Интернет вещей – технологии будущего: студенты РУДН на Summer School «Enabling Technologies for the Industrial Internet of Things (IoT)» (г. Пиза, Италия)
Справочно:
Индустриальный Интернет вещей (Internet of Things, IoT) – это система объединенных компьютерных сетей, в которой находятся различные датчики для контроля оборудования, сбора и обмена данными с возможностью удаленного контроля устройств без участия человека. Принцип работы технологии заключается в следующем: первоначально устанавливаются датчики и необходимые интерфейсы на ключевые части оборудования, после чего осуществляется сбор информации, которая впоследствии позволяет компании приобрести объективные и точные данные о состоянии предприятия. Обработанные данные доставляются во все отделы предприятия, что помогает наладить взаимодействие между сотрудниками разных подразделений и принимать обоснованные решения.
Курс лекций прошел 16-24 июля 2018 года на базе Кафедра информационной инженерии (DII) университета Пизы (Италия).
«Технологии Интернета вещей обладают огромным потенциалом, который может стать одним из ключевых преимуществ для бизнеса уже в ближайшем будущем. Все больше промышленных производителей из зарубежных стран используют возможности коммуникаций «машина – машина» для повышения эффективности работы своих изделий. В России IoT – тренд, который только набирает силу, но уже сейчас понятно, что это технологии будущего. Знания и умения работать с данными технологиями позволит выйти на более высокий профессиональный уровень и быть востребованным специалистом в будущем», – поделился Александр Жданков.
Программа лекций была построена на новейшей информации о существующих технологиях – mmWave, RFID, LPWAN. С помощью данных технологий становится возможным обнаружение, отслеживание объектов в определенной среде и передача данных об их состоянии, коммуникация между агентами системы.
Справочно:
mmWave или волны миллиметрового диапазона – технология, которая позволяет достичь очень высоких скоростей для беспроводной передачи данных.
Технология RFID (Radio Frequency IDentification) – способ автоматической идентификации объектов, в котором посредством радиосигналов считываются или записываются данные, хранящиеся в миниатюрных запоминающий устройствах – транспондерах, или RFID-метках. Данная технология применяется для отслеживания необходимых вещей в какой-либо среде – в производственной автоматизации, маркировке автотранспорта, в торговле и т.д. К примеру, в лондонском аэропорту Heathrow прошли испытания UHF RFID системы отслеживания перемещений багажных тележек на входах и выходах из зоны выдачи багажа.
LPWAN (low power wide area networks) – беспроводная технология передачи небольших по объёму данных на дальние расстояния, разработанная для распределённых сетей телеметрии, межмашинного взаимодействия и Интернета вещей. LPWAN обеспечивает среду сбора данных с различного оборудования: датчиков, счётчиков и сенсоров, что особенно актуально в сетях нового поколения 5G и для технологии IoT. К примеру, технология позволяет отправлять данные с счетчиков ЖКХ для дальнейшей обработки.
Завершением летней школы стал экзамен, который студенты РУДН сдали на максимальный балл.
Михаил Сафир: «Мы получили очень ценную и актуальную информацию, а еще наладили связи с итальянскими и французскими коллегами. Поэтому считаю, что летняя школа прошла успешно».
Студенты
Научиться накладывать хирургические швы, сфотографироваться с гоночным болидом, созданным студентами, заморозить розу при помощи азота, ответить на несколько вопросов об отражении исторических событий в искусстве… Так мог выглядеть лишь один из чек-листов гостей Фестиваля науки в РУДН, который прошёл с 9 по 10 октября. Редакция сайта, наряду со студентами, школьниками и их родителями, не упустила возможность принять участие в различных мастер-классах, квизах и научных экспериментах.
Преподаватели экономического факультета РУДН разработали цифровую платформу Marketing Research Radar — сервис, который помогает учёным и практикам следить за свежими научными публикациями, значимыми для маркетинга. Платформа автоматически анализирует статьи в 131 журнале Scopus и формирует тематические дайджесты на русском и английском языках.