Столпы Интернета всего (IoE) и последние события в них сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

magbo system

Сочинение на тему Столпы Интернета всего (IoE) и последние события в них

Интернет всего (IoE) является наиболее быстро растущей технологической тенденцией в современном мире. В более широком смысле, чем концепция Интернета вещей (IoT), IoE означает не только подключение устройств и людей к Интернету, но и предоставление интеллектуальных и основанных на знаниях услуг. Будущие технологии будут полностью доминировать в IoE, они будут «повсюду вокруг нас и жить в фоновом режиме нашей жизни».

IoE стоит на трех столпах: миллиарды предметов повседневного пользования, которые необходимо создать в интеллектуальных информационных сетях, и предоставление интеллектуальных и основанных на знаниях услуг посредством анализа собранных данных в режиме реального времени. IoE – это одна из самых перспективных технологий будущего, поскольку она объединяет повседневную жизнь с технологиями, делая все разумным и искусственно интеллектуальным.

IoE – это развитие таких технологий, как Интернет вещей, искусственный интеллект, машинное обучение и т. д., и их интеграция. Системы будут не только предоставлять услуги, но будут самостоятельно учиться получать знания, будут анализировать ситуацию и предлагать решение, основанное на этом. Но каждый компонент для достижения IoE имеет свои трудности и ограничения, с которыми необходимо справиться.

Первый компонент IoE состоит из миллионов предметов повседневного пользования, которые должны быть подключены к Интернету. От промышленных машин, электроприборов до носимых устройств, упаковочных технологий, медицинских приборов и т. Д. Все они интегрированы в сеть. В настоящее время традиционные кремниевые чипы используются для подключения устройств, но для того, чтобы действительно стать повсеместным, электронику необходимо придать такой форме, чтобы ее можно было интегрировать со всеми типами объектов – миниатюрными, мягкими, гибкими и носимыми.

Последние разработки в области печатной электроники прокладывают путь к недорогой и малоэффективной электронике. Он определяет технологию создания электроники на некоторых подложках с использованием органических и неорганических чернил. Это дает возможность готовить стопки из микроструктурированных слоев и, таким образом, тонкопленочных устройств.

Многие упаковочные компании используют печатную электронику для разработки смарт-этикеток, для анти-контрафактной упаковки. В частности, фармацевтические, медицинские, косметические, бытовые приборы и продукты питания и напитки все чаще используют эту технологию, которая повышает безопасность и является одноразовой.

Концепция системы в упаковке (SiP) привела к созданию миниатюрных и более мощных систем, в которых различные компоненты расположены друг над другом для создания тонкой, но очень надежной электроники.

Настоящий Интернет построен на основе технологии Интернет-протокола (IP), в которой двухточечная связь осуществляется на основе IP-адресов источника и назначения. Но с миллиардами интеллектуальных объектов, подключенных к Интернету, в ближайшие годы через сеть будет проходить поток данных, которые нынешняя технология не сможет обработать. Кроме того, основанный на информации поиск в поисковой системе совершенно отличается от поиска данных датчика из смарт-объектов.

Для этого разрабатывается информационно-ориентированная сеть, которая делает контент данных непосредственно адресуемым и маршрутизируемым, также известный как контентно-ориентированная сеть (CCN) или сеть с именованными данными. В модели безопасности CCN отдельные части данных защищены с помощью шифрования, а не с использованием дополнительных уровней для функций безопасности. При запросе по имени CCN доставляет именованный контент пользователю из ближайшего кэша, поэтому обходится меньшее количество сетевых переходов, исключаются избыточные запросы и в целом расходуется меньше ресурсов.

После подключения различных устройств к сети и создания сети, пригодной для IoE, реальное использование – когда эти устройства генерируют информацию в реальном времени и принимают соответствующие меры. Достижения в области машинного обучения, глубокого обучения, искусственного интеллекта, больших данных, облачных технологий и т. Д. Сделали возможным эффективную и безопасную обработку огромных объемов данных для предоставления услуг с низким энергопотреблением и интеллектуальных услуг. Но цель состоит не только в том, чтобы сделать эти устройства умными, но и способными к самообучению, чтобы они могли использовать свой предыдущий опыт для создания более точных и лучших решений и услуг.

Механизм самообучения показывает предлагаемую архитектуру для самообучения и улучшения знаний. Он содержит три модуля:

1) Модуль сбора данных собирает данные в реальном времени и обрабатывает их, используя предыдущие знания и обучение. Затем данные передаются в модуль машинного обучения (MLM).

2) Используя модель машинного обучения из модуля обработки знаний (KPM), начинается процесс обучения. Если он удовлетворяет стандартам, установленным разработчиком, результат обучения и параметры передаются в KPM для генерирования знаний. Если результаты обучения не соответствуют стандартам, процесс повторного обучения инициируется в других условиях обучения.

3) После обновления знаний эти новые знания используются для обработки будущих входных данных.

Таким образом, концепция IoE основана на трех основных принципах: интеллектуальные устройства, информационные сети и устройства самообучения для интеллектуальных услуг и услуг в реальном времени.

Но его реализация сопряжена с рядом проблем как в аппаратной, так и в программной части. Для приложений IoE должны быть разработаны гибкие, миниатюрные, очень маломощные, недорогие и чрезвычайно быстрые микросхемы. Возникает много трудностей: подобно уменьшению масштаба технологии CMOS для миниатюризации, это привело к снижению производительности усилителя. Необходимо изучить методы проектирования микросхем с самообучающимися алгоритмами без ущерба для их скорости, размера и низких затрат.

Зарегистрируйся, чтобы продолжить изучение работы

    Поделиться сочинением
    Ещё сочинения
    Нет времени делать работу? Закажите!

    Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.