Con el objetivo de establecer el ‘motor’ que impulsará la próxima generación de IoT, el proyecto europeo IoT-NGIN llevará a cabo nuevos conceptos de investigación e innovación a través de un enfoque de machine learning (ML) federado y una metaarquitectura basada en patrones.
El proyecto está liderado por Capgemini Technology Services (Francia) y respaldado por un consorcio compuesto por 22 entidades procedentes de España, Alemania, Finlandia, Luxemburgo, Italia, Chipre, Grecia y Francia. La participación española está representada por la Fundación i2CAT y las compañías Atos Spain, Bosch Sistemas de Frenado y Robert Bosch España, fábrica de Aranjuez.
El consorcio está inmerso en cuatro líneas de trabajo que se desarrollarán en tres años (octubre de 2020 a septiembre de 2023). La primera línea se focaliza en la creación de una metaarquitectura basada en patrones que abarca arquitecturas de IoT en evolución, heredadas y futuras. La segunda línea se centra en la optimización de las comunicaciones IoT/M2M y 5G/MCM, incluido el uso de microservicios seguros por diseño, para ampliar el paradigma de la nube perimetral.
La tercera línea de trabajo es la habilitación de los sistemas IoT autónomos y autoconscientes para el usuario a través de ML federado, que preserva la privacidad e inteligencia ambiental, con soporte de realidad aumentada (AR) para humanos. Por último, las investigaciones de IoT-NGIN se focalizarán en la ciberseguridad y privacidad de IoT distribuida, por ejemplo, utilizando identidades autosoberanas y DLT interconectados para implementar gemelos digitales de nivel meta.
Con un presupuesto de 7.998.622 euros, íntegramente financiados por el programa de investigación Horizonte 2020 de la Comisión Europea, los nuevos conceptos y soluciones resultantes del proyecto IoT-NGIN se probarán en siete ensayos, que involucran cinco laboratorios vivientes, un laboratorio de IoT/5G y una federación de laboratorios vivientes y tecnología IoT-NGIN.
Metaarquitectura IoT-NGIN
Para entender la metaarquitectura IoT-NGIN, hay que saber que la metaarquitectura se construye a partir de patrones arquitectónicos, que incluyen analogías conceptuales del diseño de arquitectura de referencia, como el desarrollo de diferentes grupos funcionales y conjuntos de software, hardware y componentes del sistema. Asimismo, los cuatro aspectos que caracterizan la metaarquitectura son la escalabilidad, la apertura, la seguridad y la monetización.
En base a esto, el objetivo del trabajo de la metaarquitectura en IoT-NGIN es proporcionar un marco basado en la investigación para diseñar e implementar soluciones de IoT en diferentes escenarios de uso.
Para ello, la metaarquitectura de IoT-NGIN se basa en un análisis exhaustivo de las plataformas y estándares de IoT de última generación, combinado con los requisitos y el conocimiento experto. Asimismo, está diseñada en torno a cuatro aspectos clave: el patrón arquitectónico vertical de IoT, el dominio horizontal, la calidad vertical y la vista de elementos.
De todos ellos, cabe destacar la vista de elementos, que proporciona una vista tecnológica general de la metaarquitectura, incluidos los componentes tecnológicos organizados en grupos funcionales, lo que indica el papel y las interrelaciones entre las funcionalidades de IoT.
Esta nueva arquitectura incluye una definición detallada de los componentes funcionales dentro de los respectivos grupos funcionales y define su distribución en los nodos de IoT y edge/cloud. Cabe señalar que la metaarquitectura IoT-NGIN no es estática, a medida que evoluciona el IoT y las tecnologías relacionadas maduran, algunos elementos pueden quedar obsoletos, por lo que la metaarquitectura también debe evolucionar con el tiempo.
En consecuencia, la metaarquitectura ha sido diseñada para ser abierta y extensible para dar cabida a nuevas tecnologías y paradigmas informáticos. La evolución y mejoras continuas de la metaarquitectura serán parte del trabajo del proyecto IoT-NGIN en el futuro.
Validación de la metaarquitectura
Cinco laboratorios vivientes, un laboratorio de IoT/5G y una federación de laboratorios vivientes y tecnología IoT-NGIN, serán los espacios donde se probará y validará la metaarquitectura IoT-NGIN en diferentes aplicaciones.
