電気メーターや水道メーター、ガスメーターなど各種メーターでセンサーデータを集めるという考え自体は優れているものの、これまではセンサーネットワークの複雑性やインフラの異種性、大量のアプリを人の手で開発するという3つの難題に苦しめられてきた。福州大学数学・コンピュータ科学学部学部長の郭文忠教授及びそのチームは、国網信通憶力科技有限責任公司などの企業と共同で、「ソフトウェア定義のIoT管理重要技術及びシステム」プロジェクトを完了した。そしてこのIoT分野の技術的なボトルネックの難関突破を行った。科技日報が伝えた。
このプロジェクトの実生活における応用を、どのように理解すべきかという点について郭氏は、電力リアルタイム用採システムを例とし、次のように説明した。まずセンサーネットワークは、これまで電気メーターや水道メーター、ガスメーターなどの各種メーターで集めていたセンサーデータについて、採集端末を通じてデータをシステムのフロントエンドマシンに伝送していた。そして主に専門家がネットワークトポロジー構造及びシステムの需要に基づきソリューションプランを作っていた。この過程はすべてのシーンでの単独設計が必要となり、人の手で実施するのは困難かつ複雑であり、しかもこのプランの効果を保証できなかった。一方で、同チームが提案した「センサーネットワーク自動適応」モデルとアルゴリズムは、メーターの採集任務調整案、メーター・端末・フロントエンドマシン間のデータルーティング案を自動的に導き出すため、人とモノの使用を大幅に減らし、より効果的なソリューションプランを提供する。(編集YF)
「人民網日本語版」2018年12月14日
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