IoT Forum BG

Безжични компоненти за IoT проложения



Стефан Куцаров

Терминът Интернет на нещата (Internet of Things, IoT) официално се появява през 1999 г. и днес означава възможността за свързване чрез интернет на произволни устройства. Според много специалисти IoT дава сериозен тласък на третата технологична “информационна революция” в историята на човечеството (след създаването на земеделието и отглеждането на животни и на машини за замяна на ръчния труд), която започва със създаването на средства за обмен на информация в началото на ХХ век и рязко се ускорява с появата на интернет. Очаква се през 2020 г. броят на намиращите се в експлоатация IoT устройства да надхвърли 20 милиарда (според производители като Intel и Texas Instruments той ще е над 50 милиарда), а общите разходи на IoT индустрията да са около 1 трилион USD. Основната част от ползваните финансови средства са насочени към създаването на необходимите безжични компоненти за IoT, след което са средствата за мрежи и за програмно осигуряване.

Същност на IoT

Концепцията за осъществяване на безжични връзки в IоT включва възли (Nodes), които могат да обменят непосредствено данни помежду си и чрез междинен блок (гейтуей, бридж, рутер) да се свързват към облака (Cloud) и през него с класически компютърни устройства от произволен вид. Последните връзки се осъществяват и непосредствено. Връзки се осъществяват и между възлите с източниците на данни, които ползват M2M протоколи и популярни интерфейси като SPI, I2C и UART.

В резултат на разрастването на IoT вече съществуват значителен брой негови сегменти, без да има ясно разграничаване между тях, нито те да са обект на международни норми.



Технологии за IoT

За бързото разпространение на IoT допринася наличието на множество технологии (наричани още комуникационни протоколи и стандарти) за реализацията й, сравнението на които се прави най-вече на основата на скоростта на обмен на данни и обхвата им на действие (покритието).

Идея за тях е дадена на фиг. 1, като създадената през 2004 г. комуникация на близко разстояние (Near Field Communication) NFC осигурява скорости на обмен 106 kbps, 212 kbps и 424 kbps на разстояние до десетина cm в честотния обхват 13,56 MHz. За ползването й като IoT в интелигентни сгради трябва ИС за NFC да се вгради в преносимо комуникационно устройство (обикновено смартфон или таблет) и тя да осигури връзка между управляемия обект и мрежата на устройството.

Технологията Bluetooth ползва нелицензирания честотен обхват ISM (2,4 MHz - 2,4835 MHz) и е създадена през 1994 г. като безжичен вариант на интерфейса RS-232 за връзка между телефони и компютри. За IoT се ползват всичките й разновидности: Bluetooth Classic със 79 канала с широчина 1 MHz и скорост на обмен 4 Mbps, Bluetooth Low Energy (BLE) с намалена постояннотокова консумация на ползващите я устройства, 40 канала с широчина 2 MHz и скорост 1 Mbps, Bluetooth 4.0, Bluetooth 4.1, Bluetooth 4.2 и Bluetooth 5.0 (от 2016 г.).

Сред предимствата й са покритието до 750 m и възможността за избор на скорост (2 Mbps, 1 Mbps, 500 kbps и 125 kbps), като нейното намаляване по принцип води до по-голямо покритие.

Създадената през 1994 г. технология Zigbee също е за 2,4-2,4835 MHz, има 16 канала на 5 MHz един от друг и покритие 10-100 m, а за Европа се ползва 868-мегахерцовият обхват с покритие до 1 km. Сред предимствата на технологията е възможността за свързване на прибори от различни производители, притежаващи спецификация от Zigbee Alliance.

Технологията Wi-Fi, заменяща жичния Ethernet стандарт работи в честотните обхвати 2,4 GHz (13 канала в Европа при скорост 11 Mbps за протокола 802.11b) и 5 GHz (23 канала и 54 Mbps за 802.11а). Към предимството на най-големите за IoT скорости на обмен се прибавя възможността за изграждане на мрежи с до 250 свързани устройства, но това е за сметка на увеличаване на сложността.