El laboratorio de tecnología de infraestructura de integración IoT-NGIN, OneLab, es el primer escenario de pruebas, donde se garantizará tanto la integración como la evaluación integral a lo largo del desarrollo de las tecnologías IoT-NGIN, con el fin de que los componentes de IoT-NGIN alcancen el nivel de preparación tecnológica (TRL) esperado.
Este laboratorio, que pertenece a la Universidad de la Sorbona (Francia), se utilizará como infraestructura de integración de IoT-NGIN para validar los requisitos físicos de IoT-NGIN, es decir, comunicaciones IoT/5G y M2M/MCM y autoconocimiento de recursos, así como para validar ML en dispositivos restringidos de IoT y mover nodos, robots y sensores de IoT.
La instalación de OneLab es una plataforma de prueba de última generación para explorar el diseño de infraestructuras digitales, y proporciona acceso remoto las 24 horas, los 7 días de la semana a un conjunto de recursos virtualizados y programables desde IoT hasta la nube.
Ejemplo de laboratorio viviente
El proyecto IoT-NGIN cuenta con cinco laboratorios vivientes, como, por ejemplo, el Living Lab de Industria 4.0, que validará las aplicaciones de la vida real implementadas en las instalaciones de ABB en Pitäjänmäki, Helsinki. Este banco de pruebas tecnológico permite diagnósticos proactivos avanzados y optimización de la eficiencia energética y la productividad, y se utilizará para las demostraciones de casos de uso de clientes.
En Pitäjänmäki, ABB fabrica accesorios y equipos eléctricos. Con miles de variaciones de productos, la fabricación está altamente automatizada utilizando robótica y automatización de ensamblaje. IoT-NGIN proporcionará una capa de localización de IoT de alta precisión que fusionará las localizaciones en tiempo real, obtenidas de los sensores de banda ultraancha (UWB), con una solución que proporciona posicionamiento de luz visible (VLP).
Además, se desplegarán cámaras de seguridad para monitorizar áreas con visibilidad reducida y se implementará una red de acceso inalámbrico de alta velocidad y latencia ultrabaja, que admite notificaciones rápidas y cargas masivas de datos, basada en una combinación de tecnología 5 GNR, utilizando un espectro privado a 3,5 GHz, y wifi de alta velocidad sin licencia, con espectro a 5 GHz. En las instalaciones de ABB, los datos se utilizarán para monitorizar la ubicación y el movimiento de los subensamblajes y para optimizar el flujo de trabajo de producción.
Basado en inteligencia contextual-IoT, localización IoT de alta precisión, sensores RFID y análisis de cámaras, IoT-NGIN podrá reconocer los componentes y la etapa del proceso de ensamblaje utilizando modelos locales entrenados en machine learning y brindar asistencia e instrucciones guiadas, mostrando el procedimiento y siguiente etapa de la fabricación personalizable, ya sea aplicando realidad aumentada, dispositivos móviles o pequeñas pantallas industriales. En las instalaciones de ABB, el sistema se utilizará para la formación de los empleados.
Pilotos federados
Para permitir el despliegue de servicios cruzados de IoT-NGIN, el proyecto cuenta con un laboratorio de tecnología de infraestructura de integración IoT-NGIN. De esta forma, los pilotos del proyecto se pueden federar, lo que permitirá una adaptación e interpretación sobre la marcha de los datos heterogéneos y mensajes de control; entrenamientos de machine learning federado para preservar la privacidad, y se mantendrán los datos en sus ubicaciones originales, entre otros aspectos.
En este laboratorio, el consorcio puede explorar el mecanismo entre IoT y NGIN para facilitar las interacciones entre la tecnología y los laboratorios vivientes. Sin embargo, se considera de gran importancia para el ecosistema de IoT de próxima generación la explotación de la soberanía de los datos en diferentes ubicaciones para acceder a través de diferentes plataformas, así como la federación/agregación de modelos ML ya entrenados de aplicaciones similares, que se utilizarán como punto de partida para el entrenamiento de nuevos modelos de ML centrados en nuevas infraestructuras subyacentes.
La abstracción de las interfaces IoT-NGIN permitirá que las aplicaciones en una prueba sean explotadas por diferentes plataformas, mientras que la semántica y el análisis de datos facilitarán la explotación de la información.