Wyobraź sobie rodzinny dom, w którym dzieci mają tablety i smartfony, mama jest projektantką graficzną pracującą na laptopie z akceleracją GPU, a tata dysponuje prywatnym komputerem. W tym domu znajduje się wiele inteligentnych gadżetów: inteligentna lodówka, urządzenie domowego asystenta, z którym dzieci uwielbiają się bawić, prosząc o odtwarzanie muzyki, oraz inteligentny telewizor, który zapewnia rozrywkę całej rodzinie. Wszystkie te urządzenia są podłączone do domowej sieci, a ostatecznie do Internetu. W pewne sobotnie popołudnie, gdy dzieci grają w swoją ulubioną grę na tabletach, aplikacja zużywa niemal wszystkie dostępne zasoby obliczeniowe i oba urządzenia zawieszają się. Możesz pomyśleć, że rozwiązaniem jest zakup mocniejszych tabletów, ale pociąga to za sobą zarówno koszty finansowe, jak i środowiskowe. A co jeśli istnieje inny sposób, aby sprostać temu wyzwaniu, bez uciekania się do zakupu kolejnego sprzętu?
Jeden metasystem, który rządzi wszystkimi
Wyobraź sobie, że ten tablet mógłby „pożyczyć” część mocy obliczeniowej od inteligentnej lodówki, aby wykonać wymagający proces w grze – pomyśl, jak wydajne i zrównoważone by to było! Rozwijając ten pomysł, wyobraź sobie aplikację graficzną mamy działającą na jej laptopie – co by było, gdyby w czasie największego obciążenia mogłaby ona wykorzystać zasoby obliczeniowe komputera taty? Tak ambitne rozwiązanie umożliwiłoby słabszemu urządzeniu realizację najbardziej wymagających zadań poprzez przełożenie części pracy na inną maszynę. Aby to było możliwe, potrzebna jest jednak nowa infrastruktura oprogramowania – taka, która wykracza poza tradycyjne systemy operacyjne, jak Android, Windows czy macOS. Wyobraź sobie metasystem operacyjny, który można nałożyć na dowolny istniejący system, aby zarządzać rozproszonym przetwarzaniem pomiędzy wieloma urządzeniami.
Diabeł tkwi w szczegółach…
Oczywiście, ta koncepcja niesie ze sobą szereg wyzwań. Metasystem operacyjny musiałby zarządzać łącznością urządzeń, odkrywaniem dostępnych urządzeń, określaniem ich lokalizacji, rozumieniem ich możliwości oraz stałym monitorowaniem stanu połączeń. Bezpieczeństwo to kolejna kluczowa kwestia – dzielenie zasobów zawsze wiąże się z pewnym ryzykiem, dlatego system ten musi być wyjątkowo odporny na zagrożenia. Najważniejsze jednak jest to, aby był wystarczająco inteligentny i potrafił w czasie rzeczywistym decydować o optymalnym zarządzaniu procesami. Może to nawet oznaczać wdrożenie opartego na sztucznej inteligencji systemu decyzyjnego, który bierze pod uwagę wydajność łączności między urządzeniami, dostępne zasoby oraz wymagania przetwarzanego zadania.
…i w monitoringu miejskim?
Przenieśmy się teraz do innego scenariusza, w którym rozproszone przetwarzanie przynosi ogromne korzyści – do systemów monitoringu miejskiego. Dzisiejsze kamery za pomocą oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji nie nagrywają już tylko obrazu, ale robią znacznie więcej – analizują wideo, zbierając statystyki, takie jak liczba samochodów, osób czy natężenie ruchu. System kamer w mieście lub dzielnicy składa się z ogromnej sieci małych urządzeń IoT, z których każde dysponuje ograniczonymi zasobami. W takim kontekście metasystemy operacyjne mogą okazać się nieocenione. Dzięki instalacji metasystemu na każdym urządzeniu IoT, jak również w centralnej chmurze, to system mógłby inteligentnie decydować, które dane z której kamery powinny być przetwarzane w konkretnym miejscu, zapewniając niezawodność, redukując zużycie energii oraz zwiększając bezpieczeństwo. Mógłby używać chmury jako najpotężniejszego zasobu obliczeniowego: chmura – działając jako jednostka centralizująca, orkiestrująca, a także zarządzająca zadaniami i urządzeniami – mogłaby odbierać tylko przetworzone informacje, a nie dane intensywnie przetwarzane.
Rozproszony system – kontinuum
Stopniowo zaczynamy dostrzegać szeroki potencjał takiego rozproszonego systemu – kontinuum, a dokładniej IoT-to-cloud continuum, ponieważ wszystkie te urządzenia łączą się z centrum przetwarzania w chmurze.
To kontinuum – znane również jako chmurowe kontinuum, IoT kontinuum lub architektura edge-to-cloud (czasem nazywana fog-to-cloud) – ma na celu umożliwienie przetwarzania danych zarówno na obrzeżach sieci, jak i w chmurze. Wizja polega na stworzeniu całościowej, rozbudowywalnej, otwartej, bezpiecznej, elastycznej i wysoce wydajnej struktury, neutralnej technologicznie i zarządzanej przez metasystem operacyjny. Pozwól, że przedstawię Ci IoT2Cloud Operating System (ICOS) – metasystem operacyjny opracowywany przez konsorcjum zaawansowanych europejskich firm i uczelni w ramach Programu Horyzont Europa.
