Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) de consumo, como parlantes inteligentes y termostatos conectados, así como equipos de Internet de las cosas industrial (IIoT), que pueden usarse para agilizar los procesos de fabricación, funcionan con tecnología IoT subyacente. Sin embargo, estas tecnologías de IoT se comprenden menos que los ejemplos de productos y procesos conectados que se entregan a los usuarios finales.
La tecnología IoT comprende el conjunto de hardware, software y protocolos que constituyen el ecosistema de Internet de las cosas. Esto incluye sensores, actuadores, protocolos de comunicación, así como tecnologías de seguridad, procesamiento, análisis y almacenamiento de datos.
Centro Infra proporciona una descripción detallada de los diversos componentes tecnológicos que sustentan los sistemas de Internet de las cosas (IoT). Al final de este artículo, tendrá información sobre las tecnologías más importantes que impulsan el Internet de las cosas (IoT) en la actualidad, así como las tendencias que darán forma al futuro del IoT, como la informática de punta, 5G, el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA) y la computación cuántica, por nombrar algunas.
¿Qué es la tecnología IoT?
El término tecnología IoT a veces se utiliza de manera confusa como sinónimo de dispositivo IoT o incluso simplemente de Internet de las cosas (IoT), pero estos términos no son lo mismo.
Cuando se trata de Internet de las cosas (IoT), se combinan muchos tipos diferentes de tecnología para permitir que los dispositivos de IoT funcionen. Además, los dispositivos de IoT suelen estar interconectados con docenas o incluso miles de otros dispositivos. En otras palabras:
Las tecnologías de IoT son el conjunto de herramientas que sustentan y potencian los dispositivos y redes de Internet de las cosas, como sensores, actuadores, protocolos de comunicación, así como tecnologías de seguridad, procesamiento, análisis y almacenamiento de datos.
Ejemplos de tecnologías IoT importantes actualmente en uso son:
- Sensores para medir y monitorear una variedad de factores como temperatura, presión, humedad, aceleración, fuerzas giroscópicas, sustancias químicas, humo y luz infrarroja.
- Actuadores y controladores, como actuadores hidráulicos/neumáticos, solenoides, motores eléctricos, microcontroladores, sistemas integrados, que permiten que los dispositivos IoT realicen acciones físicas
- Tecnologías de comunicación como LTE, 5G, Zigbee, Z-Wave, LoRa (largo alcance), NB-IoT y Wi-Fi, que permiten que los dispositivos reciban y transmitan datos. Los protocolos de comunicación máquina a máquina (M2M) son especialmente relevantes en el contexto de IoT
- Las tecnologías de puerta de enlace permiten la comunicación entre dispositivos y comunicación del dispositivo a la nube, así como el preprocesamiento de datos y la administración de dispositivos, en algunos casos
- Software y tecnologías en la nube para el almacenamiento y análisis de datos generados por dispositivos IoT. Ejemplos de bases de datos de IoT incluyen InfluxDB, MongoDB y SQLite para almacenamiento de datos, así como una variedad de herramientas de procesamiento de señales, aprendizaje automático e inteligencia artificial para análisis de datos e inteligencia empresarial.
- Tecnologías de seguridad, como cifrado de terminales, autenticación contextual y segmentación de red, para proteger los dispositivos IoT, así como los datos que transmiten y reciben.
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A continuación, examinamos los diferentes tipos de tecnologías de IoT y su papel en las aplicaciones de IoT actuales y futuras.
Tecnología de sensores IoT
Los sensores de IoT vienen en todas las formas y tamaños, y se pueden clasificar en función de los siguientes atributos, entre otros:
- Propiedad a medir (también llamada Medirando): por ejemplo, sensores mecánicos, magnéticos, térmicos o eléctricos
- Consumo de energía: sensores IoT activos y pasivos
- Señal de salida: sensores IoT analógicos y digitales
Los tipos más populares de sensores de IoT son los sensores de movimiento, sensores de temperatura, sensores de presión, sensores de proximidad, sensores de imagen y sensores de sonido. Cada tipo de sensor tiene sus propias capacidades únicas que lo hacen valioso para diferentes aplicaciones.