Най-бързо развиващата се технология LTE (от Long Term Evolution) ползва за IoT разновидностите си eMTC (от enhanced Machine-Type Communication) или LTE Cat-M1 и NB-IoT (NarrowBand IoT) или LTE IoT Cat-NB1, означавани общо като LTE IoT. Наричат се теснолентови, тъй като каналите на първата са широки 1,4 MHz при скорост на обмен до 1 Mbps, а на втората са 200 kHz и до 100 kbps.

Предимство на eMTC е осъществяването на дуплексни и полудуплексни връзки, докато при NB-IoT те са само полудуплексни. Последната е стандартизирана от 3GPP през 2016 г. и сред предимствата й са възможността на изграждане на мрежи с до 50 000 устройства, лесното свързване на нови към съществуваща мрежа и доброто проникване в застроени и подземни пространства. И за двете технологии е предвиден 2,4-гигахерцовият обхват, но за местни мрежи могат да се ползв...

Read More

Read More

Очертаването на земеделска земя – за кого е трудно



Всяка година воплите по кампанията за очертаването на площите за подпомагане по директните плащания са едни и същи. Очаквано, и този път МЗХГ удължи срока с 1 седмица. Има ли обаче реални основания за ежегодния смешен плач?

Наша проверка показва, че прословутият бутон за приключване на подадените заявления реално е бил извън строя едва 2 дни. Ясно е, че това е софтуерен проблем. Шефове на областни дирекции „Земеделие“ признават, че системата никога не е работила по-бързо и по-добре. Като не крият обичайното закъснение от страна на МЗХГ и ДФЗ по отношение на нормативната уредба, свързана с очертаването. Липсата на такава в нужния срок всяка година е причина кампанията да не може реално да стартира на 1 март. Когато цялата нормативна уредба на национално ниво е окомплектована, останалото е

въпрос на организация на местно ниво

Земеделските служби вече имат опит с очертаването. Повечето от тях въвеждат железен ред. Съвместно с кметовете, изготвят графици на населените места, включително и по часове – за да може работата да се отхвърля бързо. Така в някои служби са обработват по 800 заявления на ден.

Проблеми с големите арендатори няма. Веднъж очертани, техните площи рядко търпят промени. Само културите са различни. Самите земеделци носят цялата информация на електронен носител и обработването на техните заявления отнема минути. Проблем се оказват малките и новите стопани. Те обикновено не са докрай наясно с нужните документи, често нямат правно основание за ползването на земите. Което, естествено, забавя целия процес по очертаването.

Плачът по така и нестартиралата електронна форма за очертаване на земеделските площи също донякъде е смешен. Защото това е софтуерен проблем и е въпрос на време да бъде решен. Без съмнение, този начин ще улесни големите арендатори и ползватели на земя. Той обаче едва ли ще има голямо значение за малките стопани, особено за онези в полупланинските райони. Повечето от тях вероятно нямат персонален компютър. Дори и да имат, не се знае дали интернетът е стигнал до тяхното село.

И не на последно място, типично по нашенски, българинът подава документи в последния момент. Тогава обаче може да се сърди единствено на себе си.

https://fermera.bg/%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%80%D0%B8/item/26509-%D0%BE%D1%87%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%BE-%E2%80%93-%D0%B7%D0%B0-%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE-%D0%B5-%D1%82%D1%80%D1%83%D0%B4%D0%BD%D0%BE

Read More

Анализатори „преброиха” IoT устройствата в света

Половината от тях сeга са внедрени в корпоративния сектор


Битовата електроника се очертава като най-бързо растящият сегмент от IoT пазара в близките години

Изследване на анализаторската компания Strategy Analytics дава представа за броя на инсталираните в света устройства от категорията „интернет на нещата”. Данните отчитат ситуацията към края на миналата година.

И така, в света има общо 22 млрд. IoT устройства, като над половината от тях са внедрени в корпоративния сектор. Мобилните и изчислителните устройства заемат около една четвърт от общия обем.