Projekt ICOS podejmuje wyzwania związane z modelem kontinuum, implementując precyzyjnie zdefiniowany zestaw funkcjonalności w IoT2Cloud Operating System. Jego główne cele obejmują radzenie sobie z niestabilnością i różnorodnością urządzeń, wirtualizację infrastruktury kontinuum pomimo rozmaitych warunków łączności sieciowej, a także optymalizację działania usług i wydajności przy jednoczesnym minimalizowaniu zużycia energii. Projekt kładzie nacisk na zapewnienie zaufania, bezpieczeństwa i prywatności, przy jednoczesnej redukcji kosztów integracji oraz minimalizowaniu efektów zależności od jednego dostawcy usług chmurowych. Wszystko to oparte jest na środowisku napędzanym danymi, zbudowanym na zasadach otwartości, elastyczności i dzielenia się informacjami – torując drogę do przyszłościowego modelu rynku usług i informacji działających na obrzeżach sieci.
A co z rolnictwem?
Czy połączenie platform rolniczych z urządzeniami takimi jak roboty polowe, drony i czujniki glebowe za pomocą chmurowego kontinuum może nieść podobne korzyści jak system kamer miejskich korzystający z metasystemu? I czy podejmowanie decyzji o skorzystaniu z mocy obliczeniowej innego urządzania mogłoby odbywać się na polu z taką łatwością jak w przypadku sprzętów domowych będących w jednej sieci? Otóż tak!
W dzisiejszych czasach bezproblemowy przepływ danych z urządzeń brzegowych do platform rolniczych opartych na chmurze jest kluczowy dla maksymalizacji efektywności i skuteczności interwencji robotycznych i technologicznych. Rozproszone przetwarzanie, transfer danych, łączność oraz bezpieczeństwo stanowią integralne elementy podejścia opartego na danych. Na krawędzi sieci czujniki, drony i urządzenia robotyczne zbierają ogromne ilości danych dotyczących stanu gleby, kondycji upraw, wzorców pogodowych i nie tylko – często w odległych miejscach z ograniczoną łącznością. Wbudowane możliwości przetwarzania pozwalają na analizę tych danych w czasie rzeczywistym, ułatwiając szybkie podejmowanie decyzji bez konieczności ciągłej komunikacji z centralnymi serwerami. Lokalne przetwarzanie minimalizuje opóźnienia i wymagania dotyczące przepustowości, choć często jest ograniczone mocą obliczeniową urządzeń. Po zebraniu i wstępnej obróbce dane te są przesyłane do platform chmurowych, gdzie poddawane są dalszej analizie, archiwizacji i integracji z innymi źródłami danych, przy użyciu szybkich rozwiązań sieciowych, takich jak sieci komórkowe czy łącza satelitarne.
W chmurze zaawansowana analityka, uczenie maszynowe oraz sztuczna inteligencja przesiewają surowe dane, aby wyłonić cenne informacje pozwalające na prognozowanie plonów, wykrywanie potencjalnych chorób czy ustalanie optymalnych terminów siewu, bazując zarówno na danych historycznych, jak i bieżących warunkach środowiskowych. Jednocześnie integracja jest dodatkowo wzmacniana przez przepływ danych z powrotem do krawędzi sieci, co umożliwia ciągłą pracę maszyn rolniczych, takich jak roboty. Zarządzanie takim kompleksowym systemem – od krawędzi po chmurę – stanowi ogromne wyzwanie, które tradycyjnie wykracza poza kompetencje deweloperów oprogramowania rolniczego. I tu właśnie wkracza metasystem operacyjny ICOS.
Jak działa ICOS?
ICOS działa jak inteligentny orkiestrator, który upraszcza zarządzanie łącznością, bezpieczeństwem, monitoringiem oraz przepływem danych w ramach rolniczego kontinuum danych. Wiele urządzeń na obrzeżach sieci może uruchamiać tzw. Agenty ICOS, płynnie integrując się z szerokim ekosystemem ICOS, podczas gdy centralny Kontroler ICOS koordynuje działania, transfer danych oraz realizację zadań pomiędzy urządzeniami brzegowymi a serwerami w chmurze. Upraszczając te złożone procesy, ICOS nie tylko modernizuje rolnictwo, ale także otwiera nowe możliwości dla innowacji, efektywności i zrównoważonego rozwoju w ramach inteligentnego rolnictwa.
Podsumowując, ICOS przynosi ogromne korzyści dla rolniczego kontinuum, umożliwiając stworzenie bardziej zintegrowanego, efektywnego i bezpiecznego ekosystemu, który zbliża zaawansowane rozwiązania IoT do analityki opartej na chmurze, torując drogę do zrównoważonej przyszłości nowoczesnego rolnictwa.
Projekt finansowany ze środków programu ramowego Unii Europejskiej Horyzont Europa na podstawie umowy nr 101070177.
Artykuł opublikowany w numerze 1/2025 czasopisma „Rolnictwo Przyszłości”.
Copyright @ 2025 „Rolnictwo Przyszłości”. Kopiowanie i powielanie treści bez zgody redakcji jest zabronione.