La Agenda de Investigación e Innovación Estratégica (SRIA) de la Alianza para la innovación de IoT y Edge Computing (AIOTI) ha publicado la hoja de ruta ‘Advancing Next-Generation IoT and Edge Computing Research and Innovation’ (2023-2030), para impulsar las futuras acciones de investigación e innovación de IoT y edge computing en Europa. Este documento propone temas, subtemas y prioridades específicos, que ayudan a identificar brechas y áreas donde los avances en investigación e innovación son más necesarios.
La hoja de ruta AIOTI SRIA presenta un enfoque de investigación e innovación orientado a responder a las necesidades de la sociedad y del mercado: mantenimiento y ampliación del liderazgo industrial, protección del medio ambiente, garantizar las soluciones de seguridad, privacidad, seguridad y eficiencia energética, así como priorizar las capacidades de investigación e innovación y la educación.
AIOTI SRIA aborda las prioridades de investigación e innovación para futuras tecnologías y aplicaciones de IoT y edge computing que impulsarán cambios en los sectores industriales, la economía europea y la sociedad. Las prioridades incluyen la convergencia con IoT táctil de próxima generación, arquitecturas descentralizadas y distribuidas, procesamiento de borde basado en conocimiento de IoT, inteligencia artificial (IA) y confiabilidad, entre otros aspectos.
Estructura de la hoja de ruta
El documento se compone de 16 capítulos que se centran en las capas tecnológicas actuales y sus desafíos técnicos a lo largo del continuo IoT/edge. Los capítulos abordan los componentes básicos de la tecnología clave, como base para los sistemas IoT de última generación, que proporcionarán algunas características únicas y necesarias de futuras aplicaciones en todos los sectores industriales.
Asimismo, los temas abordados son una parte integrada de la arquitectura en capas continua de IoT/edge para desarrollar capacidades con el fin de avanzar en la transformación digital y ecológica. La conectividad inteligente, las redes de malla, la inteligencia artificial (IA), los gemelos digitales y las tecnologías de software forman parte de la continuidad del borde de IoT para implementar los sistemas IoT de borde.
Investigación e innovación tecnológica
La hoja de ruta destaca que los dispositivos IoT, las unidades informáticas móviles y las flotas de estos dispositivos interconectados están evolucionando, y la información generada e intercambiada por estos dispositivos crece significativamente en el perímetro de la red.
En consecuencia, las restricciones debidas a una latencia extremadamente alta y al uso del ancho de banda de la red limitarán la transferencia de estos volúmenes masivos de datos a la nube. El uso de capacidades de procesamiento de IA en el borde de la red puede liberar el potencial de los datos generados por sensores y dispositivos.
El aumento de las capacidades informáticas en el perímetro requiere de arquitecturas de procesamiento avanzadas, eficientes y especializadas, compuestas de una mezcla heterogénea de diferentes módulos informáticos que actúan bajo demanda. De esta forma, se mejorará el rendimiento de la computación perimetral en varios órdenes de magnitud y reducirá el consumo de energía y los costes de mantenimiento e implementación.
Desarrollo tecnológico usando edge computing
Por su parte, el edge computing se define como un paradigma que se puede implementar utilizando diferentes arquitecturas creadas para admitir una infraestructura distribuida de IoT de procesamiento de datos (señales, imágenes, voz, etc.) con dispositivos edge IoT que operan cerca de los puntos de recopilación (fuentes de datos) y utilización.
Asimismo, esta tecnología proporciona los mecanismos para distribuir el procesamiento de datos y redefine el panorama de IoT al mover el procesamiento y análisis de datos al borde mediante el uso de técnicas de IA/ML (machine learning) y garantizando un nivel avanzado de seguridad integrada.
Entre sus ventajas, destacan el despliegue efectivo de aplicaciones en tiempo real, considerando que el procesamiento se realiza cerca de la fuente de datos. También reduce el orden de magnitud de los datos transmitidos, al no transmitir una gran cantidad de datos sin procesar creados por los dispositivos IoT, sino que envía una cantidad menor de datos, gracias a las capacidades de almacenamiento y procesamiento local.
Este enfoque puede aportar varios beneficios, como una disminución en el ancho de banda y en los requisitos de almacenamiento de datos, así como en la superficie de ataque de datos, mejorando la seguridad y la protección de la privacidad de los datos; y también reduciendo el consumo total de energía.
Concepto de conectividad inteligente y eficiencia energética
Actualmente, existe la necesidad de definir y elaborar el concepto de conectividad inteligente, para optimizar el uso de las redes, pero también para disminuir el consumo total de energía del sistema IoT general. La conectividad inteligente facilitaría la administración del sistema de comunicación para gestionar adecuadamente una cantidad de datos cada vez mayor (problema de escalabilidad).
La conectividad inteligente puede verse como la sinergia fluida de diferentes tecnologías y dominios, para ofrecer a los usuarios finales de un sistema de comunicación la mejor calidad de servicio posible, de acuerdo con el recurso dado, la tecnología disponible y las limitaciones de energía.
Por otro lado, disponer de sistemas de cómputo perimetral e IoT inteligentes de bajo consumo es otro de los puntos que tiene en cuenta la hoja de ruta. El número de aplicaciones IoT aumenta constantemente, al tiempo que lo hacen el consumo de energía de estos sistemas, por lo que es necesario desarrollar nuevas tecnologías y métodos para aumentar la eficiencia energética de los dispositivos IoT, los algoritmos de IA, las arquitecturas y los sistemas IoT para reducir el consumo total de energía.
Según la hoja de ruta, desde la perspectiva de la arquitectura del sistema IoT, la tendencia tecnológica es mover el procesamiento y análisis de datos de la nube al borde. Para ello, se requiere que los dispositivos IoT de borde en los dominios de borde micro, profundo y meta-borde (sensores/actuadores, microcontroladores, dispositivos finales, puertas de enlace, servidores de borde, etc.) sean más eficientes energéticamente y admitan técnicas de IA a bajo consumo, para garantizar una alta autonomía/mayor duración de la batería, disponibilidad y fiabilidad del sistema.
Para que ese cambio suceda, se necesita una nueva generación de unidades de procesamiento de mayor rendimiento y nuevas arquitecturas, que puedan garantizar la mejor compensación entre potencia de comunicación y consumo ultrabajo de energía y mayores necesidades de procesamiento inteligente.
Tecnologías malla de IoT y gemelos digitales
La hoja de ruta AIOTI SRIA considera que el borde de IoT puede estar formado por una red de malla de dispositivos inteligentes IoT que utilizan plataformas de IoT de borde, incluido el entrenamiento de modelos de IA y la inferencia de ML, que procesan, analizan y almacenan información localmente cerca de las fuentes de datos y comunican e intercambian información con otros dispositivos de borde y unidades de computación, formado por plataformas en la nube y centros de datos.
Asimismo, manifiesta la utilidad de los gemelos digitales IoT, que permite disponer de una representación virtual de un dispositivo IoT que modela las características, las propiedades, las condiciones ambientales, los comportamientos y las funciones del dispositivo a lo largo de la vida útil operativa, en función de los datos y la información en tiempo real sincronizados automáticamente y de forma bidireccional a una frecuencia específica y precisión.
En muchas aplicaciones de IoT, los valores de tiempo no se definen de manera idéntica, y este problema debe considerarse cuidadosamente al diseñar instancias de gemelos digitales IoT. La sincronización entre el dispositivo IoT físico y su representación virtual en el entorno de simulación y la sincronización de los eventos y escenarios en la plataforma de simulación es fundamental para el rendimiento de todo el sistema IoT.
Internet de los sentidos de las cosas
Un concepto que se incorpora en esta hoja de ruta es el Internet de los sentidos de las cosas (IoTS), mediante el cual se aplican tecnologías de detección únicas para replicar en Internet los sentidos de la vista, el oído, el gusto, el olfato y el tacto, facilitados por IA, realidad virtual/realidad aumentada (VR/AR), conectividad inteligente y automatización.
Los desarrollos de IoTS son esenciales para IoT, considerando el creciente interés hacia las tecnologías relacionadas con el Metaverso, que requieren capacidades cognitivas de toma de decisiones de los dispositivos de borde, gracias al uso de algoritmos de IA implementados en dichos dispositivos.
Las tecnologías IoTS completan y amplían las capacidades y características de muchos dispositivos IoT de borde al incluir diferentes sentidos y equipar los dispositivos de borde con nuevos mecanismos de percepción y experiencias, integrando inteligencia aumentada e información a través de los sentidos, el tiempo y el espacio.
Las experiencias sensoriales digitales introducidas por IoTS ofrecen nuevos tipos de dispositivos de interfaz hombre-máquina (HMI), reemplazando teclados, ratones y joysticks al proporcionar interacciones con los sentidos, para permitir una remodelación radical de algunos dominios industriales, así como nuevos casos de uso y modelos de negocio.