앰비언트 컴퓨팅은 인간의 직접적인 명령이나 개입 없이 일상 생활과 함께 컴퓨터 작업을 가능하게 하는 스마트 장치, 데이터, AI 결정 및 인간 활동의 환경을 설명하는 광범위한 용어입니다. 앰비언트 컴퓨팅은 전문가에서 개인에 이르기까지 사회의 거의 모든 영역을 향상시킬 수 있는 비할 데 없는 기회를 나타냅니다. 그리고 제 생각에는 의미론적 지식 그래프 창조되었다.
지식 그래프 표준을 통해 앰비언트 컴퓨팅은 더 이상 텔레비전이나 책에 나오는 이상형이나 공상 과학 판타지가 아닙니다. 그것은 실제 계산 모델 사물 인터넷(IoT) 끝점, AI 분석, 기계 추론, 오케스트레이션 및 에지에서의 저지연 이벤트 처리를 포함하여 명시적 명령 없이 사용자의 욕구를 예측하고 시기적절한 조치를 수행합니다.
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예를 들어, 동작 감지기는 집주인이 밤에 직장에서 돌아오는 것을 식별하고 그에 따라 차고를 열고 온도 조절기를 작동하여 에어컨을 원하는 온도로 올리도록 하는 한편 부엌의 스마트 장치가 저녁 식사를 위해 오븐을 예열하기 시작할 수 있습니다.
이러한 각 작업은 이러한 이질적인 시스템에 의도적으로 관여하는 사람 없이 발생합니다. 환경과의 상호 작용은 어떤 이벤트가 발생하는지 결정하고 계산 프로세스를 인간에게 도움이 되는 배경으로 분류합니다.
다양한 공급업체는 현재 다양한 수준의 앰비언트 컴퓨팅을 갖추고 있습니다. 아마존 예를 들어 Alexa와 상호 작용하는 여러 가정용 장치가 있습니다. 그러나 앰비언트 컴퓨팅의 더 큰 비전은 하나의 공급업체로 제한될 수 없으며 공급업체, 제품 및 운영 체제 간의 시기적절한 데이터 교환을 포함해야 합니다.
그렇게 하려면 시맨틱 그래프 기술을 지원하는 보편적 표준이 수년 동안 제공한 것과 같은 체계적인 상호 운용성이 필요합니다. 이 스마트 데이터 접근 방식은 임박한 앰비언트 컴퓨팅의 주류 채택에 필수적입니다.
데이터 관리 요구 사항
앰비언트 컴퓨팅에는 데이터 관리의 몇 가지 주요 측면이 포함되며, 그 중 가장 중요한 것은 IoT의 기기 간 연결성, 장치용 다양한 센서 및 액추에이터, 중앙 클라우드 위치와의 연결. IoT의 실시간 응답은 사용자의 요구를 충족시키기 전에 예측하는 인지 컴퓨팅 분석 및 기계 추론의 탠덤을 기반으로 합니다.
또한 다른 데이터 유형을 생성하는 다양한 기술을 위한 중요한 데이터 통합 계층이 있으며 그 중 일부는 독점일 수 있습니다. 마지막으로 이러한 IoT 엔드포인트 또는 클라우드에서 발생하는 신속한 이벤트 처리에 필요한 조치를 공식화하려면 런타임 오케스트레이션 기능(활성 메타데이터 관리에 부분적으로 의존)이 필요합니다. 이러한 각 기능, 특히 에지에서의 장치 간 통신에는 상호 운용성에 대한 균일한 표준이 필요합니다.
상호 운용 가능한 표준
지식 그래프 기술은 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 가장 유능한 표준을 제공합니다. 의미론적 진술로 데이터를 기술하고 설명함으로써 URI(Uniform Resource Identifier) 각 노드 또는 데이터에 대해 이 접근 방식은 모든 유형의 데이터를 조화시키는 동시에 본질적으로 기계가 읽을 수 있도록 하므로 앰비언트 컴퓨팅에 이상적입니다. 이 표준 기반 접근 방식은 기본 시스템이 데이터에 대해 지능적으로 추론하는 추론 기능에 의해 강화됩니다.
이러한 기능은 예를 들어 제조업체 간의 스키마 차이를 자동으로 해결하여 각 장치가 효과적으로 통신할 수 있도록 함으로써 통합 노력을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어 웨어러블 기기를 든 노인이 넘어지면 가족의 스마트폰으로 경보가 전송되고 생명 징후를 모니터링하는 의료진이 적절한 대응 담당자에게 연락하도록 규칙을 구현하는 것도 필수적입니다.
균일한 의미론
지식 그래프 기술의 핵심에 있는 의미론적 표준의 가장 중요한 측면은 시스템 간의 특정 데이터의 의미에 대한 매우 필요한 합의를 위해 모든 유형의 데이터 간의 다양한 비즈니스 개념, 용어 및 정의를 통일하는 것입니다. 이 기능을 제공하는 추가 소스, 용어 및 비즈니스 요구 사항을 포함하도록 자연스럽게 진화하는 몇 가지 균일한 의미론적 데이터 모델이 있습니다. 이것들 온톨로지 데이터에 표시된 특정 단어에 대한 계층적 이해를 포함하여 균일한 분류 체계를 만듭니다.
이러한 지식은 각 제조업체의 장치 및 관심 영역(예: 조직 사무실의 비디오 감시 카메라 및 스마트 빌딩의 스마트 잠금 또는 스마트 조명)이 침입자에 대한 데이터를 공유하여 귀중한 영역을 동적으로 보호할 수 있도록 하는 데 필요합니다. 가장 중요한 것은 지식 그래프가 이러한 표준화된 데이터 모델 및 분류에 따라 모든 변형의 데이터를 정렬하여 가장 다양한 데이터 세트가 앰비언트 컴퓨팅 사용 사례와 상호 연관되는 방식에 대한 최적의 이해를 위해 데이터를 연결할 수 있다는 것입니다. 예에는 다음이 포함될 수 있습니다. 자치 차량 스마트 시티의 교통 패턴에 대한 실시간 업데이트를 수신하여 경로를 조정하여 상품을 보다 효율적으로 배송하거나 항공편을 만들기 위해 제시간에 공항에 승객을 대기시킵니다.
주변 현실
앰비언트 컴퓨팅은 의미론적 상호 운용성을 위한 보편적 표준이 채택될 때까지 결코 현실이 될 수 없습니다. 지식 그래프는 처음부터 기계 지능에 대한 이러한 표준을 통합했습니다. 따라서 이러한 표준 없이는 불가능한 사용자 환경과의 유동적인 상호 작용을 기반으로 하는 직관적인 컴퓨팅의 목표를 현실로 만들 수 있는 고유한 위치에 있습니다.
표준에 대한 임계 질량이 달성되면 다음 질문은 최종 사용자를 위해 실제로 "앰비언트 컴퓨팅"을 수행할 사람은 누구입니까? 우리는 XNUMX대 기업(구글의 비서, 애플의 시리, 아마존의 알렉사, 심지어 삼성까지) 중 하나 또는 이 공간을 소유하려는 수많은 새로운 회사가 등장하는 것을 볼 수 있습니다. Tim Berners-Lee's를 통해 최종 사용자의 손에 제어권을 넘겨줄 수도 있습니다. 고체 오픈 소스이며 완전히 시맨틱 웹 표준을 기반으로 하는 스택으로 시작합니다.