Ejemplos de tecnología de sensores de IoT
A continuación se muestran ejemplos comunes de cómo se utiliza la tecnología de sensores de IoT en aplicaciones comunes:
- Sensores de movimiento: utilizados para sistemas de seguridad del hogar, timbres automáticos, dispositivos IoT relacionados con mascotas y aplicaciones de Internet industrial de las cosas (IIoT), como en líneas de montaje de fabricación
- Sensores de temperatura: utilizados en dispositivos IoT de control de procesos y monitoreo del clima
- Sensores de imagen: se utilizan para todo, desde guía con drones hasta monitoreo del tráfico e inspecciones de calidad automatizadas.
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General Motors: ejemplo de sensores
General Motors (GM), que diseña, construye y vende automóviles y camiones en todo el mundo, ofrece nuevas experiencias utilizando la tecnología de sensores IoT en su moderna flota de vehículos. Por ejemplo, el SUV Cadillac LYRIQ de GM tiene hasta 15 cámaras y más de 100 sensores a bordo. Recientemente, Scott Miller, vicepresidente de General Motors, detalló cómo la plataforma de software de extremo a extremo de la compañía se integra con los sensores a bordo de un vehículo:
“Se puede acceder a los sensores, señales y actuadores del vehículo mediante interfaces de programas de aplicación, API, desde la plataforma de software y utilizarlos para desarrollar nuevas características o mejorar las existentes. Por ejemplo, se puede acceder a los sensores de lluvia y a los limpiaparabrisas mediante API para activar el control de tracción. Aún mejor, las cámaras exteriores del vehículo se pueden usar para proporcionar capacidades de cámara de tablero en tiempo real con contenido cargado automáticamente en la nube”.
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Tecnología de actuador IoT
Los actuadores permiten que los dispositivos de IoT realicen acciones físicas en función de las señales o datos que miden o reciben. Los tipos comunes de actuadores utilizados en dispositivos IoT incluyen:
- Solenoide: son dispositivos electromecánicos que utilizan un campo magnético para crear fuerza mecánica. Los solenoides se utilizan a menudo para controlar válvulas e interruptores.
- Motor: comúnmente utilizado en dispositivos IoT para impulsar ruedas, engranajes o brazos mecánicos.
- Actuador piezoeléctrico: convierte la tensión mecánica en una salida eléctrica (o viceversa) y se utilizan como controladores aguas arriba para válvulas y bombas.
- Actuador neumático e hidráulico: estos dispositivos utilizan aire presurizado o fluidos hidráulicos y se utilizan en dispositivos IoT para impulsar brazos o piernas robóticas.
Tecnología de microcontroladores y sistemas integrados
Los microcontroladores son circuitos colocados en microchips individuales para controlar dispositivos y sistemas conectados. Los sistemas integrados también desempeñan un papel integral en IoT, pero realizan tareas específicas dentro de sistemas más grandes. Tanto los microcontroladores como los sistemas integrados se utilizan ampliamente en aplicaciones de IoT debido a su pequeño tamaño, bajo costo, bajo consumo de energía, alta confiabilidad y propiedades altamente personalizables.
Por ejemplo, se podría utilizar un microcontrolador para controlar un termostato inteligente de IoT, recopilando datos de temperatura de un sensor y ajustando el sistema de calefacción o refrigeración en consecuencia. Mientras que se puede utilizar un sistema integrado para monitorear el funcionamiento de una máquina de fábrica, recopilar datos sobre su rendimiento y enviar alertas si detecta algún problema.
Las aplicaciones de Internet industrial de las cosas (IIoT) a menudo tienen requisitos específicos para los microcontroladores, como alta confiabilidad, rango de temperatura extendido y capacidades de comunicación sólidas. Ejemplos de los microcontroladores más populares para aplicaciones IIoT incluyen:
- Atmel SAM3X: un microcontrolador ARM Cortex-M3 de 32 bits utilizado en aplicaciones IIoT debido a su alto rendimiento y bajo consumo de energía.
- Freescale Kinetis: familia de microcontroladores utilizados en aplicaciones IIoT debido a sus sólidas capacidades de comunicación y rango de temperatura extendido
- Intel Quark: familia de microcontroladores diseñados para su uso en aplicaciones IoT de bajo consumo y bajo coste. Se utilizan en aplicaciones IIoT debido a su bajo consumo de energía y pequeño tamaño.