Като най-бързо растящ сегмент от IoT пазара в близките години се очертава битовата електроника, благодарение на популярността на устройствата за „умния” дом в региони, където пазарът все още не е развит.

Но въпреки ръста в броя на IoT устройствата, възможностите за печалба от тях все още са неопределени, особено за доставчиците на услуги. Компаниите с амбиции на този пазар трябва да подходят внимателно при избора на сегменти, бизнес инициативи и модели на работа, съветват анализаторите.

Очаква се към 2025 г. към интернет на нещата да бъдат свързани 38,6 млрд. устройства, а  пет години по-късно броят им да достигне 50 млрд. Някои сегменти – като компютърното оборудване – ще нарастват слабо или ще отстъпват, докато други – като медийните устройства – ги чака стабилен ръст.

Динамиката при носимата електроника и свързаните автомобили ще остане позитивна, но обемът на доставките на устройства за тези пазарни ниши няма да бъде толкова голям, колкото в други сегменти, отбелязват анализаторите.

Интернет на нещата разкрива огромни възможности за производителите на чипове, дисплеи, памети, батерии и други компоненти. Изкуственият интелект ще стане повсеместен в мобилните, домашните, автомобилните и компютърните платформи, заключава докладът.

https://technews.bg/article-116726.html

Read More

Как машинното обучение променя нашето ежедневие



Около машинното обучение (machine learning) вече се вдига много шум и вече почти всяка индустрия говори за него. Но какво всъщност представлява то?

Според Hewlett Packard това е „процеса, чрез който компютрите развиват разпознаване на образи, или способността им непрекъснато да се учат и да правят прогнози на базата на данни, след това да правят корекции, без да бъдат специално програмирани да го правят”. С други думи това е начин машините да анализират и оперират с големи обеми информация, да продължат да се учат и да се подобряват с течение на времето. Машинното обучение е елемент и движещата сила на изкуствения интелект, където компютърът е програмиран с възможност за самообучение и подобряване на изпълнението на определена задача.

Като пример за действащи алгоритми свързани с машинното обучение е разпознаването на лица – област, която се подобрява от ден на ден. Правоприлагащите органи го използват и за разпознаване на лица за откриване на измамни дейности и за залавяне на престъпници. Google Photos пък ви позволява да сортирате снимките си на база хората в тях. Тези алгоритми може да не са били изключително точни в миналото, но са били обучавани с времето чрез машинното обучение. Ето и някои от другите области, които ще стават все по-свързани с него.

Здравеопзване



Когато става въпрос за нашето здраве и цялостното поддържане на добро физическо състояние, машинното обучение заема все по-голяма роля. Превенцията от заболявания също е подпомагана от прогнозирането на потенциалните здравни проблеми, на които човек може да се поддаде, въз основа на възраст, социално-икономически статус, генетична история и др. Използването на програми за анализ и кръстосани референтни симптоми срещу бази данни, съдържащи милиони други случаи и заболявания, води до по-бърза диагностика на заболяванията и болестите, а с по-бързото лечение спасява животи и намалява времето, което пациентът прекарва в здравната система. В момента има болници, които използват алгоритми, свързани с изкуствения интелект, за да могат по-точно да откриват тумори в радиологичните сканирания и да анализират различни бенки за рак на кожата. От друга страна машинното обучение се адаптира за ускоряване на изследванията за лечение на рак.

Образование

От учителите се изисква да играят много роли: на педагог, анализатор, съветник, ментор, съюзник, съдия и още куп други и едновременно с това да бъдат максимално полезни за учениците. Точно тук идва това, че компютрите могат да бъдат програмирани, така че да определят индивидуални планове за обучение, специфични за нуждите на всеки ученик. Алгоритмите могат да анализират резултатите от тестовете, като драстично намалят времето, което учителите прекарват в оценяване. Информацията относно колко е ангажиран ученикът в час и академичната му история може да помогне за определянето на пропуските в знанията.

