La Web de las cosas

Introducción de los Editores Invitados • Steven Gustafson y Amit Sheth • March 2014

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Translated by Osvaldo Perez and Tiejun Huang

network web La Internet de la Cosas (IoT) es una extensión de la actual Internet que posibilita las conexiones y comunicaciones entre objetos y dispositivos físicos (ver el tema de Septiembre de 2013 de Computing Now para más detalle de la IoT y su rol para en el sensado ubicuo). Las estimaciones sugieren que para el 2020 habrá 50 mil millones de dispositivos de dispositivos y personas conectadas y potenciando la visión de la tecnología que posibilita la IoT. Un término relacionado que actualmente está de moda es el de La Internet de Todo (IoE Internet of Everthing), lo cual reconoce que el rol central de las personas o el sensado de ciudadanos, (tales como los medios sociales en línea) para complementar al sensado físico implicado por la IoT. El término Web de las Cosas (WoT) va más allá del enfoque de Internet, considerando la forma en que se intercambian los datos, reuniendo todos los recursos e interacciones que involucran a los dispositivos, los datos y las personas en la Web. En forma correspondiente pone el foco en una gran cantidad de desafíos y oportunidades mientras permite el desarrollo de una gran variedad de aplicaciones excitantes para los individuos y las industrias.

La WoT: Sobrecargando a la IoT y la IoE

Los sensores y los dispositivos recolectan datos de una gran variedad de fuentes, (tales como temperatura, luz, sonido y video) y esto hace que sean inherentemente diversos (la calidad y validez de sus datos pueden variar en los diferentes dispositivos en el tiempo, con datos que dependen usualmente de la ubicación y son dependientes del tiempo, etc).

Los recursos WoT pueden ser ubicuos y quedan a menudo limitados por la potencia disponible, la memoria, la capacidad de procesamiento, el acceso, la disponibilidad, la capacidad de atención y las capacidades de comunicación. El carácter heterogéneo la ubicuidad y la naturaleza dinámica de los recursos junto con el amplio espectro de los datos hacen que la tarea de descubrir, acceder, procesar e integrar e interpretar los datos de la Web sea desafiante. Un ciber componente rico de la WoT incluye datos Web residentes, conocimiento, (como lo son por ejemplo Wikipedia o los Datos Abiertos Enlazados), información intercambiada en medios sociales, (tales como los sitios en donde los pacientes comparten información relacionada con la salud) y mediciones y observaciones del mundo real que son suministradas por los por los usuarios. La integración los recursos físicos, cibernéticos y sociales se posibilita el desarrollo de las aplicaciones y servicios físico-ciber-sociales (PCS) que pueden incluir tanto las situaciones y ser conscientes del contexto para los mecanismos de toma de decisiones y pueden crear datos inteligentes, (para más información vea: http://wiki.knoesis.org/index.php/Smart_Data) a partir de los grandes datos por medio de la interconexión del volumen, variedad, velocidad, y veracidad para crear información adicional. Ejemplos de tales aplicaciones se encuentran desde la salud personalizada, el ejercicio personalizado y el bienestar físico hasta la energía y una amplia variedad de actividades de negocios e industriales.

La Internet Industrial: Habilitando la Capacidades Autónomas y Auto Dirigidas

Las aplicaciones de WoT y IoT aprovechan los dispositivos habilitados por la Web y los intermediarios para datos, actividades humanas y sociales y otros recursos. A menudo bajo el término de Internet Industrial, las industrias han comenzado a darse cuenta del valor de aplicar los conceptos de IoT y la WoT para la conexión de máquinas y grandes datos industriales con las personas. Recientemente la Consultora Moor Insights & Strategy ha propuesto una segmentación de la WoT y la IoT para capturar las actividades centradas en lo humano y las aplicaciones interactivas como la Internet Humana de las Cosas, HIoT y las aplicaciones autodirigidas y autónomas como la Internet Industrial de las Cosas IIoT.

