Internet of Things - IMK Engineering – Ingenieurbüro für Mechatronik und Kybernetik Dr. Bruns

Direkt zum Seiteninhalt

Hauptmenü:

F & E
Forschung & Entwicklung  Internet of Things (IoT)
Die Entwicklung von den Anfängen bis heute
Das Internet ist in einem evolutionären Prozess entstanden und wird sich auch in diesem Sinne weiterentwickeln. Die technischen Grundlagen wurden in den 1960er Jahren geschaffen. Das „ARPANet“ (1969-1983) kann als Vorläufer des Internet betrachtet werden; es ging aus einem Projekt der „Advanced Research Project Agency“ (ARPA) des US-Verteidigungsministeriums hervor und diente in erster Linie der Vernetzung von Universitäten und Forschungseinrichtungen.
In den 1980er Jahren wurden die Technologien spezifiziert, die noch heute Grundlage der meisten Verbindungen im Internet sind. Dazu zählen bspw. IPv4 (Internet Protocol Version 4), TCP/IP und DNS. Mit der Umstellung von den ARPANet-Protokollen auf das Internet-Protokoll begann sich auch der Name „Internet“ durchzusetzen.
Nach einem Beschluss der US-amerikanischen „National Science Foundation“ im Jahre 1990, das Internet auch für kommerzielle Zwecke nutzbar zu machen, erfolgte eine rasche Kommerzialisierung. Die Grundlagen dafür wurden von Tim BERNERS-LEE, ebenfalls um das Jahr 1990, in Form des „World Wide Web“ (WWW) entwickelt. Dabei handelt es sich um ein über das Internet abrufbares System von elektronischen Hypertext-Dokumenten, den sogenannten „Websites“, wie sie inzwischen jeder kennt. Diese Ära war geprägt durch einen unidirektionalen Datenaustausch, womit gemeint ist, dass die Daten und Informationen relativ statisch im Netz verfügbar waren und bei Bedarf von (menschlichen) Nutzern mit einem Computer abgerufen wurden. Man kann hier deshalb prinzipiell noch von einer reinen Vernetzung von Computern sprechen.
Mit Beginn des neuen Jahrtausends kamen verstärkt sogenannte „Social-Media“-Plattformen auf, wie bspw. Facebook oder Twitter. Derartige Plattformen dienen häufig dem bidirektionalen Datenaustausch zwischen Nutzern. Sie ermöglichen dann einen Echtzeit-Dialog und führen damit zu einer zunehmenden Vernetzung von Menschen. Gefördert wurde und wird diese Entwicklung durch die rasch anwachsende Verbreitung sogenannter (mobiler) „Smart Devices“ (Smartphones, Tablets etc.). Damit wird das Internet auch immer dynamischer und „mobiler“. Menschen können sich nahezu von überall aus und zu jeder Zeit mit dem Internet verbinden, um Informationen abzurufen oder mit anderen Personen auszutauschen.
Die nächste Phase, in der wir uns aktuell befinden, wird neben der zunehmenden Vernetzung von Menschen auch immer mehr physische Objekte bzw. Gegenstände oder „Dinge“ („Things“) des täglichen Lebens in das Netz einbeziehen. Die Objekte im Netz können dann sowohl physisch als auch virtuell sein, und sie können sowohl passiv als auch aktiv im Netz eingebunden sein. Dies ist dann das Internet of Things“ (IoT) oder zu Deutsch das Internet der Dinge (und Dienste)“. Für die Integration physischer, passiver Objekte ist die RFID-Technologie von großer Bedeutung. Das sogenannte Semantic Web“ ist eine wesentliche Technologie für die Integration physischer, aktiver Objekte, die auch als Cyber-Physical Systems“ (CPS) bezeichnet werden.