Юридически свят

Забелязва се интерес към машинното обучение и от страна на юридическите фирми, за да могат да обработват големи количества данни, свързани с различни правни прецеденти. Някои от фирмите споделят, че използват софтуерни програми, с които преглеждат документи и предишни случаи за секунди, което иначе би им отнело около 360 000 часа. Естествено, едва ли машинното обучение или изкуственият интелект ще заместят учителите или адвокатите скоро, но използването му със сигурност ще намали времето, необходимо за сглобяването на определени случай, и би ускорило процесите в съда.

Автоматизация на труда



Автоматизацията на индустриите е най-очевидната промяна, която можем да очакваме от машинното обучение. Функциите и задачите, които някога са изпълнявани от обучени работници, все повече се механизират и по-специално работните места, които включват някакъв елемент на опасност или потенциална вреда, като например работа във фабрики и добивната промошленост. Вече има камиони без шофьори, работещи в минни шахти в Австралия, управлявани дистанционно от отдалечен контролен център.

Транспорт



Транспортният отрасъл непрекъснато става все по-зависим от машинното обучение и изкуствения интелект като се очаква през следващото десетилетие по-голямата част от корабнитe и железопътнитe мрежи да бъдат контролирани автономно. В момента Китай вече тества автономни обществени автобуси.  Междувременно Rolls Royce и Google обединиха усилията си за разработване и пускане на първия в света самоходен кораб до 2020 г. Така докато самоуправляващата се кола на Google заменя един водач, изкуственият интелект при кораба ще трябва да изпълнява задачите, които обикновено изискват екипаж от 20 души. Няколко кана...

Read More

Read More

Многорежимен NB-IoT модул SARA-N3 от u-blox

<a href="https://www.youtube.com/v/glEya4QGxFg" target="_blank" class="new_win">https://www.youtube.com/v/glEya4QGxFg</a>

<a href="https://www.youtube.com/v/-cYXuY0UcVY" target="_blank" class="new_win">https://www.youtube.com/v/-cYXuY0UcVY</a>

http://electronics-bulgaria.com/video/252-mnogorejimen-nb-iot-modul-sara-n3-ot-u-blox

Read More

ТУ-София организира международна конференция Автоматика 2019

Между 31 май и 3 юни в Созопол, в рамките на форума "Дни на науката на ТУ-София", ще се проведе осмото издание на ежегодната международна научна конференция Автоматика.

Тематичните направления на конференцията са биоелектроинженерство, електрозадвижване и автоматизация на машини, индустриална управляваща техника, информационна измервателна техника, робототехнически системи, системи и управление, теоретична електротехника.

Приетите доклади ще бъдат публикувани в Годишника на ТУ-София.

http://automation-bulgaria.com/article/2385-tu-sofiia-organizira-mejdunarodna-konferenciia-avtomatika-2019

Read More

Софийска вода откри търг за разширение и поддръжка на SCADA системи

Софийска вода обяви обществена поръчка за разширение и сервизна поддръжка на SCADA системи в 4 пречиствателни станции за питейни води на дружеството.

Дейностите по поръчката включват: разширяване на SCADA с определен брой променливи – tags – визуализация, трендове, аларми, пусково наладъчни работи (ПНР); програмиране на алгоритъм в контролери; програмиране на операторски панел, ПНР и въвеждане в експлоатация; разширяване на отчети с нови променливи с дневни, месечни, средни натрупани стойности, ПНР и въвеждане в експлоатация; проектиране на табла за управление; монтажни работи по изграждане на оптична мрежа; монтаж на безжична комуникационна мрежа и др.

Прогнозната стойност на поръчката е 420 000 лв. без ДДС.
Срокът за получаване на оферти е 30 май т. г.

Допълнителна информация за техническите изисквания и условията за участие в процедурата може да намерите тук
http://automation-bulgaria.com/article/2386-sofiyska-voda-otkri-targ-za-razshirenie-i-poddrajka-na-scada-sistemi

Read More

Навигация

[0] Forum

Премини на пълна версия