- Microchip PIC32: familia de microcontroladores utilizados en aplicaciones IIoT debido a su bajo consumo de energía y amplia gama de características
- NXP LPC: familia de microcontroladores utilizados en aplicaciones IIoT debido a su alto rendimiento, bajo consumo de energía y rango de temperatura extendido
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Procesamiento de señales y datos en IoT
El procesamiento de señales y datos es fundamental en la tecnología de IoT, ya que permite que los sistemas de IoT interpreten datos de sensores y otras fuentes. Específicamente, los algoritmos de procesamiento de señales utilizan modelos matemáticos para analizar la información entrante de los sensores, lo que permite que los sistemas de IoT funcionen de manera más eficiente. Las tecnologías de procesamiento de señales de IoT incluyen procesadores de señales digitales (DSP), matrices de puertas programables en campo (FPGA), procesadores integrados siempre activos y redes neuronales.
El procesamiento de señales y datos permite a los sistemas de IoT identificar anomalías o valores atípicos para poder abordarlos más rápidamente, en comparación con los procesos de revisión manual. Al combinar análisis con algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de IoT pueden detectar patrones a partir de lecturas de sensores que de otro modo pasarían desapercibidos para los operadores humanos. Esto permite que los sistemas de IoT procesen entradas en tiempo real desde varios dispositivos a través de sus redes, lo que genera beneficios que de otro modo no serían posibles.
Tecnología de comunicación máquina a máquina (M2M)
Los protocolos máquina a máquina (M2M) permiten la comunicación entre dispositivos y sistemas a través de las diferentes capas de una red IoT. Los protocolos M2M facilitan la comunicación mediante el uso de algoritmos especializados que garantizan un rendimiento confiable en entornos desafiantes, e incluso cuando varios dispositivos de IoT intentan comunicarse al mismo tiempo.
En particular, las tecnologías M2M se pueden utilizar para reducir el consumo de energía al transmitir datos de forma inalámbrica a través de redes IoT, haciéndolas más eficientes energéticamente que los protocolos tradicionales.
Los protocolos comunes de máquina a máquina (M2M) incluyen:
- Modbus: protocolo ampliamente utilizado para la comunicación entre dispositivos en sistemas de automatización industrial. Modbus se utiliza para transmitir datos a través de comunicaciones en serie o redes Ethernet.
- OPC UA (Arquitectura unificada de comunicaciones de plataforma abierta): un protocolo de comunicación M2M estandarizado que permite que dispositivos y sistemas de diferentes proveedores se comuniquen entre sí. OPC UA se usa comúnmente en aplicaciones IIoT para permitir la interoperabilidad entre diferentes dispositivos y sistemas.
- Profinet: un protocolo basado en Ethernet que se utiliza comúnmente en sistemas de automatización industrial. Profinet está diseñado para admitir comunicación en tiempo real entre dispositivos y permite la transmisión de grandes cantidades de datos.
- EtherCAT: un protocolo basado en Ethernet que se utiliza en aplicaciones IIoT para permitir la comunicación en tiempo real entre dispositivos. EtherCAT está diseñado para admitir comunicaciones de alta velocidad y puede manejar grandes cantidades de datos.
Tecnología de aprendizaje automático (ML) en IoT
El aprendizaje automático (ML) permite a los algoritmos reconocer patrones a partir de grandes cantidades de datos sin tener que programarlos explícitamente. Las tecnologías de IoT aprovechan las capacidades de aprendizaje automático para obtener información de las grandes cantidades de datos generados por los dispositivos de IoT y las redes de sensores, lo que permite operaciones más eficientes.
Por ejemplo, el mantenimiento predictivo utiliza algoritmos de aprendizaje automático de IoT para analizar datos obtenidos de equipos industriales, como máquinas de fábrica, lo que permite detectar patrones que podrían indicar una falla inminente. Al programar proactivamente las tareas de mantenimiento, IoT puede reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia del sistema.
La gestión de la energía es otra área en la que la tecnología de aprendizaje automático de IoT se puede utilizar con gran efecto. Los sistemas de IoT con capacidades de aprendizaje automático permiten que los hogares se vuelvan más inteligentes: se pueden conectar electrodomésticos y termostatos a redes de IoT, proporcionando datos que luego pueden analizarse mediante algoritmos de aprendizaje automático para optimizar el consumo de energía y reducir las facturas de electricidad.
