Internet inteligentnih uređaja

Predavanje 15

Pametna okruženja – deo 3

2

Pametna poljoprivreda

3

Pametna poljoprivreda

– Zbog povećane potražnje za hranom ulažu se napori u razvoj tehnologija koje bi

unapredile proizvodnju, uz održivo korišćenje postojećih resursa.

– Primena mobilnih, satelitskih i tehnologija interneta inteligentnih uređaja naziva se

precizna poljoprivreda (precision agriculture) ili pametna poljoprivreda.

– Osnovni ciljevi pametne poljoprivrede su:

• povećanje prinosa;

• efektivno korišćenje vode;

• efikasnije poslovanje u poljoprivredi.

4

Pametna poljoprivreda – arhitektura

– Osnovni elementi arhitekture sistema pametne poljoprivrede su:

• IoT infrastruktura pametne farme;

• Informacioni sistem pametne farme;

• Eksterni servisi.

5

Pametna poljoprivreda – IoT infrastruktura

– Standardne IoT elemente pametne farme čine senzori, RFID čipovi, mikrokontroleri i

mrežna oprema.

– Tipični senzori koji se koriste u poljoprivredi su senzori vode, kvaliteta zemljišta,

fotosinteze, fotometrijski, biološki, meteorološki, za detekciju korova, dendrometri i dr.

– Karakteristike senzora:

• Niska cena, male snage, manje brzine prenosa, autonomni rad, male veličine;

• Za napajanje senzora se koriste baterije ili solarne ćelije. Duži vek trajanja baterija (po mogućnosti

veći od 8 meseci);

• Robusnost na promene parametara u okruženju – temperatura, vlažnost, kiša, vetar i sl.

• Jednostavan korisnički interfejs koji omogućava efikasnu konfiguraciju u upravljanje.

6

Pametna poljoprivreda – informacioni sistem

– Informacioni sistem pametne farme (engl. Farm Information System) je sistem za

prikupljanje, obradu, skladištenje i distribuciju podataka u vidu informacija koje su

potrebne za obavljanje određenih aktivnosti na farmi.

– Elementi informacionog sistema pametne farme su:

• Komunikaciona infrastruktura;

• Hardverska infrastruktura;

• Softverska rešenja za nadgledanje i upravljanje resursima pametne farme,

izveštavanje, napredne analize i predviđanja.7

Pametna poljoprivreda – eksterni servisi

– Jedinstven sistem pametne poljoprivrede podrazumeva integraciju brojnih eksternih

servisa u infrastrukturu pametne farme:

1. Meteorološki servisi – kratkoročne i dugoročne vremenske prognoze na osnovu

kojih se vrši pravovremeno uzbunjivanje i reagovanje u slučaju iznenadnih nepogoda.

2. Servisi za globalno pozicioniranje – navigacija mašina i ljudi na pametnoj farmi i

bolje upravljanje geografski rasprostranjenim resursima.

3. Servisi elektronske uprave – efikasno dostavljanje izveštaja nadležnim organima i

drugim organizacijama.

4. Servisi podrške – Proizvođači opreme za poljoprivredu sve češće osim mašina i

alata prodaju servise podrške koje je neophodno integrisati sa kompletnom

infrastrukturom.

8

Pametna poljoprivreda

– Merenjem i praćenjem kvaliteta zemljišta može se optimizovati upotreba đubriva,

herbicida, i drugih zagađivača.

– Dobro razumevanje činilaca iz okruženja olakšava poljoprivrednim proizvođačima da

bolje predvide nevolje koje će uticati na biljke i onemoguće ih.

– Poljoprivredne mašine i alati se opremaju senzorima i računarima povezanim sa

internetom.

– U kombinaciji sa podacima o zemljištu, usevima, prognozi, itd, se može u realnom

vremenu planirati koja će mašina, kada i gde biti korišćena.

9

Pametno navodnjavanje

– Sistemi pametnog navodnjavanja služe za optimizaciju potrošnje vode, uz stvaranje

odgovarajućih uslova za rast i razvoj biljaka.

– Osnovni elementi pametnog sistema za navodnjavanje su:

• senzori temperature, vlage u zemljištu, kiše;

• aktuatori - ventili, pumpe, prskalice sa regulacijom pritiska;

• softver za kontrolu i upravljanje koji upravlja zalivanjem.

– Pametni sistemi za navodnjavanje su često kap po kap (drip system) kojim se voda

isporučuje direktno u zonu korena biljke.

– Za procenu potrebe useva za vodom, koriste se lizimetri koji mere isparavanje vode

sa terena i transpiraciju kroz biljke. 10

Pametna poljoprivreda

– IoT tehnologija se u stočarstvu koristi za praćenje kretanja (RFID čipovi) i zdravlja

domaćih životinja, čuvanje podataka o istoriji pregleda, vakcinacijama i sl.

– Podaci prikupljeni sa senzora integrišu se u informacioni sistem pametne farme i

koriste se za identifikaciju epidemija i sl.

– Pametno šumarstvo podrazumeva primenu različitih senzora koji mogu da prave

slike ili snimke okruženja, na osnovu kojih se mogu detektovati i analizirati parametri

okruženja.

– Analiza i klasifikaciju štete, analiza pokrivenosti zemljišta đubrivom, segmentacija

terena, detekcija požara i sl.

11

Primena dronova u poljoprivredi

– Dronovi se koriste u pametnoj poljoprivredi za daljinsko merenje odnosno prikupljanje

podataka u realnom vremenu (npr. o stanju useva, broju stabala, prisustvu štetočina i

sl.).

– Lete autonomno, bez potrebe da njima neko upravlja, uz interakciju sa korisnikom

preko telefona, laptopa ili drugog prenosivog uređaja

– Za sat letenja mogu pokriti teritoriju od preko stotinu hektara. Planovi letenja se mogu

dinamički određivati.

– Primer za primenu IoT tehnologija u stočarstvu je upotreba dronova za praćenje

kretanja životinja na otvorenom i zaštita od eventualnih krađa u okviru projekta

„nebesko ovčarstvo“.12

Pametno zdravstvo

13

E-zdravstvo

– E-zdravstvo podrazumeva korišćenje informacionih tehnologija za unapređenje

kvaliteta medicinskih usluga i praćenja zdravstvenog stanja pacijenata.

– Objedinjuje medicinsku informatiku, javno zdravlje i zdravstvene usluge preko

interneta.

– Obuhvata sledeće 3 oblasti:

• Dostavljanje zdravstvenih informacija za zdravstvene radnike i pacijente putem

interneta i telekomunikacionih mreža;

• Obrazovanje i obuka zdravstvenih radnika za primenu novih informacionih

tehnologija s ciljem da se poboljšaju zdravstvene usluge;

• Upotreba elektronskog poslovanja u upravljanju zdravstvenim sistemom.

14

E-zdravstvo

– Karakteristike i ciljevi e-zdravstva:

• povećanje efikasnosti i smanjenje troškova poslovanja;

• poboljšanje komunikacije zdravstvenih ustanova standardizacijom;

• unapređenje kvaliteta nege;

• poboljšanje evidencije;

• kreiranje baza znanja medicine i ličnih elektronskih kartona dostupnih putem

interneta;

• uspostavljanje jednostavnije komunikacije lekara i pacijenata;

• edukacija lekara za primenu savremenih informacionih tehnologija u zdravstvu;

• proširenje obima zdravstvene zaštite van konvencionalnih granica;

• etika u privatnosti i zaštiti pacijenata;

• jednakost u pružanju zdravstvene zaštite bez obzira na društveni status i lokaciju

pacijenta. 15

E-zdravstvo

– E-zdravstvo obuhvata:

• zdravstveni informacioni sistem,

• elektronski zdravstveni karton,

• telemedicinu,

• mobilno zdravstvo,

• medicinsku informatiku,

• zdravstveno-naučni menadžment.

