Internet rzeczy (IoT), edge computing i AIoT to trzy hasła, które coraz częściej pojawiają się w rozmowach o przyszłości technologii. Choć brzmią jak skróty rodem z katalogu korporacyjnego, stoją za nimi bardzo konkretne zmiany w sposobie, w jaki gromadzimy i wykorzystujemy dane.
Co to właściwie jest IoT?
Internet rzeczy oznacza sieć fizycznych urządzeń – od czujników temperatury i liczników prądu po samochody i domowe lodówki – które łączą się z internetem i wymieniają dane. Dzięki temu możemy na żywo monitorować zużycie energii, śledzić przesyłki czy kontrolować oświetlenie w domu z poziomu aplikacji.
"Prognozy mówią o około 65 miliardach urządzeń IoT na świecie w 2025 r., czyli sześciokrotnie więcej niż w 2018 roku."
To już nie ciekawostka, ale technologiczne tsunami, które zalewa każdy sektor gospodarki. IoT działa na prostym założeniu: urządzenia wyposażone w czujniki zbierają dane, przesyłają je do chmury lub innego systemu, który je analizuje, a następnie wysyła instrukcje zwrotne.
Przykłady w praktyce: Może to być tak prozaiczna czynność jak powiadomienie, że w Twojej lodówce kończy się mleko, albo tak istotna jak monitorowanie pracy maszyn w fabryce i przewidywanie awarii zanim do niej dojdzie.
Skąd ten cały edge?
Im więcej jest urządzeń i danych, tym większe obciążenie dla sieci i chmur obliczeniowych. Tutaj do gry wchodzi edge computing – czyli przetwarzanie danych na brzegu sieci, bliżej źródła ich powstania. Zamiast wysyłać każdy pomiar do centralnego serwera, część analityki wykonuje się lokalnie, np. w samym urządzeniu lub bramce pośredniczącej.
"Gartner przewiduje, że do 2025 r. 75% danych przedsiębiorstw będzie przetwarzanych na brzegu, w porównaniu z zaledwie 10% w 2018 r."
Kluczowe korzyści edge computing
- Zmniejszenie opóźnień – nie trzeba czekać na odpowiedź z odległej chmury
- Oszczędność przepustowości – mniej danych krąży po sieci
- Lepsze bezpieczeństwo – poufne informacje nie krążą po całym internecie
- Większa niezawodność – lokalny system działa nawet przy problemach z łącznością
Edge computing jest nieodłącznym elementem IoT w branżach, gdzie liczy się czas reakcji. Autonomiczne samochody czy systemy sterowania ruchem nie mogą czekać kilku sekund na decyzję serwera. W logistyce czy produkcji lokalne przetwarzanie umożliwia szybsze wykrywanie anomalii i reagowanie na nie niemal w czasie rzeczywistym.
Uwaga na bezpieczeństwo
Przeniesienie przetwarzania na „brzeg" zwiększa powierzchnię ataków – rośnie liczba punktów, które trzeba chronić. Z tego powodu firmy coraz częściej stosują zero‑trust, czyli podejście, w którym żadnej części systemu nie ufa się domyślnie, a dostęp jest ciągle weryfikowany.
AIoT – kiedy sztuczna inteligencja poznaje rzeczy
IoT zbiera dane, edge je przetwarza, ale to dopiero AIoT (połączenie artificial intelligence i IoT) pozwala wyciągnąć z tego maksimum korzyści. AIoT daje urządzeniom możliwość uczenia się i podejmowania decyzji. Sensory dostarczają ogromu informacji, a algorytmy sztucznej inteligencji analizują je, przewidują przyszłe zdarzenia i podejmują działania bez udziału człowieka.
Edge AI – analiza tu i teraz
Jednym z motorów napędowych AIoT jest edge AI, czyli uruchamianie algorytmów AI bezpośrednio na urządzeniach lub lokalnych węzłach sieci. Dzięki temu systemy stają się szybsze i bardziej niezawodne, bo nie muszą czekać na odpowiedź chmury. To kluczowe w samochodach autonomicznych, robotach przemysłowych czy urządzeniach medycznych.
"Rynek edge AI zwiększy się z 1,92 mld USD w 2024 r. do 7,19 mld USD w 2030 r."