Además, la tecnología de aprendizaje automático de IoT puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes al proporcionar información en tiempo real basada en los datos generados por sus dispositivos conectados. Por ejemplo, un minorista podría utilizar sensores de IoT en sus tiendas combinados con tecnología y algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento del cliente y crear mejores campañas promocionales o incluso predecir qué productos comprarán los clientes a continuación.
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Tecnología de inteligencia artificial (IA) en IoT
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología ampliamente utilizada en dispositivos de Internet de las cosas (IoT) que les permite operar independientemente de la interacción humana. En lugar de depender de individuos para ingresar datos o controlar dispositivos de IoT, se puede utilizar la inteligencia artificial para automatizar procesos. Ejemplos de inteligencia artificial en la tecnología IoT incluyen:
Control de tráfico
Los sensores y cámaras de IoT se pueden utilizar para recopilar datos sobre patrones de tráfico, como la velocidad de los vehículos y la cantidad de vehículos en la carretera. Estos datos pueden luego analizarse utilizando algoritmos de inteligencia artificial para identificar áreas de congestión y desarrollar estrategias para reducirlas. Además, se pueden utilizar algoritmos de inteligencia artificial para generar rutas más eficientes para los vehículos en función de las condiciones actuales del tráfico.
Agricultura inteligente
Los sensores y drones habilitados para IoT pueden recopilar una gran cantidad de datos sobre la salud de los cultivos y las condiciones del suelo, como niveles de humedad, niveles de nutrientes, niveles de pH (acidez) y lecturas de temperatura, los cuales luego pueden analizarse mediante algoritmos de inteligencia artificial para optimizar los métodos de riego y las prácticas de fertilización. Estas prácticas ayudan a los agricultores a aumentar los rendimientos y al mismo tiempo reducir los costos asociados con el uso de agua y la aplicación de fertilizantes.
Atención médica habilitada para IoT
Las tecnologías de IoT, como los sensores portátiles o las píldoras inteligentes, se están volviendo cada vez más populares en las aplicaciones sanitarias. Al monitorear métricas de salud vitales, como la frecuencia cardíaca o el nivel de azúcar en sangre a lo largo del tiempo, estos dispositivos son capaces de detectar anomalías en la salud de un paciente que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas hasta que sea demasiado tarde. A través de algoritmos de inteligencia artificial entrenados con estos datos, los médicos pueden anticipar posibles problemas de salud antes de que se agraven y tomar medidas preventivas para garantizar resultados de salud óptimos para sus pacientes.
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Tecnología que da forma al futuro de IoT
Aparte de la computación de borde y la inteligencia artificial – que están experimentando una rápida adopción y ya están dando forma al panorama de IoT hoy – una serie de otras tecnologías emergentes prometen transformar los ecosistemas de IoT del futuro. Estas tecnologías de IoT incluyen:
- 5G: adopción generalizada de la próxima generación de estándares de telecomunicaciones inalámbricas, especialmente en contextos de IIoT, promete revolucionar la fabricación y las ciudades inteligentes. Específicamente, 5G dará como resultado una latencia significativamente reducida, mayor velocidad, la capacidad de conectarse a más dispositivos simultáneamente, mayor capacidad (rendimiento de red) y mejoras en la eficiencia de la señalización.
- Blockchain: los libros de contabilidad distribuidos y descentralizados se pueden combinar con IoT para mantener un registro de todas las transacciones o acuerdos que ocurren en una red. Por ejemplo, los sistemas de IoT impulsados por blockchain son una nueva tecnología que se puede utilizar para verificar y rastrear productos a lo largo de una cadena de suministro, e incluso automatizar ciertos procesos mediante el uso de contratos inteligentes: software que facilita o hace cumplir digitalmente un acuerdo o términos basados en reglas entre las partes que realizan transacciones
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- Computación cuántica: se espera que sea exponencialmente más poderosa que una computadora clásica. La computación cuántica promete reinventar el análisis en tiempo real, la seguridad y el aprendizaje automático, aumentando drásticamente los beneficios potenciales de IoT
