Переход от простых межмашинных подключений (M2M) к сложному Интернету вещей (IoT) идет полным ходом, поскольку улучшение LTE IoT и развитие сетей 5G обеспечивают более быстрые соединения и более высокие битрейты. M2M и IoT — ключевые технологии для современного бизнеса и потребительского рынка. По мере того, как эти технологии продолжают развиваться, они открывают новые возможности для тех, кто понимает их и может эффективно использовать сильные стороны каждой технологии.

Технология M2M может быть лучшим выбором, если:

• Ваше приложение требует двухточечной связи между машинами.
• У вашего приложения есть ограниченный набор конкретных потребностей в машинной связи, которые необходимо выполнять быстро и надежно.
• Ваше приложение должно работать независимо от того, доступно ли соединение Wi-Fi.
• Быстрая масштабируемость — не главная задача вашей сети
• Сеть вашего устройства должна быть изолирована по соображениям безопасности.
• Ваше приложение нужно синхронизировать с множеством разных устройств в сетевом облаке в реальном времени.
• Ваши устройства имеют доступ к быстрому и надежному Wi-Fi-соединению.
• Устройствам в вашей сети необходима возможность одновременной связи с несколькими другими устройствами.
• Ваше приложение должно плавно и просто масштабироваться для большого количества устройств и пользователей.
• Данные и устройства вашего приложения должны быть совместимыми с несколькими стандартами.

Рост М2М в мире

Интернет вещей (IoT) стал распространенной системой, в которой люди, процессы, данные и вещи подключаются к Интернету и друг к другу. По данным из годового отчета Cisco по Интернету M2M-соединения вырастут с 8,9 млрд (2020 год) и до 14,7 млрд к 2023 году.


Рост числа подключений M2M в мире

Введение

Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ, англ. artificial intelligence, AI) активно проводились еще в 20-м веке. Ученые, инженеры, философы, писатели-фантасты и футурологи представляли решения на базе ИИ совершенно по-разному. Например, некоторые исследователи предполагали, что необходимо, в первую очередь, изучать мозг человека и создавать такие решения в области AI, которые будут повторять мыслительный процесс людей. Однако, данное направление исследований было популярно в конце 20-го века, когда мощности компьютеров (даже суперкомпьютеров того времени) еще не позволяли выполнять целый класс сложных вычислительных задач, которые мы решаем сегодня с помощью обычных гаджетов без особых затрат и усилий.

Из ученых 20-го века хорошо известен Алан Тьюринг, он разработал знаменитый «тест Тьюринга», с помощью которого можно оценить, может ли машина мыслить, и сумеет ли проверяющий распознать, кто с ним общается человек или компьютерная программа.


Рис 1. Тест Тьюринга

Впервые в конце 90-х годов прошлого века компьютерная программа смогла обыграть чемпиона мира по шахматам. Однако заметим, что такие программы на базе искусственного интеллекта могли решать только узкий класс задач (играть в шахматы или го, распознавать лица или автоматизировать еще какой-либо производственный процесс).
Можно отметить, что пока еще не создан какой-то универсальный ИИ, который с одной стороны мыслит таким же образом, как и человек, а с другой, превосходит человека в решении практически всех интеллектуальных задач и может сам принимать целый спектр важнейших решений.