Objekte im IoT  
(Eigenschaft)
passivaktiv
virtuell  (Statischer) Softwaredienst, ohne Methoden oder Algorithmen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI)
Software-Roboter (Bot) oder Agent mit Methoden oder Algorithmen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI)
physisch  Objekte, die mittels RFID-Tag, Bar-/QR-Code etc. automatisch identifiziert und verfolgt werden können


Cyber-Physical Systems“ verfügen über Methoden oder Algorithmen der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) und können dadurch (teilweise) autonom agieren. Informationen besorgen sie sich eigenständig im

RFID (Radio-Frequency IDentification): Mit dieser Technologie können Objekte berührungslos identifiziert und lokalisiert werden. Ferner lassen sich ebenfalls berührungslos Daten auslesen und/oder speichern. Ist bspw. ein Produkt mit einem RFID-Tag versehen, das bzgl. des Fertigungszustands sowohl Soll- als auch Istdaten enthält, so kann dieses Produkt automatisch durch den Produktionsprozess gesteuert werden (Industrie 4.0).
––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

Semantic Web und Semantische Technologien
Das Ziel des „Sematic Web“ in Kürze: Informationen sollen im Web (Internet) in einer Darstellung vorliegen, die Maschinen interpretieren können. Maschinen sollen im Web verfügbare Informationen so aufbereiten und miteinander verknüpfen können, wie es aus menschlicher Sicht nützlich und sinnvoll erscheint, um Menschen zu entlasten und um die „Informationsflut“ im Web beherrschbar zu machen.
Das „Semantic Web“ ist ein Konzept, das von Tim BERNERS-LEE, dem Begründer des World Wide Web, entwickelt und 1998 veröffentlicht wurde. Im Kern geht es darum, dass eine über das Internet (Web) verfügbare Information auch mit einer Bedeutung (Semantik) versehen wird, die von Computern eigenständig verarbeitet werden kann. Der Begriff „Semantik“ umfasst dabei nicht nur die Bedeutung der jeweiligen Information, sondern auch ihre Beziehung oder Relation zu anderen Informationen. Die Informationen im Web sollen so von Maschinen interpretiert und automatisch weiterverarbeitet werden können. Durch maschinenverwertbare Relationen zwischen Informationen kann prinzipiell auch automatisiert neues Wissen erzeugt werden.
Das „Semantic Web“ basiert auf vielen Arbeiten zum Thema „Wissensrepräsentation“, die damit dem Fachgebiet der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) zuzuordnen sind. Für die Repräsentation von Wissen wurden formale „Sprachen“ entwickelt, mit denen Wissen bspw. in Form sogenannter „Sätze“ in einer Wissensbasis gespeichert werden kann. Eine formale Repräsentations- oder Beschreibungssprache wird durch ihre Syntax definiert, welche die Struktur der Sätze spezifiziert, sowie durch ihre Semantik, welche die Wahrheit jedes Satzes in einem bestimmten Kontext determiniert. Dieser Kontext ist häufig durch eine sogenannte Ontologie gegeben. Eine Ontologie entspricht einer Art Schablone bzw. einem Datenmodell für die Bildung eines Netzwerks von Informationen, mit dem Ziel der strukturierten und formalisierten Darstellung von Wissen. Begriffe („Klassen“) sind dabei über logische Relationen miteinander verknüpft. Anhand von Inferenzmechanismen können aus den Informationen, den „Sätzen“ und den logischen Relationen Schlussfolgerungen gezogen und neue Sätze abgeleitet werden.
Wichtige Semantische Technologien im Überblick

  • XML ("eXtensible Markup Language"): XML ist die syntaktische Grundlage des Semantic Web. XML ist eine weit verbreitete, standardisierte und maschinenlesbare Metasprache für die Erstellung von strukturierten Daten.
  • RDF (Resource Description Framework): RDF ist eine formale Sprache zur Bereitstellung von Metadaten im „World Wide Web“ (WWW). Sie dient der Formulierung logischer Aussagen über beliebige Dinge (Ressourcen), wobei jede Aussage aus den 3 EinheitenSubjekt“, „Prädikat“ und „Objekt“ besteht. RDF-Datenmodelle legen nur eine Syntax für den gemeinsamen Datenaustausch fest und werden üblicherweise als XML-Datei gespeichert.
  • RDFSchema (kurz: RDFS): RDFS ist eine Wissensrepräsentations- oder Ontologiesprache (Beschreibungssprache). RDFS baut auf RDF auf und ermöglicht die Modellierung bestimmter Anwendungsdomänen und damit die Bildung von Ontologien. Dabei unterscheidet das RDFS-Sprachkonstrukt zwischen Klassen (Classes) und Eigenschaften (Properties). RDFS beinhaltet erste semantische Aspekte, stößt jedoch bei komplexeren Modellierungsaufgaben schnell an seine Grenzen.
  • OWL (Web Ontology Language): OWL ist eine Ontologiesprache; wie RDFS unterscheidet OWL nach Klassen und Eigenschaften. OWL kann diese allerdings in komplexe Beziehungen zueinander setzen und ermöglicht dadurch eine höhere Ausdrucksstärke sowie die Integration von Entscheidbarkeiten. OWL baut auf RDF und RDFS auf, integriert jedoch noch weitere Sprachkonstrukte.
  • SPARQL (SPARQL Protocol And RDF Query Language): SPARQL ist eine Abfragesprache für das RDF-Format und bildet die Grundlage für Selektion und Aufbereitung der vorhandenen Informationen und Daten im Semantic Web.
Prinzipielle Ideenskizze der Wissensrepräsentation

