Роль слияния датчиков и сенсорных процессоров в ландшафте IoT

Интернет вещей (IoT) действительно стал синонимом использования датчиков, что позволяет называть его "Интернетом датчиков". Датчики играют важную роль в IoT, и их влияние на проектирование и функционирование систем IoT невозможно переоценить.

Давайте рассмотрим эволюцию IoT-конструкций и встроенных в них датчиков:

1. Первое поколение IoT-устройств. В первом поколении IoT-устройств обработка данных была ограничена, так как эти устройства были относительно простыми и ориентированы на передачу данных. Они были в значительной степени ограничены по вычислительной мощности и ресурсам, поэтому для обработки данных с датчиков они полагались на облачные вычисления. Это означало, что большая часть вычислительной нагрузки и анализа данных происходила в облаке, которое обладало значительной вычислительной мощностью.
2. Современные IoT-устройства. С развитием технологий, современные IoT-устройства стали более сложными и многофункциональными. Они обеспечивают баланс между вычислительной мощностью, точностью и энергоэффективностью. Одним из ключевых изменений стало внедрение более мощных процессоров и микроконтроллеров в устройства. Это позволяет обрабатывать данные с датчиков непосредственно на устройстве, что снижает задержки и зависимость от облака. Программные алгоритмы для обработки данных стали более сложными и адаптированными под конкретные задачи, что повышает эффективность.

Таким образом, современные IoT-устройства имеют больше вычислительных ресурсов и способны обрабатывать данные с датчиков более эффективно. Это позволяет им выполнять сложные задачи анализа данных, распознавания образов и даже искусственного интеллекта, что делает их более функциональными и автономными.

Важно отметить, что выбор датчиков, их точность и надежность, а также алгоритмы обработки данных играют решающую роль в создании эффективных IoT-систем. Эти аспекты должны учитываться при проектировании и разработке IoT-устройств для достижения оптимальной производительности и надежности.

Хотя данные с датчиков поступают в аналоговой форме, они преобразуются в цифровую сферу, чтобы оставаться пригодными для использования в рамках более крупной системы. Это преобразование и обработка должны происходить быстро, точно и с минимальным энергопотреблением, учитывая, что многие устройства IoT питаются от батарей.

Директор по техническому маркетингу подразделения Smart Sensing and Displays компании Synaptics, подчеркивает важность гибкого аналогового фронтэнда (AFE), который может принимать различные типы сенсорных входов, что позволяет снизить стоимость компонентов и требований к материалам (BOM).

Эта тенденция указывает на растущую интеграцию датчиков с процессорами. Однако прежде чем перейти к рассмотрению этой интеграции, необходимо вернуться к концепции объединения датчиков и к тому, как она переживает ренессанс с появлением алгоритмов искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).

Прошлое и настоящее слияния датчиков

Слияние датчиков - концепция, которая обсуждалась в прошлом, сегодня находит практическое применение в сложных сценариях зондирования, таких как контекстная осведомленность. Эта технология объединяет несколько датчиков для получения комплексного представления об окружающей среде, компенсируя индивидуальные ограничения различных технологий зондирования.

Менеджер по стратегическому маркетингу в области IoT компании Synopsys, рассказывает о ключевых тенденциях в области объединения датчиков. Микроконтроллеры теперь интегрируются в датчики, а компании, производящие датчики, включают в свои продукты процессоры обработки и интеллектуальные функции, чтобы повысить их ценность. Также растет число случаев интеграции нескольких датчиков в различные решения.

Алгоритмы ИИ и машинного обучения (ML) несомненно способствуют объединению датчиков, однако они все еще находятся в зачаточном состоянии. Основная проблема заключается в программном обеспечении. Разработчики должны определить, где будет работать их программное обеспечение, и разбираться в сложных алгоритмах и концепциях, чтобы достичь сквозной реализации, решая при этом проблемы миниатюризации.

Генеральный менеджер по автоматизации зданий в Texas Instruments (TI), разделяет эти взгляды, признавая роль алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения в интерпретации огромных данных от датчиков. По мере увеличения количества датчиков в системе алгоритмы должны постоянно совершенствоваться, чтобы принимать лучшие решения на основе данных датчиков.

Например, одной только технологии LiDAR недостаточно для автономной навигации роботов. Сочетание ее с другими датчиками, такими как зрение и радар, и применение алгоритмов искусственного интеллекта и ML позволяет роботу распознавать и адаптироваться к новым ситуациям.

Сложные алгоритмы необходимы для извлечения информации из данных, полученных с помощью одного или нескольких датчиков. Эти алгоритмы также должны учиться на повторяющихся ситуациях, чтобы уточнять будущие решения.

Synaptics подчеркивает еще один аспект этих программных алгоритмов - их переход от облачных решений к решениям на границе. Хотя пограничные IoT-устройства не могут сравниться по вычислительной мощности с облачными решениями.

Развитие процессоров для сенсоров

В мире сенсоров и процессоров для них происходит значительное развитие. Компании, такие как Synaptics, внедряют инновационные решения, интегрируя несколько дискретных контроллеров сенсоров в одно устройство. Эти устройства способны работать с различными типами сенсоров, включая ёмкостные, индуктивные и сенсоры эффекта Холла. В будущем планируется расширение совместимости с различными сенсорами MEMS, что добавит функциональность.

Одним из значимых достижений стало появление процессоров для сенсоров, способных эффективно управлять данными от нескольких сенсоров в компактных ультранизких устройствах. Примером такого процессора является FlexSense от Synaptics, который включает микроконтроллер и два низкопотребляющих аналоговых фронт-энда (AFE) для обработки данных с различных сенсоров.

Однако стоит отметить, что в зависимости от конкретного применения процессоры для сенсоров могут не всегда быть оптимальным выбором. Например, в сценариях, где ограничены ресурсы по месту и требуется критическая способность принятия решений на краю, такие как в медицинских или робототехнических приложениях, интеграция элементов восприятия, аналоговых фронт-эндов и процессоров может быть более подходящим решением.

В целом, эволюция дизайнов, связанных с сенсорами и процессорами, продолжает развиваться, а новые технологии приносят инновации в мир IoT. С учетом растущей потребности в умных устройствах и автономных системах, а также увеличивающейся доступности высокопроизводительных микроконтроллеров, IoT-устройства становятся все более многофункциональными и способными выполнять сложные вычисления на месте, что повышает их эффективность и надежность.