Zastosowania AIoT w praktyce
Predykcyjne utrzymanie ruchu
Połączenie AI i czujników umożliwia przewidywanie awarii maszyn zanim do nich dojdzie. AIoT wykrywa wczesne symptomy zużycia i pozwala zaplanować naprawę z wyprzedzeniem, co minimalizuje przestoje i przedłuża żywotność sprzętu. Taka analiza jest już powszechna w:
- Energetyce – monitorowanie turbin wiatrowych i elektrowni
- Produkcji – predykcja awarii maszyn przemysłowych
- Transporcie – diagnostyka pojazdów i infrastruktury kolejowej
Inteligentne miasta i domy
AIoT rewolucjonizuje również przestrzeń publiczną i prywatną:
- Smart city: Systemy zarządzania ruchem dostosowują sygnalizację świetlną w czasie rzeczywistym
- Inteligentne oświetlenie: Lampy uliczne włączają się tylko wtedy, gdy wykryją ruch
- Optymalizacja odpadów: Czujniki w koszach monitorują poziom śmieci
- Smart home: Inteligentne urządzenia sterowane głosem lub aplikacjami
Te rozwiązania zmniejszają korki, oszczędzają energię i optymalizują pracę służb miejskich.
Zdalna opieka zdrowotna
W medycynie AIoT zmienia model opieki. Noszone na ciele czujniki mierzą puls, poziom tlenu czy temperaturę, a AI analizuje te dane i wysyła alerty lekarzom, gdy pojawia się nieprawidłowość. Dzięki temu:
- Pacjenci mogą być monitorowani na odległość
- Interwencja medyczna jest szybsza
- Zmniejsza się obciążenie placówek medycznych
- Poprawia się jakość życia pacjentów z chorobami przewlekłymi
Rozwiązania takie stały się szczególnie popularne w okresie pandemii, kiedy kontakt z lekarzem był ograniczony.
Wyzwania bezpieczeństwa
Zwiększająca się liczba urządzeń IoT oznacza więcej potencjalnych punktów ataku. Dlatego AIoT jest wykorzystywane do:
- Monitorowania sieci w czasie rzeczywistym
- Wykrywania nietypowych zachowań i anomalii
- Uczenia się normalnych wzorców ruchu w sieci
- Automatycznego reagowania na zagrożenia
Po stronie edge computing operatorzy wdrażają zero-trust i mechanizmy ciągłej weryfikacji, aby minimalizować ryzyko nieautoryzowanego dostępu.
Czy warto?
IoT, edge computing i AIoT nie są jedynie modnymi hasłami. Liczba urządzeń rośnie w tempie wykładniczym, a firmy i instytucje prześcigają się w wykorzystaniu gromadzonych danych. W efekcie powstają:
Inteligentne linie produkcyjne
Zautomatyzowane sieci energetyczne
Mądrzejsze miasta
Efektywne systemy opieki zdrowotnej
Trzeba jednak pamiętać, że większa liczba podłączonych urządzeń to również więcej luk w zabezpieczeniach, a przeniesienie przetwarzania na brzeg sieci tworzy nowe powierzchnie ataków. Wprowadzenie zero-trust oraz inwestycje w AI-powered security stają się nieodzowne.
"Warto śledzić rozwój tych technologii, bo w najbliższych latach będą one kształtować cyfrowy krajobraz w stopniu porównywalnym z rewolucją mobilną sprzed dekady."
Idealny moment na start
Z perspektywy firm i developerów to idealny moment, aby zacząć eksperymentować z IoT i AIoT w małej skali – choćby poprzez wdrożenie systemu predykcyjnego utrzymania ruchu, inteligentnego monitorowania biura czy tworzenie własnych rozwiązań edge.
Stawką jest nie tylko przewaga konkurencyjna, lecz także możliwość kształtowania przyszłości, w której urządzenia nie tylko zbierają informacje, ale i samodzielnie wyciągają z nich wnioski.
Chcesz wdrożyć IoT w swojej firmie?
Zespół appifi pomoże Ci zaprojektować i wdrożyć rozwiązania IoT, edge computing i AIoT dostosowane do specyfiki Twojego biznesu.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie