La comunicación máquina a máquina (M2M) y el Internet de las cosas (IoT) tienen en común un gran número de dispositivos conectados, pero hay una diferencia esencial entre los dos: cómo se utiliza la información generada por todos estos dispositivos para crear valor. El IoT se alimenta de la convergencia de las comunicaciones M2M y el análisis de datos.

Las aplicaciones tradicionales de M2M suelen centrarse en la automatización y optimización de sistemas y procesos industriales, mientras que el IoT es un cambio de juego que proporciona a las empresas nuevos medios para renovar productos y servicios. Actualmente, todavía estamos en una era de M2M, con dispositivos conectados y tecnologías de comunicación desempeñando un papel destacado, pero las cosas están avanzando rápidamente: estamos presenciando un crecimiento explosivo de dispositivos conectados.

A diferencia del escenario “antiguo” de M2M, donde muchos de estos puntos finales eran máquinas existentes, ampliadas con un módulo de comunicación habilitado para SIM (y a menudo aún comunicándose a través de SMS o GPRS), el panorama del IoT muestra una amplia variedad de dispositivos habilitados para SIM, eSIM y sin SIM, con o sin una pila de protocolos de Internet incorporada. Se comunican a través de espectro con licencia y sin licencia, utilizando una variedad de opciones de conectividad de banda ancha (LTE), LPWA (NB-IoT, LoRa) y de corto alcance (Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, Z-Wave).

Las soluciones de M2M fueron diseñadas principalmente para monitorear cientos a miles de activos remotos, mientras que las redes y plataformas de IoT deberán escalar para recopilar datos de, gestionar y activar cientos de miles a millones de dispositivos conectados. Desde una perspectiva empresarial, M2M se centra principalmente en el ahorro de costos y la optimización de procesos, mientras que las aplicaciones de IoT permiten el crecimiento, la innovación y una experiencia mejorada para el cliente.

Donde M2M aborda aplicaciones “verticales”, desarrolladas como “silos” o “tubos de estufa” de un solo propósito, IoT está evolucionando hacia un modelo “horizontal” en el que los dispositivos y aplicaciones comparten funcionalidad e información para respaldar múltiples casos de uso, a través de una infraestructura de plataforma común. Los datos intercambiados entre máquinas están evolucionando desde alertas, alarmas y registros de ubicación estructurados y específicos de la aplicación hacia una mezcla de datos estructurados y no estructurados (incluido video) que pueden ser accedidos y compartidos por múltiples aplicaciones.

A medida que el hardware de almacenamiento y procesador evoluciona aún más, y las capacidades del análisis de datos y el software de inteligencia artificial se desarrollan, los consumidores y las empresas obtendrán cada vez más valor de los datos. Desde la detección, recopilación y monitoreo de datos en bruto, hasta el uso del análisis para crear conocimiento y, finalmente, permitir que las máquinas tomen decisiones autónomas.

Los riesgos de seguridad asociados con las aplicaciones de M2M son bastante limitados, ya que los puntos finales a menudo se comunican a través de conexiones de red privadas punto a punto (virtuales). Con la implementación masiva de dispositivos IoT vulnerables y gadgets conectados, y el crecimiento de los volúmenes de datos no encriptados intercambiados a través de redes no protegidas (como Internet público), la seguridad del IoT se ha convertido en un tema de gran preocupación.

En M2M, un solo proveedor o SI puede ser responsable del diseño, desarrollo e integración de una solución completa. Como las soluciones de IoT de extremo a extremo son más complejas, su implementación requiere un amplio alcance de tecnologías que van desde sensores y módulos conectados, hasta redes de comunicación y software de análisis de datos. También se requieren muchas habilidades, como la planificación y optimización de redes, el desarrollo de aplicaciones, la gestión de proyectos y la integración de sistemas. Por lo tanto, la colaboración entre diferentes partes interesadas es esencial para acelerar el desarrollo de nuevas aplicaciones.

