6 tecnologías que impulsan la innovación en IoT

En este artículo voy a hablar sobre las 6 tecnologías que impulsan la innovación en IoT.

IoT ha dejado de ser solo un montón de sensores que envían información a la nube, para convertirse en un ecosistema complejo, donde intervienen tecnologías muy variadas.

Criptografía descentralizada

La primera de ellas es la criptográfica, a través de tecnologías como blockchain y tangle.

Blockchain es la tecnología de cadena de bloques que se usa en la mayoría de las plataformas criptográficas de hoy. La más conocida es Bitcoin, pero existen muchos proyectos que la utilizan.

VeChain

Un ejemplo asociado a IoT es VeChain. Esta tecnología permite hacer un seguimiento de un producto, desde su creación hasta su venta. 

Esto siempre ha sido un gran desafío en la industria, ya que las relaciones entre proveedores, fabricantes, distribuidores, comerciantes y consumidores, se basa más que nada en la confianza entre ellos.

Es muy difícil seguir la vida de un producto y de todas las partes e insumos que los componen, ya que participan múltiples actores.

La tecnología VeChain viene a resolver este tema. 

Imaginemos un producto alimenticio que viene desde un horticultor y termina en la góndola del supermercado. Con esta tecnología podríamos saber, sin dejar lugar a dudas, quién fue el productor, cuándo se cosechó el vegetal, si es de tipo orgánico o se utilizaron agroquímicos, quién lo transportó, si las condiciones ambientales de almacenamiento y traslado fueron adecuadas y el tiempo que tiene ese producto en la góndola.

En este ejemplo, IoT participa en varias etapas de este proceso, como la medición de las variables ambientales o el camino recorrido por el producto.

Muchas grandes empresas a nivel mundial ya utilizan VeChain en su candena de valor. Por ejemplo Renault, BMW, Waltmart China y otras.

IOTA

Una tecnología criptográfica que fue creada específicamente para IoT es IOTA. 

IOTA no utiliza la tecnología blockchain, sino una llamada tangle. 

A través de IOTA es posible que dispositivos IoT puedan intercambiar valor de manera autónoma. Esto significa que las máquinas pueden traficar datos y tokens criptográficos sin la intervención de personas.

Imaginemos, por ejemplo, un medidor de energía eléctrica que intercambia tokens a cambio de energía eléctrica. Esta nueva forma de pago introduce el concepto de dinero líquido, ya que los pagos se hacen de manera fluída y gradual, en vez de pagar la factura a fin de mes como hacemos ahora.

Tiny ML

La segunda tecnología que está cambiando IoT es machine learning, en particular el que se ejecuta en el borde. Es decir, en los dispositivos IoT.

Hace ya tiempo que es posible ejecutar modelos de machine learning en dispositivos embebidos y esto avanza a paso rápido a medida que se desarrollan nuevas librerías.

La más utilizada hoy es Tensor Flow Lite, una librería derivada de Tensor Flow, desarrollada por Google.

Si bien la construcción de los modelos de machine learning requieren mucho poder de cómputo, la ejecución de estos modelos, al ser optimizados, se puede realizar con pocos recursos en sistemas embebidos.

De esta manera, un dispositivo IoT puede analizar una imagen, un sonido, un patrón de vibración, etc, y enviar los resultados a la plataforma IoT. 

Esto optimiza el uso de recursos de red y permite usar inteligencia en el borde, aún con limitaciones en los vínculos de comunicación. 

Imaginemos, por ejemplo que tenemos una cámara para detectar animales, pero no hay disponibilidad de internet en el lugar. Mediante una conexión LoRaWAN, aunque no podemos enviar las imágenes por el bajo bitrate, sí podemos enviar los resultados de correr el modelo en el dispositivo.

ML en la nube

La contraparte de la inteligencia en el borde, es la ya conocida inteligencia en la nube.

Las plataformas en la nube pueden disponer de grandes capacidades de cómputos, por lo que las analíticas que se pueden correr son mucho más complejas. 

Además, los modelos generados pueden ser actualizados en función la nueva información que se va obteniendo.

Por otro lado, al correr las analíticas en la nube, el usuario puede elegir la más adecuada en el momento, modificar los parámetros, etc. En definitiva, la utilización de analíticas en la nube ofrece mucha versatilidad.

Además, la solución en la nube permite guardar grandes cantidades de datos, que pueden ser usados para análisis posteriores, o incluso vendidos.

Comunicaciones eficientes

La cuarta tecnología tiene que ver con la evolución de las comunicaciones para IoT.

Las necesidades de comunicación de los dispositivos IoT son muy variadas. Desde cámaras de vigilancia en una ciudad a sensores ambientales en lugares remotos, las características de las tecnologías de comunicación se deben adaptar a cada caso.

La tecnología de 5G promete ofrecer conectividad a gran escala, pero aun falta mucho tiempo para que esté disponible masivamente en Latinoamérica. Además, los despliegues estarán enfocados sobre todo en los centros urbanos más densamente poblados.

Más allá de la expectativa que genera esta tecnología, existen otras opciones.

Por un lado, para aplicaciones interiores o de corto alcance, la tecnología bluetooth de baja energía BLE es una opción ideal para seguimientos de activos en interiores usando beacons. También para conectar sensores ambientales.

Para redes de área amplia, las opciones más usadas son la tecnología celular NB-IoT y LoRaWAN.

Creo que la oferta de NB-IoT por parte de las prestadoras de servicios en Argentina aún no está muy madura y sus propuestas no son muy transparentes. Seguramente esto cambiará con el tiempo.

En cambio, pienso que LoRaWAN es una excelente opción, ya que no solo permite usar redes públicas (que aún son escasas en Latinoamérica), sino también crear una infraestructura privada sin tener que pagar licencias.

LoRaWAN ofrece largo alcance y bajo consumo de energía, algo que es ideal para sensores en sitios donde no existe señal de prestadoras de servicios y no hay energía eléctrica. Incluso también es una excelente opción para despliegues en interiores.

Ultra bajo consumo eléctrico

El ahorro energético se ha convertido en una pieza clave en el despliegue de dispositivos IoT, sobre todo de aquellos que se alimentan a baterías.

Hace ya mucho tiempo que los microcontroladores se diseñan con el objetivo del bajo consumo en mente, pudiendo operar en estados de deep sleep.

A estas características hay que agregar la alta eficiencia de los conversores de tensión, que alimentan los chips.

Y por otro lado, la utilización de tecnologías de comunicación que hace un uso cada vez más eficiente de la energía.

La innovación en este campo es permanente.

Energy harvesting

Finalmente, la última tecnología es el energy harvesting o recolección de energía.

Esto es algo que ya se viene haciendo desde hace algunos años con muy buenos resultados. Se trata de recolectar energía del ambiente y utilizarla para alimentar los dispositivos.

Esta energía se puede obtener de fuentes muy variadas, como por ejemplo energía mecánica por vibración o movimiento, energía térmica a través de celdas TEG, energía fotovoltaica o energía electromagnética proveniente de ondas electromagnéticas.

Estas fuentes de energía pueden suministrar potencias desde fracciones de microwatts hasta cientos de miliwatts, dependiendo del la fuente.

En el caso específico de la energía fotovoltaica, sabemos que podemos generar de manera económica unos cuantos cientos de watts.

Para usar energy harvesting es crucial seleccionar la fuente de energía en función del campo de aplicación y del tipo de dispositivo.

Conclusión

Hasta aquí este resumen de las 6 tecnologías que están impulsando la innovación en IoT. ¿Te parece que me faltó alguna?. Te leo en los comentarios.