– Obezbeđuje prikupljanje podataka putem senzora, koji se kasnije koriste za bolju

prevenciju, uspešniju zdravstvenu zaštitu i pružanje medicinskih usluga na daljinu.

– Pospešuje humanizaciju tehnologije u službi zdravstvene zaštite, koja postaje

mobilna, minijaturna i efikasnija. Znatan broj startup projekata zasnovan je na

mobilnim i tehnologijama wearable computing-a. 16

IoT u zdravstvu – primeri

– Pametni štapovi koji šalju upozorenje starateljima ako detektuju pad.

– Slušni aparati povezani na internet koji se mogu kontrolisati preko telefona.

– Pametne naočare za osobe sa oštećenim vidom.

– Čarape koje detektuju otoke na stopalima.

– GPS praćenje pacijenata sa demencijom.

– Wearable uređaji za kritične slučajeve koji detektuju padove i zovu u pomoć.

– Obuća sa vibrirajućim ulošcima koji pomažu u izbegavanju padova.

– Wearable uređaji koji mere pritisak, težinu, puls, zasićenost kiseonikom, fizičku

aktivnost, san.

– Pametni kreveti koji mogu da prilagode tela svojih korisnika da bi zaustavili hrkanje;

koji prate navike u pogledu sna ili greju po potrebi.

17

Body Area Networks

– Nosivi biomedicinski senzori pulsa, pritiska, temperature, itd. se mogu povezati u

Wireless Body Area Network (WBAN) kako bi se njihovi podaci mogli dostavljati

automatski, bez prekida i u realnom vremenu.

– WBAN mreže mogu biti:

• Wearable – praćenje pulsa, pritiska, glukoze, itd; praćenje parametara okruženja u

slučaju policajaca i vatrogasaca kako bi se smanjio rizik tokom nesreća.

• Implantable – uređaji za analizu biohemije krvi, pametne tetovaže, pametne pilule.

– Žičane mreže (BAN) mogu da predstavljaju jeftiniju alternativu u nekim slučajevima,

ali nisu pogodne za dugotrajno korišćenje. Ovakve mreže mogu da budu nepogodne

za nošenje i ograničavaju mobilnost korisnika. Takođe može doći do povremenih

prekida u vezi i oštećenja.

– Naprednija verzija žičanih mreža su provodljive tkanine, ali one su obično lošije

izdržljivosti i teže se peru, što rezultuje lošom konekcijom posle dugotrajne upotrebe.18

Pametne kuće u e-zdravstvu

– U slučaju pametnih kuća za negu (npr. za stare osobe), centralni BAN čvor prikuplja

sve podatke, vrši delimičnu obradu podataka i funkcioniše kao gejtvej ka PAN/WSN

mreži koja pokriva prostor kuće.

– Pametne kuće mogu da prikupljaju podatke o nivou osvetljenja, temperaturi, pritisku,

gasovima, nivou kiseonika i o aktivnosti ukućana.

– Centralni računarski sistem može da prikuplja podatke sa BAN i PAN mreže,

kombinuje ih, i na osnovu njih kontroliše uređaje za ovlažavanje vazduha,

generisanje kiseonika i klima uređaje.

– Takođe može da šalje podatke staratelju i zove u pomoć u slučaju neke kritične

situacije.19

Wearable uređaji

OrCam MyEye 2.0 –

dodatak koji se postavlja na

naočare i može da

prepoznaje iščitava tekst,

boje i lica.

20

Somnox sleep robot – jastuk

koji „diše“ na optimalan

način za dobar san i pušta

uspavanke.

L’Oreal’ UV sense –

elektronski senzor bez

baterije koji može da meri

nivo izlaganja suncu. Preko

NFC-a može da se poveže

sa telefonom.

Wearable uređaji – slušni aparati

– Slušni aparati su oblik wearable uređaja koji postoji i razvija se već decenijama.

– Povezuju se sa mobilnom aplikacijom kroz koju je moguća:

• Kontrola jačine zvuka;

• Kontrola načina filtriranja (tzv. ekvilajzer);

• Ažuriranje podešavanja odgovorom na nekoliko pitanja koja se onda šalju lekaru.

