Как интеренет вещей меняет мобильную разработку

В августе 2016 года Gartners опубликовала исследование Gartners Hype Cycle 2016, которое показывает цикл зрелости технологий и демонстрирует, какие находятся на пике внимания, какие будут востребованы в ближайшем будущем, а какие постепенно уходят из поля зрения.

Интернет вещей и различные умные аппаратные технологии находятся на пике популярности уже второй год. Но что это такое? Как мы можем это использовать в повседневной жизни? И чего нам ждать в будущем?

Концепция «интернета вещей» появилась в 1999 году в рамках проекта MIT для Procter & Gamble. Они внедряли радиочастотные RFID-метки, чтобы улучшить систему управления логистическими цепями. Как говорит Википедия, «IoT – концепция сети физических объектов, которые взаимодействуют друг с другом без помощи человека . Они обмениваются данными, анализируют статистику, иногда даже самостоятельно принимают решения».


Еще в 2008–2009 гг. число подключённых устройств превысило численность населения Земли. Можно сказать, что мы уже живём в подключённом мире, просто пока это не очень заметно. Университет McKinsey прогнозирует, что к 2025 году вклад IoT в мировую экономику составит от 3,9 до 11,1 триллиона долларов. Для сравнения, общемировой уровень – около 80 триллионов. Заметная доля.

Аналитики рисуют такие экспоненты роста числа подключённых устройств. Мы сейчас в середине этой кривой.

Концепция проникла во все сферы жизни: системы для управления дорожным движением, подключённые автомобили, электросети, устройства для анализа медицинских показателей, бытовые приборы, пользовательские трекеры. Даже наружная реклама уже становится «умной и позволяет персонализировать послания на рекламных щитах.

Центральным интерфейсом для взаимодействия человека с «умными системами стали мобильные приложения. Это видно на примере пользовательских продуктов. Например, «умная» зубная щётка. Где ещё, если не в телефоне, мы будем смотреть данные о качестве чистки собственных зубов? Можно варить кофе, не вставая с дивана в «умной» кофеварке или смотреть, что осталось в нашем «умном» холодильнике прямо из магазина. Но концепция проникает не только в b2c-сегмент.

Многие сети газопроводов уже обвешаны датчиками контроля, и инженерам недостаточно иметь единый центральный пункт управления – их нужно снабжать мобильными приложениями. Так они могут получать актуальные данные и взаимодействовать с системой «в полях».

Даже такие, казалось бы, консервативные компании как РЖД устанавливают датчики на участки путей, чтобы анализировать нагрузку на рельсы. И есть приложение, чтобы со всем этим работать.

В качестве примера приложений приведём несколько проектов, которые мы разрабатывали для разных компаний.

• Есть гипотеза, что качество вождения связано с количеством ДТП. А это, в свою очередь, влияет на стоимость страховки. Поэтому страховщики предлагают встроить в автомобиль специальное устройство, которое собирает данные с CAN-шины. Эти данные передаются на сервер, там производится скоринг пользователя: насколько хорошо он водит машину (как тормозит, ускоряется, превышает скорость). Приложение позволяет пользователю анализировать свою манеру вождения и корректировать её для получения хорошей скидки.

Система состоит из десятков устройств, которые объединяются в локальную сеть и управляются с помощью iPad. Сеть работает автономно без выхода в интернет, но, при наличии сети, синхронизируется с «облаком». Часть iPad-ов стоит на кассе, часть на кухне и в баре, другие – у официантов. Кассовые гаджеты занимаются маршрутизацией заказов между устройствами и получают обратно статистику выполнения. Они взаимодействуют с периферийными устройствами: принтерами, фискальными регистраторами, денежным ящиком, кардридером. Даже отчётность в налоговую отправляется онлайн через специально подключенный фискальный регистратор.

В IoT авторизация устройств и пользователей может стать отдельной нетривиальной задачей. Как пользователи мы привыкли, что вводим номер телефона и получаем sms для подтверждения. Это очень просто.

В «умных» системах для авторизации и связки устройств могут использоваться сложные многоступенчатые схемы. Например:

Страшная картинка? Но приходится поддерживать эту систему, чтобы понимать, какие девайсы к чему подключать и управлять правами доступа в условиях, когда нельзя полагаться на запоминание пароля конкретным пользователем (например, пароля от медицинского устройства медсестрой).

Ещё один нюанс – проблема с энергоэффективностью. В этом году мы работали с петербургской системой велопроката Велогород. Идея в том, что для аренды не нужно использовать терминал. Человек приходит с мобильным приложением, нажимает кнопку и берет велосипед. Хочется, чтобы всё происходило быстро. Но проблема в том, что станции не подключены к городским электросетям. Они питаются от солнца. А солнца в Петербурге мало. Заряда редко хватает на целый день.

В разработке таких систем приходится оптимизировать взаимодействие приложений с «железом» и продумывать хитрое расписание работы их модемов, дневные и ночные режимы. А запросы пользователей отправлять не в real time, а каждые несколько секунд (в зависимости от времени суток). Такой способ – более энергоэффективный, но непростой для разработки. Многочисленные тесты обеспечили стабильность системы: задержки не существенны для пользователей и станции не разряжаются.

Интересным трендом стала интеграция в мобильные приложения алгоритмов машинного обучения. Они позволяют классифицировать данные на основе нейронных сетей, чтобы формировать различные сценарии действий.

Мы сейчас разрабатываем медицинский проект. Он представляет собой простыню из датчиков. Человек ложится на неё и через 10 секунд врач получает кардиограмму. При этом он может лечь на бок, спину или живот. От того, как он ляжет, зависит, с каких датчиков мы будем снимать показания, и от нас требуется с помощью машинного обучения в реальном времени распознавать, как лег и перемещается человек, постоянно выбирая правильный для построения ЭКГ сигнал.

Среди общего числа инфарктов довольно большой процент случается ночью, когда никто этого не ждёт. С помощью подобной системы можно прямо на мобильном устройстве анализировать непрерывный поток данных и видеть критичные изменения сердечной деятельности за час-два до инфаркта. За это время можно успеть вызвать скорую и спасти человека.

«Умные» системы оказывают влияние на все сферы жизни и отрасли экономики. И везде связующим звеном становятся мобильные устройства. Будет ли так всегда? Сложно сказать. Но создавать мобильные приложения становится всё интереснее.

Оригинал статьи опубликован на Rusbase