Von wesentlicher Bedeutung ist auch hier das Paradigma der Objektorientierten Programmierung (OOP). Eine Ontologie kann in diesem Sinne auch als eine Art übergeordneter Klasse interpretiert werden.  Innerhalb dieser Klasse sind untergeordnete Klassen über Relationen miteinander verknüpft:



Folgendes Wissen bzw. folgende „Sätze“ seien bekannt:
- Max Muster ist Vater von Jan Muster
- Max Muster ist Mann von Marie Muster
In einem Modell gemäß der Ontologie Familie_4P“ kann dann folgendes Wissen durch Inferenz bzw. Schlussfolgerung hergeleitet werden:
- Jan Muster ist Kind von Marie Muster  bzw.
- Marie Muster ist Mutter von Jan Muster
Semantische Klassifizierungssysteme

Semantische Klassifizierungssysteme ermöglichen die gezielte Suche nach Bedeutungen, um ein bestimmtes Produkt oder eine Dienstleistung aufzufinden. Diese Suche kann automatisiert durch Maschinen bzw. Computer erfolgen.

Das Klassifizierungssystem „eCl@ss“: eCl@ss ist ein weit verbreitetes, hierarchisches System zur Klassifizierung bzw. Gruppierung von Materialien, Produkten und Dienstleistungen nach einem logischen Schema und mit semantischen Attributen. Es werden unterschiedliche Detaillierungsgrade unterstützt, je nach den produktspezifischen Eigenarten. Das eCl@ss-System besteht aus „Klassen“ (Gruppierung der Produkte), „Schlagworten“ (Suche nach Produkten) und „Merkmalen“ (zusätzliche Produktattribute).
Interessen und Aktivitäten des IMK
Das „Semantic Web“, „Cyber-Physical Systems“ (CPS) und auch das „Internet of Things“ gehören zusammen, sind Teil eines Ganzen und können nicht getrennt voneinander betrachtet werden. Für die Autonomisierung der CPS über die eigenen Systemgrenzen hinweg bilden das „Semantic Web“ und die semantischen Technologien die Grundlage. Gleiches gilt auch für die virtuellen, aktiven Objekte, wie Software-Agenten oder Software-Roboter (Bots). Das IMK verfolgt die Entwicklungen in diesem Bereich deshalb sehr aufmerksam und integriert die neuen Technologien in konkreten Anwendungen, um Funktionalitäten zu erweitern und Mehrwert zu schaffen.
––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