Lekar generiše nova podešavanja i dostavlja ih na telefon;

• Nalaženje slušnih sredstava puštanjem zvuka;

• Streaming audio sadržaja sa mobilnog uređaja;

• Integracija sa TV-om i drugim kućnim uređajima.

21

Wearable uređaji

EarlySense Live – prati

puls, disanje, nivo stresa i

cikluse sna; omogućava

pregled sa mobilnog

telefona i deljenje podataka

sa starateljem. 22

RAPAEL Smart glove –

rukavica koja prati sve

pokrete pacijenta; koristi se

u procesu rehabilitacije.

Omron project zero 2.0 –

merač pritiska, fizičke

aktivnosti, sna.

Wearable uređaji

Dreem – primenjuje

tehnike indukcije sna

pomoću zvuka.

Poseduje alarm.

Integrisan sa mobilnom

aplikacijom. 23

Abilify MyCite – tablete koje u sebi

sadrže razgradive senzore. U

trenutku razgradnje šalju signal kojeg

hvata nalepnica na stomaku. Služi za

kontrolu unosa tableta kod osoba sa

demencijom.

Head Impact Monitor

System – namenjen

sportistima, prati sve

potrese glave.

Wearable uređaji u zdravstvu

– Pozitivni efekti i korisnost za lekare i druge zdravstvene radnike:

• Podaci o pacijentu radi unapređenja kvaliteta usluga.

• “Hands-free” za efikasnost u sterilnim i aseptičnim odeljenjima.

• Obuka i saradnja preko ličnog i aktivnog učestvovanja.

– Pozitivni efekti i korisnost za zdravstvena osiguranja:

• Wearables imaju tendenciju da poboljšaju zdravlje članova porodice, a ujedno

smanjuju troškove lečenja.

– Pozitivni efekti i korisnost za pacijente:

• Unapređenje zdravstvenog stanja preko neprekidne motivacije.

• Jednostavno prikupljanje podataka.

• Visoko dostupna tehnologija.

• Bolja zdravstvena nega. 24

IoT u zdravstvu – rizici

– Mnogi od wearable i e-health uređaja su integrisani u Big Data ekosistem digitalnog

zdravlja i marketinga koji se fokusira na skupljanje i monetizaciju ličnih i zdravstvenih

podataka sa ciljem vršenja uticaja na ponašanje potrošača.

– Marketinške prakse koje ugrožavaju privatnost korisnika u kontekstu e-zdravstva

obuhvataju:

1. condition targeting – targetiranje korisnika u skladu sa zdravstvenim problemom

koji imaju

2. look-alike modeling – definisanje pojma idealnog potrošača i ekstrapolacija njegovih

osobina na druge korisnike kako bi se identifikovali oni najsličniji njemu.

3. prediktivne analitke, “scoring“.

4. kupovina i prodaja korisnicima u realnom vremenu – npr. sajt prodaje reklamni

prostor kompanijama koje se reklamiraju na osnovu karakteristika i ponašanja

korisnika.

25

Pametna e-uprava

26

Pametna e-uprava

– Pojam e-uprava se odnosi na primenu elektronskih komunikacija s ciljem da se

unapredi informisanost građana i olakša komunikacija i realizacija transakcija

građana, preduzeća i državnih organa.

– IoT tehnologije pomažu građanima da zadovolje određene potrebe, a državnim

organima da pravovremeno obezbede resurse, naplate usluge i unaprede upravljanje

u javnom sektoru.

– Pametna uprava odnosi se na integraciju informacija i tehnologija u planiranju,

upravljanju i funkcionisanju svih oblasti i procesa javne uprave.

27

Pametna e-uprava

– Osnovna karakteristika pametne e-uprave je dvosmerni tok informacija između

građana i uprave da bi se omogućila efikasna distribucija informacija, veća

participaciju građana i umrežavanje.

28

Tradicionalna

e-upravaPametna e-uprava

Pametna e-uprava

– Pametna uprava je najveći stepen razvoja e-uprave i prolazi kroz sledeće faze:

• Dostupnost informacija - jednostrano upravljanje bez direktnog učešća građana.

