Internet Rzeczy to jeden z fundamentów Przemysłu 4.0, jednak jego działanie może być łatwo zakłócone, jeśli na niewielkiej powierzchni znajduje się zbyt wiele urządzeń korzystających z sieci i danych GPS. Rozwiązanie tego problemu znaleźli naukowcy z MIT, których system wspomaga współpracę połączonych ze sobą urządzeń w warunkach, w których zazwyczaj systemy GPS zawodzą. Działanie sieci GPS w urządzeniach jest zakłócane przez powierzchnie odbijające sygnały, inne urządzenia czy samą budowę budynku. W większych magazynach dla działania sieci bezprzewodowych może się zrobić po prostu zbyt tłoczno.

Działanie systemu opiera się na uczeniu maszynowym. Urządzenia połączone z bezprzewodową siecią, zwane "węzłami", które pracują w miejscach zakłócających sygnał i mają problemy ze znajdywaniem swojej pozycji, łączą się z tym systemem. System te węzły traktuje jako kotwice, z których czerpie informacje, ponieważ stale transmitują sygnały. Ich siła, kąt i czas przybycia stanowią dla niego wskazówki na temat lokalizacji urządzeń w danym miejscu.

Mechanizm następnie zestawia ze sobą uzyskane dane na temat lokalizacji z innymi węzłami w sieci. Podczas tego procesu każdy węzeł rozpatruje dane związane z każdą możliwą lokalizacją urządzeń i wymienia je z systemem. W ten sposób wspomniane uczenie maszynowe redukuje zbędne informacje i wybiera tylko te, które mogą pomóc określić pozycję pożądanego urządzenia na podstawie dokonanych pomiarów i danych kontekstowych.

Podczas symulacji system stworzony przez naukowców okazał się znacznie lepszy od tradycyjnych rozwiązań. Wykazywał się on bowiem dobrym działaniem i precyzją nawet w warunkach, które teoretycznie stanowią granicę wydajności dla ustalania lokalizacji. Ponadto, gdy warunki pracy stale się pogarszały i tradycyjne techniki zawodziły, to nowy sposób lokalizowania urządzeń utrzymywał stabilność.

Źródło: MIT