El concepto de la The Internet Industrial fue propuesto para trasladar las tecnologías que están por detrás de la Internet de los consumidores al espacio industrial. Se puede pensar el concepto de la Internet Industrial como una aplicación de la conectividad de la IoT y los servicios de la WoT, con un enfoque adicional en las cuestiones de escalabilidad, confiabilidad seguridad, capacidades predictivas y tecnologías de virtualización operativa. De la misma forma que la WoT la Internet Industrial asume que las 'cosas' son recursos conectados e inteligentes y que pueden actuar con diversos grados de autonomía. Al habilitar grandes cantidades de sensores con una simple conectividad se logra recolectar los datos de forma mucho más simple, generando un análisis que permanentemente está buscando la mejora las operaciones; la Internet industrial apunta a transformar a las industrias con aplicaciones tales como la fabricación inteligente; la asignación inteligente de las camas hospitalarias y el establecimiento de rutas aéreas adaptativas. Se estima que estas aplicaciones traerán una tremendo valor agregado al reducir las ineficientes de diversos segmentos industriales. Por ejemplo, en una ponencia de 2012 la empresa GE estima que una mejora de un 1% en la eficiencia en cómo se mueven las cargas en la red ferroviaria generará una valor agregado de 27 mil millones de dólares en un periodo de 15 años. Si nos enfocamos en aéreas muy relacionadas con las aplicaciones de IoT, tales como reparación inteligente de equipamiento, existen unas 120.000 locomotoras diesel eléctricas en todo el mundo. Estos activos requieren unos 52 millones de horas de trabajo para su mantenimiento lo cual está valuado en 3 mil millones de dólares al año, (según se describe en un reporte del año 2013 de la empresa GE). Con 7 millones de personas empleadas mundialmente en tal industria, existe entonces una gran oportunidad para posibilitar un trabajo masivo de colaboración y las nuevas tecnologías operacionales apuntan a una nueva productividad en los campos de servicio, mantenimiento y centros operacionales. En este mes de CN el Video de la Perspectiva Industrial explora tales esfuerzos.

Artículos Temáticos

Las aplicaciones WoT pueden potencialmente aprovechar todos los datos de la IoT, la observación de la detección de ciudadanos, los datos en los repositorios de la Web y mucho más. Esto significa que también se deben enfrentar desafíos y oportunidades relacionadas con el volumen de los grandes datos, la variedad, la velocidad la veracidad y los atributos de valor. Iniciamos el tema de este mes con el artículo 'De los Datos al Conocimiento Operable: Los Desafíos de los Grandes Datos en la Web de las Cosas', tomado del número especial sobre WoT de Noviembre/Diciembre de 2013 de IEEE Intelligent Systems, en el cual se debate sobre los Grandes Datos en la WoT.

El artículo siguiente, también tomado de tal número especial, es 'Cosechando la Web de las Cosas', en el cual Kerry Taylor y sus colegas discuten como el sensado de datos se utiliza para monitorear una pequeña granja en New South Wales en Australia. En su aplicación de Granja Inteligente, un conjunto de sensores de monitoreo ambiental se despliega para proporcionar información cercana al tiempo real relacionada con las diferentes condiciones en la granja. También discuten los desafíos de negocio, las barreras y los disparadores en la utilización de la tecnologías WoT y el sensado de datos en un ambiente de granja inteligente.

En el artículo de Huansheng Ning y sus colegas 'Atención de Humanos Inspirada en la Asignación de recursos por los Sensores Heterogéneos de la Web de las Cosas' se discute la adopción de diferentes modelos de atención a humanos, incluyendo los de atención continua, selectiva y dividida y se describe un modelo de asignación por recursos que utiliza los datos previos y posteriores a la atención para asignar dinámicamente los recursos para una aplicación WoT.

Tanto en las aplicaciones enfocadas en lo humano como en lo industrial, resulta esencial la capacidad para potenciar los datos a partir de una red con gran cantidad de sensores. Para conseguir sistemas robustos y escalables la gestión de la selección de los sensores debe ser adaptativa y tener en cuenta a los sensores propensos al ruido y a los fallos. En el artículo de Chaith Perera y sus colaboradores 'Modelo de Priorización y Búsqueda y Selección de Sensores al tanto del Contexto para el Middleware de la Internet de las Cosas', se propone una forma orientada al contexto para seleccionar los sensores utilizando tanto el razonamiento con significación semántica y cuantitativa. Considerando que las aplicaciones WoT requerirán diferentes grados de confiabilidad y redundancia de sus sensores, este tipo de solución podría ser útil para ser utilizada con la infraestructura existente así como con las nuevas redes de sensores construidas para un uso particular.

