Internet de las Cosas IoT

En términos más generales, la Internet de las Cosas (IoT) incluye a cualquier objeto que pueda conectarse a Internet, desde el equipamiento y transporte interno de una fábrica hasta dispositivos móviles y relojes inteligentes.

Pero más específicamente IoT se refiere a dispositivos conectados que están equipados con sensores, software y otras tecnologías que les permiten transmitir y recibir datos.

Conectividad y propósito del Internet de las Cosas (IoT)

Tradicionalmente, la conectividad se conseguía principalmente a través de redes Wi-Fi, mientras que hoy en día con las redes 5G, otros tipos de plataformas son cada vez más capaces de manejar grandes volúmenes de datos con velocidad y confiabilidad.

Por supuesto, el propósito de recopilar datos es utilizarlos, ya que una vez que los dispositivos de IoT recopilan y transmiten los datos, los analizan y desarrollan una acción fundamentada.

Aquí es donde entran en juego las tecnologías de Inteligencia Artificial que permiten aumentar la capacidad de las redes de IoT con el poder de analíticas avanzadas y Machine Learning.

¿Cómo funciona la Internet de las Cosas?

Los dispositivos IoT están potenciados para ser nuestra visión y escucha cuando no podemos estar físicamente en algún lugar.

Están equipados con sensores que permiten a los dispositivos capturar los datos que podríamos ver, oír o percibir localmente

Luego estos datos son compartidos según lo que se haya definido para ellos y analizados para fundamentar y automatizar acciones.

Etapas del proceso IoT

Para este proceso, la Internet de las Cosas (IoT) se desarrolla 4 etapas clave:

1. Capturar los datos

A través de sensores, los dispositivos de IoT capturan datos del entornos, en situaciones que van desde algo tan simple como la temperatura a tan complejo como un «live» de video en tiempo real.

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2. Compartir los datos

Utilizando las redes disponibles, los dispositivos de IoT vuelven accesibles estos datos a través de una nube pública o privada o híbrida, según sea el caso.

3. Procesar los datos

En este punto, el software se programa para que realice acciones determinadas en base a los datos recopilados como por ejemplo encender un ventilador o enviar una advertencia de seguridad.

4. Actuar a partir de los datos

Se analizan los datos acumulados de todos los dispositivos de la red de IoT para ser utilizados como información estratégica que fundamente la ejecución de acciones determinadas

Evolución las tecnologías de IoT

En 2019 los dispositivos de IoT generaron alrededor de 18 zettabytes de datos y para el 2025 se espera que ese número se triplique, con datos equivalentes a 73 billones de gigabytes.

Para que IoT evolucione entonces, un conjunto específico de tecnologías debía unirse y avanzar al mismo tiempo.

1. Conectividad

El enorme crecimiento del volumen de datos de IoT solo puede ocurrir con una conectividad a Internet y en la nube lo suficientemente robustas.

Actualmente, muchos dispositivos de IoT dependen de una red local de Wi-Fi para transmitir datos complejos y voluminosos, pero a medida que el 5G y otras redes celulares mejoran, se espera que esto finalmente se desligue.

2. Tecnología de sensores

Con el constante aumento en la demanda en la innovación de sensores de IoT, el mercado pasó de tener pocos y costosos proveedores de nicho a tener una industria altamente globalizada y competitiva.

Desde 2004, el promedio del precio de los sensores de IoT ha caído más de un 70%, acompañado de un aumento en la demanda de mejoras de la funcionalidad y diversidad de productos.

3. Poder de cómputo

Se crearán más datos en los próximos tres años que en los 30 años anteriores, entonces, para usar y aprovechar todos esos datos los negocios modernos exigen cada vez mayor cantidad de memoria y poder de procesamiento.

La carrera para lograrlo ha sido rápida y competitiva impulsando la creciente relevancia y aplicabilidad de IoT.

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4. Inteligencia artificial y machine learning

Estas tecnologías brindan la capacidad no solo de gestionar y procesar grandes cantidades de datos de IoT, sino también de analizarlos y aprender de ellos.

Big Data es la comida favorita de la IA y el machine learning. Cuanto más grandes y diversos sean los data sets, más sólida y precisa será la información estratégica, así como la inteligencia que pueden brindar las analíticas avanzadas potenciadas por IA.

El auge de los dispositivos de IoT ha crecido mucho, junto con el avance de la inteligencia artificial y su apetito por los datos que ellos brindan.

5. Computación en la nube

Así como la conectividad fue parte integral del desarrollo de la Internet de las Cosas, el ascenso de la computación en nube también ha estado estrechamente ligado a su evolución.

Con la capacidad de brindar poder de procesamiento y almacenamiento de alto volumen on-demand, los servicios de IoT en la nube allanaron el camino para que los dispositivos recopilen y transmitan data sets cada vez más grandes y complejos.

6. Edge computing

Los dispositivos dentro de una red IoT suelen estar distribuidos geográficamente, aunque todos transmitan datos a un único sistema central.

Dado que los volúmenes de datos de IoT crecen cada vez más, podrían llegar a monopolizar el ancho de banda y la capacidad de la nube de una empresa, añadiendo mayor «latencia» y generando ineficiencias en los negocios sensibles al tiempo real.

Para solucionar esto, las soluciones de edge computing permiten descentralizar el poder de procesamiento de un sistema acercándolo a la fuente de datos.

Esto se logra con la integración de sistemas de computación localizados, así como construyendo capacidades de procesamiento dentro de los dispositivos de IoT en sí mismos.

Estos datos procesados impulsan la acción inmediata y luego son enviados en un formato estructurado y organizado al sistema central donde se pueden realizar analíticas y procesamiento avanzados.

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