Jakie standardy komunikacji bezprzewodowej są najczęściej wykorzystywane w IoT?

ZigBee to jeden z popularniejszych standardów komunikacji bezprzewodowej, stosowany w urządzeniach IoT, który jest utrzymywany przez ZigBee Alliance. Standard ten charakteryzuje się niskim zużyciem energii, małym zasięgiem i niską prędkością transmisji danych, co czyni go odpowiednim do aplikacji o ograniczonych wymaganiach w tym zakresie. Jednak ZigBee zmaga się z problemami związanymi z interoperacyjnością, które wynikają z obecności różnych wersji tego standardu. Z tego względu, dla wielu aplikacji, Z-Wave, stanowiący alternatywę opartą na otwartym źródle i również rozwijany przez ZigBee Alliance, może okazać się bardziej odpowiedni, mimo że wiąże się z wyższymi kosztami i pewnymi problemami z niezawodnością oraz opóźnieniami.

Bluetooth 4.0+, Bluetooth 5 oraz Bluetooth Low Energy są często wykorzystywane w aplikacjach zbliżeniowych. Bluetooth cechuje się niskimi kosztami i dużą prędkością transmisji danych, chociaż Bluetooth Low Energy oferuje zdecydowanie mniejszą przepustowość. Wi-Fi, a także jego wersja Wi-Fi-ah (HaLow), cieszą się dużą popularnością w zastosowaniach IoT wymagających wysokiej przepustowości. Wi-Fi-ah działa w niższym paśmie częstotliwości, co zapewnia mu lepszą penetrację ścian i większy zasięg niż tradycyjne Wi-Fi, ale kosztem mniejszej prędkości transmisji danych.

Thread, opracowany przez Google, jest kolejnym standardem wykorzystywanym w aplikacjach o małym zasięgu. Używa on technologii radiowej podobnej do ZigBee i jest odpowiedni do rozwiązań wymagających niskiej przepustowości. Wersje modyfikowane, takie jak Digimesh i MiWi, są stosowane odpowiednio w aplikacjach o dłuższym i krótszym zasięgu. Digimesh jest droższy, ale pozwala na długozasięgowe połączenia, natomiast MiWi jest tańszym rozwiązaniem do krótkozasięgowych komunikacji. EnOcean jest standardem opartym na zbieraniu energii, przeznaczonym do krótkozasięgowej komunikacji.

6LoWPAN, opracowany przez IEEE, to standard przypominający Wi-Fi, ale dedykowany do aplikacji wymagających niskiej przepustowości, podobnie jak LoRa i Sigfox, które są używane w aplikacjach długozasięgowych. LoRa może zapewnić zasięg do 20 mil, oferując stosunkowo wysoką prędkość transmisji i działając w modelu open-source. Sigfox, mimo że działa na mniejszej odległości, również jest stosunkowo tani i ma niską przepustowość. W kontekście długozasięgowych aplikacji IoT, stosowane są także technologie takie jak mcThings, które oferują niskie zużycie energii, ale również wiążą się z wyższymi kosztami.

Wybór odpowiedniego standardu komunikacji zależy od specyficznych wymagań aplikacji IoT, takich jak zasięg, przepustowość, zużycie energii czy koszty. Ważne jest, aby dopasować technologię do potrzeb, z uwzględnieniem takich parametrów jak bezpieczeństwo transmisji, częstotliwość działania, zasięg oraz przepustowość.

Warto również zauważyć, że każdy z tych standardów posiada swoje wady i zalety, co powinno być uwzględnione podczas projektowania systemów IoT. Na przykład, technologia ZigBee jest wydajna pod względem zużycia energii, ale może mieć problemy z interoperacyjnością, co w niektórych przypadkach może być kluczowym czynnikiem w wyborze technologii. Z kolei Wi-Fi oferuje wysoką prędkość transmisji, ale jest mniej efektywne pod względem zużycia energii w porównaniu z technologiami dedykowanymi dla IoT, takimi jak LoRa czy ZigBee.

Jak noszone urządzenia i technologie ML zmieniają opiekę zdrowotną?

Technologie noszone, wspierane przez uczenie maszynowe (ML), stają się istotnym narzędziem w monitorowaniu stanu zdrowia, w tym w diagnozowaniu chorób serca, zaburzeń neurologicznych oraz w ocenie zdrowia psychicznego. Dzięki swojej zdolności do zbierania danych w czasie rzeczywistym i przesyłania ich do chmurowych lub lokalnych serwerów do dalszej analizy, urządzenia te oferują możliwość monitorowania szerokiego zakresu parametrów zdrowotnych, co może prowadzić do wcześniejszej diagnozy i skuteczniejszego zarządzania stanami zdrowotnymi.

