Internet stvari (IoT) povezivat će ​​korisničke uređaje sa svakodnevnim kućanskim i profesionalnim uređajima. Sjajna ideja, no zasad nije pronađena ravnoteža između funkcionalnosti i energetske učinkovitosti. Kako bi riješili ovaj problem, matematičari Ruskog sveučilišta prijateljstva naroda (RUDN) predložili su upotrebu nove vrste mrežne arhitekture - računalstva u magli. Nova shema za mrežu Interneta stvari, predstavljena u časopisu Drones, umjesto servera u oblaku koristi leteće dronove koji obrađuju podatke, što značajno ubrzava mrežu.  

Ograničeni resursi

"IoT nudi obećavajuće mogućnosti. Ali za postavljanje i upravljanje takvom mrežom potrebno je riješiti nekoliko pitanja. Jedan od glavnih zadataka je osigurati 5G/6G pokrivenost i dostupnost mreže", objašnjavaju istraživači Znanstvenog centra za modeliranje bežičnih 5G mreža na Sveučilištu RUDN.

IoT uređaji često su ograničeni resursima, posebno snagom. Stoga ravnoteža između funkcionalnosti i energetske učinkovitosti mora biti delikatan kompromis, osobito za uređaje koji se napajaju baterijama ili one instalirane na teško dostupnim mjestima.

Princip flying fog computinga

Matematičari stoga predlažu upotrebu onoga što oni nazivaju flying fog computing, "računarstvo leteće magle". To je nešto između računalstva u oblaku kada se sav glavni posao obavlja u udaljenom centru i konvencionalnog računalstva na krajnjim uređajima. U tim maglovitim arhitekturama pohrana i obrada podataka odvija se na dodatnom sloju između servera u oblaku i ostalih mrežnih elemenata.

Flying fog computing koji predlažu istraživači Sveučilišta RUDN provodi se s pomoću dronova koji se premještaju tamo gdje se podaci trebaju obraditi. Kao rezultat toga smanjuje se latencija mreže i poboljšavaju njena pouzdanost i brzina.

Rješenje koje obećava

Matematičari Sveučilišta RUDN usporedili su svoju ideju s konvencionalnom mrežom Interneta stvari. Prosječna latencija u oba slučaja ovisila je o broju mrežnih čvorova, ali je uvijek bila niža u mreži dronova. Na primjer, kod 500 čvorova latencija je gotovo prepolovljena. Na 100 čvorova razlika je jedva primjetna, ali još uvijek govori u prilog "maglovitog računalstva".

"Flying fog computing je rješenje koje obećava. Novi model razmjene podataka u potpunosti iskorištava potencijal takve mreže i nadmašuje tradicionalno statično edge računalstvo", zaključuju istraživači.

Sluzavi kalup

Nekako istovremeno matematičari Sveučilišta RUDN su s kolegama iz Kine i Saudijske Arabije učinili još jedan iskorak: razvili su neuronsku mrežu koja povećava energetsku učinkovitost bežične mreže koja počiva na sustavu usmjerivača dronova. Neuronska mreža, predstavljena u časopisu Sensors, postavljena je s pomoću "sluzavog kalupa", algoritma koji ponavlja ponašanje jednostanične sluzave plijesni. 

U potrazi za hranom sluzavac za sobom ostavlja trag koji postupno isparava. Što je trag uočljiviji, to je veća vjerojatnost da je to put do "točnog odgovora", odnosno izvora hrane. “Hrana” je u ovom slučaju maksimalna učinkovitost neuronske mreže, a put koji utire “sluzava plijesan” su podesivi parametri neuronske mreže.

Ovaj pristup pomaže u donošenju energetski učinkovitih i računalno učinkovitih odluka, kažu matematičari Sveučilišta RUDN koji namjeravaju isprobati i druge načine distribucije resursa i prilagodbe mrežnim uvjetima u stvarnom vremenu.