Cyber-Physical Systems (CPS)
Das IMK sieht das sogenannte „Cyber-Physical System“ (CPS) als Evolutionsphase des „Embedded Systems“ (ES) an. Um dies zu verdeutlichen, werden im Folgenden kurz die wesentlichen Eigenschaften eines „Embedded Systems“ bzw. eines „eingebetteten“ Systems beschrieben. Danach folgt die Abgrenzung eines CPS.
Das „Embedded System“ entspricht im Wesentlichen einer Informationsverarbeitung, die aus elektronischer Hardware, häufig basierend auf einer „MicroController Unit“ (MCU), sowie zugehöriger Software besteht und in einem „umfassenden“ technischen System (Produkt, Maschine etc.) integriert bzw. eingebettet ist, um dort kontext- bzw. systemspezifische Funktionen zu erfüllen. Die Informationsverarbeitungen mechatronischer Systeme können als eingebettete Systeme bezeichnet werden. Dazu zählen bspw. die von der Automobilindustrie eingesetzten Steuergeräte („Electronic Control Units“, kurz ECU), aber auch die Steuerungen bzw. Informationsverarbeitungen von Produktionsmaschinen, Waschmaschinen, Kühlschränken, Heizungsanlagen, DVD-Playern oder Kameras. Eingebettete Systeme sind häufig auch mit einer Benutzerschnittstelle (Display/Keyboard, Touchscreen etc.) verbunden, um das Gesamtsystem zu konfigurieren, zu administrieren oder zu überwachen. Das eingebettete System verfügt über eine weitgehend statische und deterministische Informationsverarbeitung. Ferner besitzt es lediglich Schnittstellen zu den lokalen bzw. zu den im umfassenden technischen System vorhandenen Sensoren und Aktuatoren sowie zu einer ggf. vorhandenen Benutzerschnittstelle.
Ein „Cyber-Physisches System“ (CPS) entspricht prinzipiell einem eingebetteten System, wie es zuvor beschrieben wurde. CPS unterscheiden sich aber von eingebetteten Systemen in den folgenden 2 Punkten:
  1. Vernetzung: CPS sind über die Grenzen ihres „umfassenden“ technischen Systems hinweg kommunikationstechnisch vernetzt. Die Vernetzung kann sowohl kabelgebunden (bspw. LAN) als auch drahtlos (bspw. WLAN) erfolgen und wird weitestgehend auf der Ethernet-Technologie basieren, so dass CPS in das Internet eingebunden werden können. Durch die Vernetzung wird prinzipiell eine Anbindung (weit) entfernter Sensoren und Aktuatoren möglich. Es können aber über das Internet auch eine Vielzahl weiterer, zusätzlicher Informationen abgerufen und ausgetauscht werden, sowohl mit Menschen als auch mit anderen (passiven oder aktiven) Objekten. Bei aktiven Objekten kann es sich bspw. um andere CPS handeln, mit denen eine Vernetzung stattfinden soll.
  2. Autonomisierung: Durch die Integration von Methoden aus dem Feld der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) in die Informationsverarbeitung (s. a. Operator-Controller-Modul, KI-Kern) werden CPS zunehmend autonomer bzw. eigenständiger. Bspw. „reflektieren“ sie ihr Verhalten, beobachten Umfeldänderungen und ziehen daraus Konsequenzen. Die (softwaretechnische) Informationsverarbeitung ist nicht mehr statisch und deterministisch, sondern sie „lernt“ hinzu und verändert sich, so dass sie sich eigenständig und flexibel an neue Situationen anpassen kann („Self-X“). Zukünftige CPS werden auch Informationen aus dem Internet eigenständig verarbeiten können. Voraussetzung dafür ist jedoch, dass die Informationen über eine Semantik (Bedeutung von und Beziehung zwischen Informationen) verfügen, die maschinell verarbeitet werden kann. Dies ist das Ziel des „Semantic Web“.


Bild: Struktur eines Embedded Systems


Bild: Struktur eines Cyber-Physical Systems


Interessen und Aktivitäten des IMK
Die wesentlichen Arbeiten beziehen sich aktuell auf die Adaption von Methoden aus dem Bereich der „Künstlichen Intelligenz“ (Maschinelle Lernverfahren etc.) an gegebene Problemstellungen und die softwaretechnische Integration in die Informationsverarbeitung des jeweiligen CPS. Technologien für den Informationsaustausch mit anderen Systemen (siehe Semantic Web) werden dabei berücksichtigt.
Die Zukunft wird so aussehen, dass nicht nur die Software zunehmend „dynamischer“ werden wird, sondern auch die Hardware. Selbstkonfigurierende logische Schaltungen, bspw. in Form einer regionalen Umprogrammierung einzelner FPGA-Bereiche im laufenden Betrieb, werden zukünftig an Bedeutung gewinnen und Funktionalitäten von CPS weiter steigern. Die Entwicklungen in diesem Bereich verfolgen wir aufmerksam.

Drossel 4.0“ (Smart Flow Control)
Ein Beispiel für eine von uns entwickelte IoT-Steuerung ist die Smart Flow Control. Dabei wird die Vernetzung über ein GSM-Modul im „Piggyback“-Design realisiert.
 
Suchen
Zurück zum Seiteninhalt | Zurück zum Hauptmenü