Los desarrolladores de aplicaciones deben pasar de un enfoque de “ladrillo y mortero” que requiere un profundo conocimiento de todas las tecnologías subyacentes, hacia un proceso que enfatice la funcionalidad de la aplicación y el valor para el cliente final. Para lograr un Internet de las cosas “cualquier dispositivo, cualquier red, cualquier aplicación”, se necesitan plataformas de software que permitan la abstracción de la tecnología de red y dispositivo subyacente, y proporcionen a los desarrolladores funciones habilitadoras “listas para usar”.

En la transformación digital, los datos son un activo inmensamente valioso y a menudo desaprovechado. Se dice que “los datos son el nuevo petróleo” porque, al igual que el petróleo crudo, cuanto más se refina, más se puede hacer con él y más aumenta su valor. Solo piense en el precio de un barril de petróleo crudo en comparación con el de combustible para aviones…

Como ejemplo de cómo las aplicaciones de IoT pueden beneficiarse de los datos, centrémonos en la solución de análisis de video que Nokia lanzó recientemente en su plataforma IoT IMPACT. Según la firma de investigación IHS, había 245 millones de cámaras de vigilancia de video instaladas profesionalmente y operativas en todo el mundo en 2014, de las cuales se estima que más del 20% eran cámaras de red. Desplegadas en centros urbanos, espacios públicos y a lo largo de nuestras carreteras, transmiten información valiosa para garantizar la seguridad pública y controlar el tráfico, las 24 horas del día y los 7 días de la semana. Las nuevas cámaras instaladas en 2015 generaron 566 petabytes de datos de video por día, ¡lo cual es igual a todos los usuarios actuales de Netflix transmitiendo 1.2 horas de contenido de ultra alta definición al mismo tiempo!

Se espera que estos números sigan creciendo, impulsados por un mayor enfoque en la seguridad pública, las amenazas terroristas y la congestión del tráfico. Hoy en día, es prácticamente imposible para las ciudades monitorear manualmente miles de cámaras de CCTV simultáneamente. Requeriría una cantidad increíblemente grande de personas sentadas detrás de pantallas de video todo el día, mirando imágenes de tráfico y multitudes. Es por eso que se necesitarán soluciones de análisis de video inteligentes, que se basen en la conciencia situacional, apliquen técnicas de aprendizaje automático para comprender lo que es normal y lo que no lo es, y ejecuten aplicaciones innovadoras para resolver problemas específicos en muchos dominios diferentes.

La solución de Nokia, desarrollada en estrecha colaboración con Nokia Bell Labs, cuenta con análisis de video impulsados por aprendizaje automático que detectan automáticamente patrones y anomalías en las transmisiones de video en tiempo real, como accidentes de tráfico, vehículos que exceden la velocidad o entrada no autorizada en ubicaciones seguras, y activan alertas para tomar medidas adicionales. No es necesario transmitir video de resolución completa a través de una red o emplear un ejército de operadores humanos para verlo. Sin siquiera reconocer objetos como peatones o automóviles, los algoritmos visuales pueden detectar movimiento en un área a través de patrones de píxeles. Con el tiempo, pueden aprender los patrones típicos y detectar movimientos que son fuera de lo común.

En conclusión, pasar de M2M a IoT promete crear un valor significativo. Los proveedores de servicios, los desarrolladores de aplicaciones y los usuarios finales se beneficiarán al poder analizar y reutilizar datos en nuevas aplicaciones y modelos de negocio. Como industria, estamos listos para comenzar a diseñar e implementar la infraestructura que aproveche las economías de escala y ayudar a allanar el camino desde casos de uso de M2M personalizados hacia un mundo programable impulsado por IoT.

Lea más sobre la plataforma IoT IMPACT de Nokia y nuestra solución de análisis de video. Únase a nosotros en el Mobile World Congress 2017. En el stand de Nokia mostraremos 12 casos de uso globales, que demuestran nuestra colaboración abierta con más de 50 empresas en nuestro ecosistema de la comunidad IoT, lo que permite modelos de negocio innovadores para el transporte, la energía, las ciudades inteligentes y la atención médica.

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