En el artículo 'Diseminación y Extracción en Ambientes Inteligentes de Bases de Datos Semánticas', Michele Ruda y sus colegas utilizan un tema pendiente del contexto similar al del artículo previo a un proceso de composición completa de un WoT. Al definir y potenciar una 'base de conocimiento ubicua' en el medio de una pila WoT, o WoT Semántica (SWoT), un razonamiento e inferencia más avanzadas pueden incluir una compatibilidad hacia atrás de la información y los recursos, así como mejorar el manejo de los flujos de los datos de los sensores.

La construcción y despliegue de la IoT ya sea enfocada en lo humano o potenciada por la tecnología enriquecida de la Web, (como lo es el paradigma de la WoT), o auto-dirigida y enfocada en la Industria, (como es el caso de Internet Industrial), crea una nueva demanda y oportunidad para una plataforma tecnológica. En el artículo de Fei Li y sus colaboradores, 'Despacho de Servicios con Escala Web para Ciudades Inteligentes' se describe una plataforma como servicio para distribuir servicios en una ciudad inteligente. Tales plataformas de servicios y procesos necesitaran ser desplegadas para conectar los datos y dispositivos inteligentes con la infraestructura subyacente de computación y almacenamiento, mientras se resuelven cuestiones relacionadas con la calidad de servicio tanto para los usuarios humanos como artificiales.

Colaboración de Muchedumbres y la IoT (Crowdsourcing)

Revolución. El video de la Perspectiva Industrial de este mes proviene de Joseph Salvo un investigador lider de la Empresa GE Global Research en Nueva York, quien describe la perspectiva de la Internet Industrial y como las tecnologías posibilitaran la modularización y composición de sistemas industriales avanzados y complejos. En el núcleo del movimiento por esta tecnología implica la adopción de las tecnologías de la WoT y la IoT acopladas con el cambio social y las soluciones colaborativas de muchedumbres. Tal como se informó antes, varias compañías claves de IoT, incluyendo a AT&T, Cisco Systems, GE, IBM e Intel están trabajando con el gobierno de EEUU para conformar un consorcio que ayude en el avance, adopción e impacto de estas tecnologías.

Citation

S. Gustafson and A. Sheth, "Web of Things," Computing Now, vol. 7, no. 3, Mar. 2014, IEEE Computer Society [online]; http://www.computer.org/portal/web/computingnow/archive/march2014.

Steven GustafsonSteven Gustafson es un investigador lider de I+D en GE Global Research, en donde lidera un equipo de 15 científicos que desarrollan y aplican el avance de la tecnología entre industrias. Posee un Doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Nottingham. Sus intereses técnicos incluyen los sistemas con grandes datos, la captura de la semántica y el conocimiento, el aprendizaje de las máquinas y la inteligencia artificial. Ha liderado diversas conferencias y workshops en el campo de la computación evolutiva y es editor técnico en jefe de Memetic Computing Journal, colaborando, además en varios comités editoriales y habiendo obtenido varias patentes en el área de inteligencia computacional. Puede ver su entrevista sobre Grandes Datos y la Internet Industrial o contactarlo en: steven.gustafson@research.ge.com.

Amit Sheth Amit Sheth es un Académico Eminente en LexisNexis Ohio u es director ejecutivo del Centro de Excelencia en Conocimiento potenciado por Computadora (Kno e sis) en Wright State University. Sus intereses técnicos incluyen web semántico, sociales, sensoras, Ciencia de los Grandes Datos y Datos Inteligentes, computación físico, ciber, social y computación para la experiencia humana. Las investigaciones de Sheth se han transformado en muchos desarrollos y aplicaciones y varios productos comerciales y es co-fundador de tres empresas. Se lo puede contactar en: amit@knoesis.org or http://knoesis.org/amit.

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