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Ambient Intelligence Gliederung: · Voraussetzungen · Entwicklung · Klassifizierung · Forschungsbereiche · Anwendungsbeispiele · Fazit.

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Präsentation zum Thema: "Ambient Intelligence Gliederung: · Voraussetzungen · Entwicklung · Klassifizierung · Forschungsbereiche · Anwendungsbeispiele · Fazit."—  Präsentation transkript:

1 Ambient Intelligence Gliederung: · Voraussetzungen · Entwicklung · Klassifizierung · Forschungsbereiche · Anwendungsbeispiele · Fazit

2 Ambient Intelligence · Vision der Ambient Intelligence: Computer werden allgegenwärtig, also ubiquitär, sein => Ubiquitous Computing · Computer nicht mehr wahrnehmbar für den Anwender, da auf Grund ihrer Größe unsichtbar · Computer erscheinen nicht mehr als ein einzelner, identifi- zierbarer Gegenstand,verschmelzen mit physischer Realität · Invisibility - in idealer Ubiquitous Computing Welt verschwinden Computer vollständig aus der Wahrnehmung des Benutzers => Störungen der Anwender durch Computer auf ein Minimum reduzieren · physische Dinge mit informationstechnischen Teilen kombinieren => smarte Dinge

3 Ambient Intelligence · Hardware wird so klein, dass sie nahezu unsichtbar ist => Embedded Networked Processors · bei gleich bleibender Leistung und Funktionalität von Mikroprozessoren sinkt der Energieverbrauch · Standards mit breiter Akzeptanz begünstigen die Entwicklung von Ubiquitous Computing (Bsp. XML) Voraussetzungen

4 Ambient Intelligence Preisverfall Hardware: · das Mooresche Gesetz vom exponentiellen Wachstum der Leistung von Mikroprozessoren gilt immer noch und führt somit weiterhin zu fallenden Preisen Preisverfall Kommunikation durch Neue Materialien: · Prognosen zufolge verdreifacht sich die Bandbreite der Kommunikationsnetzwerke in den nächsten Jahren alle zwölf Monate · Flexible Bildschirme und intelligentes Papier werden die Entwicklung des Ubiquitous Computing maßgeblich beeinflussen Voraussetzungen

5 Ambient Intelligence Begriff des Ubiquitous Computing: Vision beschreibt Endzustand einer Entwicklung von der Mainframe Ära zum Ubiqiutous Computing 1. die Ressourcen eines einzelnen leistungsfähigen Mainframes wurden damals mittels Terminals mehreren Anwendern zur Verfügung gestellt - ein Rechner, viele Anwender 2. mit dem Aufkommen von PCs konnte ein einzelner Nutzer über die Ressourcen eines abgeschlossenen Computersystems individuell verfügen - ein Anwender, ein Rechner 3. im Ubiquitous Computing steht jedem Anwender eine Vielzahl von verschiedenen Computern gegenüber, die jeweils eine sehr spezielle Aufgabenstellung lösen können - ein Anwender, viele Rechner Entwicklung

6 Ambient Intelligence · Computer wird nicht mehr zur Abbildung der physischen Realität genutzt, sondern in die physische Umwelt integriert · Technologie nur Mittel zum Zweck, tritt in den Hintergrund, benötigt keine besondere Aufmerksamkeit seitens des Anwenders · im Ubiquitous Computing soll die Kommunikation zwischen Computern und Menschen nicht mehr auf Tastaturen, Barcode- Scannern, etc. beschränkt sein · soll implizit erfolgen, d. h. Computer verrichten ihre Aufgaben ohne menschliches Eingreifen Beispiel: einsmarter Lichtschalter soll bei Betreten eines Raums das Licht anschalten, ohne dass der Anwender dies anfordern muss, Entscheidungen über Aktionen werden dezentral von den smarten Objekten getroffen Entwicklung

7 Ambient Intelligence · um aber dezentrale Entscheidungen treffen zu können, müssen smarte Dinge in der Lage sein, Kontexte wahrzunehmen · der smarte Lichtschalter muss z. B. über Informationen (Helligkeit im Raum) verfügen, um entscheiden zu können, ob das Anschalten des Lichts notwendig ist · smarte Dinge sind deshalb mit Sensoren ausgestattet, die Daten über die physische Umwelt, wie z. B. Temperatur, Druck, Beschleunigung und Helligkeit, erfassen können => fasst man die gemachten Aussagen zu einer Systematik zusammen, kann man vier verschiedene Grundgedanken erkennen: Dezentralisierung, Diversifikation, Konnektivität, Simplizität Entwicklung

8 Ambient Intelligence Dezentralisierung: · im Ubiquitous Computing werden die Funktionalitäten und Aufgaben auf viele kleine Computer verteilt => Entscheidungen werden nicht mehr von einem zentralen Computer gefällt, sondern dezentral von den smarten Objekten · die Informationen auf denen die Entscheidungen basieren und die Informationen, die durch die Entscheidungen beeinflusst werden, liegen weit verbreitet und nicht mehr zentral vor Herausforderung: Informationen zu synchronisieren und somit aktuell zu halten Klassifizierung

