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

Ambient Intelligence => Ubiquitous Computing => „smarte Dinge“ · 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“

Ambient Intelligence Voraussetzungen · 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)

Ambient Intelligence Voraussetzungen Preisverfall Hardware: · das Moore‘sche 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

Ambient Intelligence Entwicklung 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

Ambient Intelligence Entwicklung Beispiel: · 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: ein„smarter“ 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

Dezentralisierung, Diversifikation, Entwicklung 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

Ambient Intelligence Klassifizierung 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

Ambient Intelligence Klassifizierung 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

Ambient Intelligence Klassifizierung 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)

Ambient Intelligence Klassifizierung 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

Ambient Intelligence Forschungsbereiche „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

Ambient Intelligence Forschungsbereiche 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  

Ambient Intelligence Forschungsbereiche 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  

Ambient Intelligence Anwendungsbeispiele 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

Ambient Intelligence Anwendungsbeispiele 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

Ambient Intelligence Anwendungsbeispiele 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

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