El término Internet of Things (IoT) hace referencia al uso de dispositivos conectables capaces de comunicarse con otros dispositivos e intercambiar datos. La revolución que representa es la capacidad de dotar de conectividad a prácticamente cualquier objeto.
Actualmente, hay distintos ámbitos de aplicación consolidados:
- En entornos personales, existen pulseras, relojes y ropa inteligente así como detectores de movimiento y caídas para personas mayores o con discapacidades físicas, sensores de constantes vitales (por ejemplo, nivel de glucosa en sangre) y otros similares.
- En entornos domésticos, hay mecanismos de control de iluminación, temperatura, humedad y limpieza del aire, actuadores para ventanas y persianas, mecanismos de control de riego y sensores de seguridad (por ejemplo, detectores de CO2).
- En entornos empresariales, existen iniciativas como Internet of Medical Things (IoMT) para monitorizar enfermos y pacientes y aparatos e instalaciones de uso médico y las tecnologías de vehículos conectados (Vehicle to everything, V2X), entre otros.
- En entornos industriales, Industrial Internet of Things (IIoT) engloba diversas tecnologías IoT para entornos industriales. Se usan sensores embebidos en las máquinas y equipos de producción para detectar y adecuar las condiciones de trabajo según el estado de las máquinas, de las materias primas e incluso del entorno ambiente, observar la calidad de los productos fabricados y detectar y evitar defectos en los productos, predecir su calidad, predecir desgastes y fallos en las máquinas y tomar decisiones relativas a su funcionamiento y su mantenimiento preventivo, para evitar un mal funcionamiento, la baja calidad de los productos, averías en la maquinaria e incluso accidentes.
Los entornos de dispositivos IoT producen grandes cantidades de datos, que requieren entornos adecuados para su recepción y manipulación. Se necesitan arquitecturas potentes y flexibles, que puedan responder a las necesidades variables del ecosistema de dispositivos IoT productores de datos. Esto incluye unas infraestructuras hardware capaces de atender la demanda (conexiones de red, unidades de cómputo, volumen de memoria principal y unidades de almacenamiento persistente). Se puede recurrir a una solución cloud que delegue en terceras partes la gestión y provisión de los recursos necesarios.
También se requiere personal cualificado como científicos y analistas de datos, formados específicamente en análisis, procesado y gestión de grandes cantidades de datos, mediante técnicas de aprendizaje automático, inteligencia artificial y big data analytics entre otras. Estos especialistas requieren de unos entornos y herramientas software adecuados para realizar su trabajo y también ayudas que simplifiquen las tareas de preparación y configuración de tales herramientas.
Para ello, desde el ITI seguimos trabajando en la plataforma Radiatus, a través de su proyecto KaIoTus, que incluye mecanismos de preparación y despliegue de ecosistemas de herramientas en un entorno cloud, que cubran todo el flujo de los datos incluyendo la gestión de dispositivos IoT, la recepción de los datos producidos, las tareas de filtrado y proceso de los datos, la preparación y aplicación de modelos de aprendizaje automático y el almacenamiento y visualización de resultados.
El objetivo es proporcionar a los analistas de datos un entorno amigable y sencillo de usar que simplifique las tareas de preparación del entorno necesario incluyendo la reserva de los recursos, la preparación e interconexión de las herramientas a utilizar, el acceso y uso a los datos y también la representación y visualización de datos y resultados, de manera que puedan dirigir sus esfuerzos hacia las tareas de tratamiento de los datos propiamente dichas.