9 Ambient Intelligence Diversifikation: · Computer haben im Ubiquitous Computing eine streng abgegrenzte Funktionalität - die eingesetzte Hard- und Software wird genau auf die gewünschte Funktionalität abgestimmt · dies steht in einem starken Gegensatz zu dem Einsatz heutiger PCs, die typischerweise eine sehr breite Funktionalität bieten, die in der Regel nur durch die eingesetzte Software eingeschränkt wird · so ist es heute durchaus gebräuchlich einen voll ausgestatteten Multimedia-PC ausschließlich für Textverarbeitung zu nutzen, die die Multimediafunktionalitäten des PCs nicht nutzt Klassifizierung

10 Ambient Intelligence Konnektivität: · smarte Dinge in Ubiquitous Computing Szenarien sollen miteinander interagieren, was eine Konnektivität zwischen den Dingen voraussetzt · neben der Netzwerkinfrastruktur, die auf Glasfaserkabel, Bluetooth, UMTS etc. basiert, sind Protokolle notwendig, damit die Objekte untereinander kommunizieren können · Adressierung der Objekte scheint mit der Einführung des IPV6 Protokolls gelöst zu sein · der Adressbereich des IPV6 erlaubt die Vergabe von 1000 Adressen auf jedem Quadratmeter der Erdoberfläche (inkl. der Weltmeere) Klassifizierung

11 Ambient Intelligence Simplizität: · die Anzahl der Computer wird stark ansteigen - das Verhältnis von Computern/ Anwendern wird wesentlich größer sein - die Aufmerksamkeit, die ein Anwender pro Computer aufwendet, muss sinken · die Geräte und Anwendungen müssen leicht bedienbar sein · die Geräte und Anwendungen bedürfen keiner komplexen Bedienungsanleitung, da die einfache Bedienbarkeit maßgeblich zur Akzeptanz von Geräten und Anwendungen im Alltag beiträgt => wesentliche Grundvoraussetzung des Ubiquitous Computing Klassifizierung

12 Ambient Intelligence Mobile Computing und Verteilte Systeme: · viele Erkenntnisse, die in diesen beiden Forschungsbereichen gewonnen wurden, können direkt in den Forschungsbereich Ubiquitous Computing übernommen werden · aus dem Forschungsbereich Mobile Computing sind die Erkenntnisse über Mobile Netzwerke und Informationszugriff von Interesse · aus dem Forschungsbereich Verteilte Systeme sind vor allem die Erkenntnisse über Kommunikation in verteilten Systemen, Management verteilter Systeme und Sicherheit von Bedeutung Forschungsbereiche

13 Ambient Intelligence Smart Spaces: · Smart Spaces sind physisch oder logisch abgeschlossene Räume, die durch physische, mit Computern ausgestatteten Objekte (Smart Nodes) aufgespannt werden · Smart Nodes sind üblicherweise : · Eingebettete Systeme (embedded systems) · mit einem drahtlosen Netzwerkzugang, · die über Sensoren verfügen, · und eine autonome Stromversorgung haben Forschungsbereiche

14 Ambient Intelligence Beispiel für einen Smart Space: Besprechungszimmer, in dem sich die Geräte der Besprechungsteilnehmer (PDAs) mit den Geräten im Besprechungszimmer (Beamer, Drucker) ad-hoc vernetzen und somit ein Smart Space erzeugen Forschungsbereiche

15 Ambient Intelligence Beispiel 1: · Informationszugriffsgeräte (Information access devices) erlauben Anwendern den Zugriff auf Informationen, die zurzeit populärsten Geräte in dieser Kategorie sind PDAs · anfangs waren PDAs auf das Verwalten von Terminen, Adressen und anderen persönlichen Daten beschränkt · neuere PDAs verfügen neben besserer Performance auch über drahtlose Netzwerkschnittstellen (z.B. Bluetooth oder WLAN) und werden zu mächtigen mobilen Netzwerkclients · immer populärer werden auch Mobilfunktelefone, die Teile der Funktionalität eines PDAs übernehmen Anwendungsbeispiele

16 Ambient Intelligence Beispiel 2: · Intelligente (Haushalts-)Geräte (Intelligent Appliances) · sind herkömmliche Geräte, die durch die Vernetzung und die Ausstattung mit mehr Intelligenz im Vergleich zu herkömmlichen Geräten verbessert werden · das sind z.B.: - Waschmaschinen, die sich über das Internet automatisch neue Waschprogramme herunterladen - Fahrkartenautomaten, die neben einfachen Fahrkarten auch Sitzplatzreservierungen etc. ausstellen können Anwendungsbeispiele

17 Ambient Intelligence Beispiel 3: · Intelligente Steuerungen (Smart Controls) · erlauben die Regelung von entfernten Geräten · in der Regel sind sie vernetzt und werden beispielsweise über Miniatur-Webserver angesprochen · weitere Beispiele für intelligente Steuerungen sind Smart Cards, die über Mikroprozessoren kryptographische Funktionalitäten bereitstellen · mit intelligenten Steuerungen wird es beispielsweise möglich, Lampen oder andere Geräte entfernt über HTML-Seiten oder Java Applets zu bedienen Anwendungsbeispiele

18 Ambient Intelligence Fazit Ambient Intelligence besitzt großes Potential im zukünftigen Leben Ambient Intelligence besitzt jedoch noch weiteren Entwicklungsbedarf.


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