Сэмюэл Грингард - Интернет вещей - Будущее уже здесь

А Hawaiian Legacy Hardwoods объединила низкотехнологичное дерево и экотуризм с ультрасовременными разработками. С 2010 г. эта компания, штаб-квартира которой расположена в Гонолулу, снабдила пассивными радиочастотными метками с GPS-координатами более 225 000 деревьев. База данных содержит информацию о семенном фонде, режиме питания и полива и т. д. Все это время компания добавляет процессы в базу данных и корректирует их на основании информации, получаемой от сети деревьев. «Мы можем отследить практически все, что происходит с деревом. Мы просто его сканируем, а затем записываем и регистрируем данные», – рассказывает директор по информационным технологиям Уильям Гиллиам.

Такая технология, как iBeacon от Apple, предоставляет еще больше возможностей, которые способны кардинально изменить процесс совершения покупок. Если продавец отслеживает маршрут движения покупателя по магазину и видит, где тот подолгу останавливается, то он может собрать данные о моделях поведения покупателя и пропустить их через специальную программу для анализа. Это поможет ему определить, стоит ли предложить этому человеку купон на скидку или что-то еще, и если да, то какой должна быть скидка. Все данные в совокупности, полученные при анализе тысяч или десятков тысяч покупателей, помогут продавцу усовершенствовать свой магазин. Например, изменить расположение товаров на полках, что приведет к росту продаж. Подобные программы для анализа улавливают такие тенденции и взаимосвязи, которые не заметить невооруженным глазом.

Еще один способ использовать датчики – встроить их в элементы физической среды, включая дороги, здания, почву, растения и воду океана. Когда сотни и тысячи датчиков подключены друг к другу, можно просматривать данные с более высоким разрешением и лучше понимать взаимосвязи и модели. Например, умная городская транспортная сеть может эффективно управлять движением транспорта и оптимизировать работу светофоров для максимального потока автомобилей. Это не только ускорит транспортное сообщение, но и позволит пользоваться дорогой большему количеству автомобилей одновременно.

Эти технологии могут принести немало пользы в сельском хозяйстве и прогнозах погоды. Сегодня фермеры используют датчики, встроенные в машины и поля, чтобы распространять удобрения и пестициды более точно (и, как следствие, снизить потенциальный вред для окружающей среды). Датчики отслеживают уровень содержания влаги в почве и включают оросительную систему, если требуется. Даже коровы, свиньи и другие животные все чаще подключаются к сети. По некоторым оценкам, в США и Европе сейчас уже более 14 млн подключенных ферм, а к 2020 г. число подключенных устройств на фермах превысит 70 млн. Информационную революцию совершают такие компании, как OnFarm и Trimble, которые выпускают системы для измерения самых разнообразных показателей, от уровня и натяжения почвенной влаги до величины pH и оптимальных моделей удобрения культур.

В то же время все более мощные компьютеры, датчики, большие данные и более продвинутое компьютерное моделирование выводят прогноз погоды на новый, более точный уровень. Сегодняшние прогнозы погоды на шесть дней вперед по уровню точности сопоставимы с прогнозами погоды на пять дней вперед десять лет назад. Помимо спутников и обычных метеостанций ученые используют все большие количества датчиков, которые встраиваются в физические объекты среды. Бен Кайгер, директор центральной оперативной службы в Национальных центрах предсказаний условий окружающей среды под эгидой Национального управления океанических и атмосферных исследований, говорит, что цель состоит в том, чтобы повысить разрешающую способность сетки для получения более точных и долгосрочных прогнозов. Национальная метеорологическая служба уже проводила эксперименты с привлечением социальных сетей и краудсорсинга, чтобы собирать данные о погоде.

Использование дополнительных датчиков и краудсорсинговых технологий открывает новые возможности получения данных с высоким разрешением. Ллойд Трейниш – выдающийся инженер IBM в исследовательском центре имени Томаса Уотсона и куратор проекта Deep Thunder. Этот проект направлен на повышение точности прогнозов погоды с помощью более совершенных технологий сбора и анализа данных. Трейниш утверждает, что измерения, полученные с использованием оборудования на фермах, датчиков скорости ветра и содержания влаги в почве и воздухе, а также данные со смартфонов и других устройств очень ценны для получения знаний обо всем, от температуры и скорости ветра до уровня давления и влажности. А с помощью правильных данных и правильных точек ввода можно повысить точность прогнозирования и научиться строить более эффективные и экономически ценные модели.