Monitorowanie chorób sercowo-naczyniowych (CVD) stanowi jedno z kluczowych zastosowań technologii noszonych. W 2021 roku Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) podała, że roczna liczba zgonów spowodowanych chorobami układu krążenia wynosi 17,9 miliona. W kontekście tego alarmującego wskaźnika, urządzenia takie jak elektrokardiogram (EKG) i fotopletyzmogram (PPG) stwarzają możliwość samodzielnego monitorowania stanu serca i aktywności sercowej. Dzięki połączeniu tych technologii z algorytmami ML, możliwe jest diagnozowanie i monitorowanie takich chorób jak migotanie przedsionków, arytmia, niewydolność serca czy sztywność aorty.

Podobnie, technologie noszone, wspomagane przez ML, są wykorzystywane w diagnostyce chorób neurologicznych, w tym neurodegeneracyjnych, jak choroba Alzheimera (AD) czy choroba Parkinsona (PD). Urządzenia EEG, noszone przez pacjentów, służą do analizy aktywności mózgu w tych schorzeniach. Na przykład, zaawansowane sieci konwolucyjne wykorzystywane są do wykrywania napadów i ich charakterystycznych częstotliwości. Czujniki ruchu odgrywają również istotną rolę w monitorowaniu zaburzeń ruchu, takich jak niestabilność posturalna w przypadkach choroby Parkinsona. Urządzenia, które rejestrują ruchy ciała, a także akcelerometry noszone w okolicach talii, pomagają w wykrywaniu upadków i śledzeniu aktywności ruchowej.

W obszarze zdrowia psychicznego wykrywanie emocji i stanów psychicznych stanowi jedno z najtrudniejszych, lecz bardzo istotnych wyzwań. Stany emocjonalne, takie jak radość, złość, smutek, stres czy depresja, mają ścisły związek z podejmowaniem decyzji i ogólnym stanem zdrowia. Modele ML, opracowane na podstawie danych z urządzeń takich jak EEG, EKG czy czujników aktywności elektrodermalnej (EDA), pozwalają na identyfikację i klasyfikację stanów psychicznych. Na przykład, za pomocą danych z różnych czujników możliwe jest wykrywanie codziennych emocji, a także stresu.

Ważnym elementem w monitorowaniu zdrowia, zwłaszcza w warunkach zdalnych, jest wykorzystywanie urządzeń noszonych do oceny aktywności codziennych, takich jak chodzenie, sen czy jazda samochodem. Urządzenia noszone umożliwiają przesyłanie danych w czasie rzeczywistym do chmurowych lub lokalnych serwerów w celu analizy, która z kolei dostarcza użytkownikowi informacji zwrotnej na temat stanu zdrowia. Monitorowanie chorób przewlekłych, takich jak choroby układu krążenia (CVD), cukrzyca czy choroby płuc, wymaga długoterminowego monitorowania, aby skutecznie zarządzać tymi stanami. Urządzenia noszone, takie jak tekstylia czy czujniki noszone na uchu, pozwalają na ciągłe monitorowanie EKG, a algorytmy ML, w tym sieci konwolucyjne (CNN), wykorzystywane są do wykrywania nieprawidłowości w sygnałach EKG.

Tradycyjne metody pomiaru ciśnienia krwi czy poziomu glukozy we krwi mają ograniczoną możliwość ciągłego monitorowania i często wiążą się z procedurami inwazyjnymi. Urządzenia noszone oferują obiecującą alternatywę, umożliwiając stałe monitorowanie tych parametrów, a algorytmy ML wspierają poprawę jakości danych poprzez redukcję szumów i ekstrakcję istotnych informacji. Na przykład, wykorzystanie urządzeń do ciągłego monitorowania poziomu glukozy, połączonych z technologiami ML, pozwala na precyzyjniejsze zarządzanie cukrzycą.

Analiza chodu, która jest niezbędna do oceny równowagi i koordynacji, korzysta z urządzeń noszonych, takich jak inteligentne wkładki, które umożliwiają bieżące monitorowanie i klasyfikację za pomocą algorytmów ML.

Rehabilitacja, szczególnie w przypadku pacjentów z chorobami takimi jak Parkinson, udar czy artretyzm, może stanowić wyzwanie w kontekście przywracania sprawności ruchowej. Integracja technologii noszonych oraz algorytmów ML w proces rehabilitacji staje się obiecującym rozwiązaniem, które wspomaga powrót pacjentów do pełnej sprawności. W przypadku rehabilitacji kończyn, przykładem takiego podejścia jest platforma wykorzystująca smartfony i czujniki ruchu do monitorowania postępów pacjentów po operacjach, takich jak artroplastyka kolana. Również rehabilitacja pacjentów po udarze lub urazie mózgu może być wspomagana przez zastosowanie akcelerometrów do śledzenia postępu w odzyskiwaniu zdolności motorycznych.

