fewer things [News] // IEEE Spectrum. — 2016-10. — Т. 53, вып. 10. — С. 12–13. — ISSN 0018-9235. — doi:10.1109/mspec.2016.7572524.
  79. Ovidiu Vermesan. Internet of things : converging technologies for smart environments and integrated ecosystems. — Aalborg, Denmark, 2013. — 1 online resource (364 pages) с. — ISBN 978-87-92982-96-4, 87-92982-96-4.
  80. Gérald Santucci. Research Roadmap for Future Internet Enterprise Systems // Lecture Notes in Business Information Processing. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. — С. 3–4.
  81. Friedemann Mattern, Christian Floerkemeier. From the Internet of Computers to the Internet of Things // Lecture Notes in Computer Science. — Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. — С. 242–259.
  82. Agustina Calatayud. The Connected Supply Chain: Enhancing Risk Management in a Changing World. — Inter-American Development Bank, 2017-03.
  83. cia memorandum intelligence lessons from the june uprisings in the gdr july 16 1953 secret cia. U.S. Intelligence on Europe, 1945-1995. Дата обращения: 11 октября 2021.
  84. Chelsea Finn, Xin Yu Tan, Yan Duan, Trevor Darrell, Sergey Levine. Deep spatial autoencoders for visuomotor learning // 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). — IEEE, 2016-05. — doi:10.1109/icra.2016.7487173.
  85. Mehdi Mohammadi, Ala Al-Fuqaha, Sameh Sorour, Mohsen Guizani. Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics: A Survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials. — 2018. — Т. 20, вып. 4. — С. 2923–2960. — ISSN 2373-745X 1553-877X, 2373-745X. — doi:10.1109/comst.2018.2844341.
  86. Mohammad Saeid Mahdavinejad, Mohammadreza Rezvan, Mohammadamin Barekatain, Peyman Adibi, Payam Barnaghi. Machine learning for internet of things data analysis: a survey // Digital Communications and Networks. — 2018-08. — Т. 4, вып. 3. — С. 161–175. — ISSN 2352-8648. — doi:10.1016/j.dcan.2017.10.002.
  87. Cesare Alippi. Intelligence for embedded systems : a methodological approach. — Berlin, 2014. — 1 online resource (xix, 283 pages) с. — ISBN 978-3-319-05278-6, 3-319-05278-0, 978-3-319-05279-3, 3-319-05279-9, 978-3-319-38232-6, 3-319-38232-2.
  88. Flavia C. Delicato, Adnan Al-Anbuky, Kevin I-Kai Wang. Editorial: Smart Cyber–Physical Systems: Toward Pervasive Intelligence systems // Future Generation Computer Systems. — 2020-06. — Т. 107. — С. 1134–1139. — ISSN 0167-739X. — doi:10.1016/j.future.2019.06.031.
  89. Nane Kratzke, Peter-Christian Quint, Derek Palme, Dirk Reimers. Project Cloud TRANSIT - Or to Simplify Cloud-native Application Provisioning for SMEs by Integrating Already Available Container Technologies // European Space project on Smart Systems, Big Data, Future Internet - Towards Serving the Grand Societal Challenges. — SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2016. — doi:10.5220/0007902700030026.
  90. Internet of things : challenges, advances, and applications. — Boca Raton, 2018. — 1 online resource (xvii, 418 pages) с. — ISBN 978-1-315-15500-5, 1-315-15500-1, 978-1-4987-7853-4, 1-4987-7853-4, 978-1-351-65105-9, 1-351-65105-6.
  91. Abhik Chaudhuri. Internet of things, for things, and by things. — Boca Raton, FL, 2019. — 1 online resource (xxvii, 257 pages) с. — ISBN 978-1-315-20064-4, 978-1-351-77968-5, 1-315-20064-3, 1-351-77968-0.
  92. Алексей Лагутенков. Тихая экспансия интернета вещей // Наука и жизнь. — 2018. — № 5. — С. 38—42.

Литература[править | править код]

Ссылки[править | править код]