Jak skutecznie przewidywać wiązki w sieciach komunikacyjnych dronów?

Szybki rozwój technologii komunikacji dronów stawia przed inżynierami nowe wyzwania związane z zarządzaniem wiązkami w sieciach milimetrowych szóstej generacji (6G). Podczas gdy formowanie wiązek może znacząco zwiększyć integralność sygnału i stosunek sygnału do szumu (SNR), tradycyjne metody zarządzania wiązkami – opierające się na wyczerpujących przeszukiwaniach w ramach kodownika – okazują się nieefektywne w warunkach wysokiej mobilności, jakiej wymagają drony. Problem ten pogłębia się przez duże wymagania treningowe i wysokie opóźnienia.

W odpowiedzi na te ograniczenia opracowano nowoczesne podejście do przewidywania wiązek w paśmie mmWave, które integruje rzeczywiste konteksty wizualne i komunikacyjne. Kluczowym elementem tej metody jest wykorzystanie widzenia komputerowego (CV) oraz uczenia zespołowego poprzez stacking, co umożliwia połączenie multimodalnego obrazowania wizualnego z informacjami o położeniu. Efektem tego połączenia jest zwiększona precyzja w przewidywaniu pozycji i orientacji dronów w przestrzeni.

Ten model predykcji wiązek stanowi przełomową odpowiedź na ograniczenia tradycyjnych technik i może zostać wdrożony w czasie rzeczywistym w sieciach wspierających mobilne drony. Takie rozwiązania są szczególnie istotne w środowiskach złożonych topologicznie, w warunkach katastrof, a także w obszarach pozbawionych infrastruktury naziemnej, gdzie UAV-y mogą funkcjonować jako stacje bazowe lub punkty przekaźnikowe. Systemy te pozwalają na tworzenie natychmiastowych konfiguracji sieciowych, przy zachowaniu wysokiego prawdopodobieństwa połączeń w linii prostej (LoS).

Drony jako mobilne platformy komunikacyjne oferują wyjątkową elastyczność i natychmiastową gotowość operacyjną. W środowiskach o zmiennej geometrii, takich jak gęste miasta czy obszary górzyste, obecność UAV-ów wyposażonych w technologię mmWave umożliwia tworzenie niezawodnych, niskolatencyjnych połączeń. W szczególności transmisje powietrze-ziemia (AtG) z wykorzystaniem UAV-ów wykazują niższe straty propagacyjne i poprawę jakości łącza (QoS), co wzmacnia ich rolę w nowoczesnych systemach komunikacyjnych.

Warto podkreślić, że stosowanie komunikacji mmWave w dronach wiąże się z koniecznością użycia dużych macierzy antenowych i wiązek o wąskiej charakterystyce kierunkowej, aby zachować odpowiedni SNR. Takie wymagania technologiczne generują znaczne koszty związane z treningiem wiązek, szczególnie w kontekście szybkiego ruchu dronów. Stąd też nowoczesne rozwiązania predykcyjne, oparte na danych multimodalnych i technikach uczenia maszynowego, stanowią odpowiedź na te bariery technologiczne.

Zastosowanie federacyjnego uczenia w kontekście sieci zróżnicowanych sprzętowo (heterogenicznych) otwiera nowe perspektywy dla rozproszonych systemów opartych na dronach. Pozwala to na trenowanie modeli lokalnie, bez konieczności przesyłania danych do centralnego serwera, co zwiększa prywatność i bezpieczeństwo operacji. Dodatkowo, uwzględnienie detekcji anomalii, na przykład w prognozowaniu obciążenia sieci energetycznych, wskazuje na szersze możliwości zastosowania tych rozwiązań w krytycznych infrastrukturach.

W kontekście rosnącej roli dronów w różnych sektorach – od wojskowości po usługi cywilne – niezwykle istotne staje się rozumienie nie tylko technologii przewidywania wiązek, ale również szerszych implikacji systemowych. Modele takie jak FedBranched czy systemy zorientowane na lokalizację urządzeń noszonych dowodzą, że pozycjonowanie oraz uczenie rozproszone są kluczowymi komponentami nowoczesnych systemów inteligentnych.

Zrozumienie dynamiki komunikacji powietrznej oraz integracji danych wizualnych z sygnałami komunikacyjnymi pozwala nie tylko zwiększyć efektywność transmisji, ale także zoptymalizować decyzje systemowe w czasie rzeczywistym. To prowadzi do bardziej elastycznych, inteligentnych i odpornych na zakłócenia systemów komunikacyjnych przyszłości.

Jakie są metody wykrywania i śledzenia wędrujących myśli za pomocą technologii wielozmysłowej?

Współczesne badania nad mind wandering, czyli wędrującymi myślami, znajdują coraz bardziej innowacyjne podejścia do ich wykrywania i analizy. Zjawisko to, które polega na przypadkowym odchodzeniu uwagi od bieżącego zadania, stało się obiektem intensywnych badań, szczególnie w kontekście wpływu na efektywność nauki oraz interakcje człowiek-komputer. Nowoczesne technologie, takie jak czujniki fizjologiczne, śledzenie ruchów oczu i rozpoznawanie emocji, stają się coraz bardziej precyzyjne w monitorowaniu tego procesu, a ich integracja pozwala na uzyskanie bardziej wiarygodnych danych w czasie rzeczywistym.

Innym ważnym obszarem jest wykorzystanie sensora EDA do pomiaru reakcji fizjologicznych w odpowiedzi na bodźce związane z mind wandering. Działanie takich urządzeń opiera się na monitorowaniu poziomu aktywności skórno-galwanicznej, co pozwala na wykrycie momentów, w których uwaga uczestnika badania zostaje rozproszona. Badania nad rozpoznawaniem wędrujących myśli z użyciem multimodalnych sensorów, takich jak te łączące śledzenie ruchów oczu z czujnikami EDA, wykazały, że można z dużą precyzją identyfikować momenty utraty koncentracji, co jest szczególnie przydatne w edukacji oraz w interaktywnych systemach e-learningowych.

Zastosowanie takich technologii staje się kluczowe w kontekście edukacyjnym, gdyż pozwala na dostosowanie metody nauczania do indywidualnych potrzeb uczniów, pomagając im skupić się na zadaniach i poprawić efektywność nauki. Z kolei w kontekście zawodowym, umożliwia monitorowanie poziomu zaangażowania pracowników w różnego rodzaju szkoleniach i webinarach. Obecnie technologia pozwala na monitorowanie wielu różnych zmysłów jednocześnie, co daje kompleksowy obraz procesów zachodzących w ludzkim umyśle podczas zadań wymagających uwagi.

Co więcej, techniki wykrywania mind wandering zyskały znaczną popularność w kontekście medycznym. Zastosowanie systemów monitorujących pacjentów z użyciem czujników biosensorycznych stanowi istotny krok w stronę telemedycyny, w której pacjenci mogą być monitorowani zdalnie. Badania nad zastosowaniem czujników i IoT w kontekście zdalnej opieki zdrowotnej pokazały, że zintegrowane systemy wielozmysłowe pozwalają na wykrywanie i analizowanie stanów pacjentów w czasie rzeczywistym, co ma ogromne znaczenie w kontekście monitorowania ich stanu psychicznego i emocjonalnego. Wspomniane technologie są wykorzystywane nie tylko w diagnostyce, ale także w codziennej opiece nad pacjentami, zapewniając im większe poczucie bezpieczeństwa.

Na szczególną uwagę zasługują także badania związane z rozpoznawaniem emocji i nastrojów na podstawie sygnałów fizjologicznych. W tym obszarze stosuje się technologię, która analizuje mikro wyraz twarzy, a także zmiany w aktywności skórno-galwanicznej, które mogą wskazywać na pojawienie się stresu, lęku czy rozproszenia uwagi. Dalszy rozwój tych technologii może w przyszłości doprowadzić do jeszcze bardziej precyzyjnych narzędzi do monitorowania i przewidywania zachowań użytkowników w systemach edukacyjnych, medycznych oraz psychologicznych.

Ważne jest, aby pamiętać, że technologie wykorzystywane do analizy mind wandering muszą być odpowiednio dostosowane do specyficznych potrzeb użytkowników. Różnorodność metod, takich jak śledzenie ruchów oczu, analiza sygnałów EEG, EDA oraz innych parametrów fizjologicznych, pozwala na uzyskanie pełniejszego obrazu tego zjawiska, jednak należy pamiętać, że każda z tych metod ma swoje ograniczenia i wymiary, które mogą wpływać na jej skuteczność. Również kwestie prywatności i etyki w kontekście monitorowania zachowań człowieka stanowią istotne zagadnienie, które należy uwzględnić przy wprowadzaniu takich technologii w życie codzienne.