• Razumevanje informacija - jednostrano upravljanje uz onlajn pristup podacima

korišćenjem većeg broja kanala pristupa (RSS, društvene mreže, i dr.).

• Svrha informacija - podaci iz isporučuju kroz veći broj kanala (npr. mobilni telefoni)

sa ciljem obaveštavanja građana u realnom vremenu.

• Pametna e-uprava - vođenje u skladu sa mišljenjima građana uz brzu i laku

saradnju građana sa upravnim organima, kao i građana međusobno.

29

Infrastuktura pametne e-uprave

– Tehnologija interneta inteligentnih uređaja – omogućuju integraciju fizičkih

objekata sa informacionim sistemima organa javne administracije (pametni gradovi,

obrazovne i zdravstvene institucije su deo infrastrukture pametne e-uprave).

– Big data tehnologija – omogućuje da se velike količine podataka koje se prikupljaju

u različitim delovima javne uprave integrišu i upotrebe u cilju pružanja kvalitetnijih

servisa građanima i preduzećima.

– Crowdsourcing tehnologija – najčešće se realizuje korišćenjem mobilnih servisa i

servisa društvenih mreža i omogućuje bolju saradnju između građana, brzo

prikupljanje informacija od građana i njihovo veće učešće u pokretanju inicijativa i

donošenja odluka najvećim delom u lokalnoj upravi.

30

Otvoreni podaci

– Da bi se povećala transparentnost i odgovornost državnih organa, ubrzalo kreiranje

novih digitalnih servisa i omogućila brža interakcija s građanima, uveden je koncept

otvorenih podataka.

– On podrazumeva da podaci budu dostupni svim građanima, što vodi ka većem

poverenju u servise javne uprave.

– Otvoreni podaci se nude u nekom od standardnih formata (XML, JSON) i distribuiraju

preko namenskih platformi, kao što su:

• Socrata,

• Factual,

• Ckan i druge.

31

Sigurnost u pametnim okruženjima

32

Sigurnost u pametnim okruženjima

– Da bi pametna okruženja bila sigurna, potrebno je da budu što jednostavnija, da su

uređaji stalno povezani s mrežom i da postoje garancije za bezbednost podataka.

– Postojeća IoT rešenja predstavljaju konvergenciju informacionih tehnologija i

operativnih mrežnih tehnologija, pri čemu se jedne i druge rukovode drugačijim

prioritetima i imaju različite potrebe u pogledu bezbednosti.

– Sa aspekta IT najpreči zadatak je zaštita poverljivosti podataka.

– Kod operativnih mreža najpreči zadaci su fizička bezbednost i sigurno pristupanje.

33

Bezbednost inteligentnih uređaja

– Osnovni izazov – kako sve veći broj uređaja učiniti bezbednim.

– Jedan pristup je da se izvestan stepen inteligencije ugradi u IoT uređaje pri

dizajniranju, što podrazumeva da on bude u stanju da prepoznaje napade i da koristi

pripremljene mere bezbednosti.

– IoT uređaji imaju IPv4 ili IPv6 adrese, što znači da mogu biti otkriveni i napadnuti.

Veliki broj uređaja sa ugrađenim jeftinim senzorima ne može da upravljanja

identitetima ili dozvolama za pristup.

– IoT uređaji obično nemaju kapacitete za uspostavljanje bezbedne komunikacije sa

drugim uređajima. Praksa je pokazala da pri dizajniranju IoT uređaja u velikom broju

slučajeva jednostavna upotreba ima prednost u odnosu na bezbednost.34

Mere bezbednosti

– Neophodan višeslojni pristup i posmatranje sigurnosti aplikacije sa više aspekata:

mreže, servera, kôda, baze podataka, korisnika itd. Uređaj mora biti bezbedan sve

vreme, od izrade do korišćenja u operativnom okruženju.

– Bezbedno pokretanje (Secure booting) – prilikom prvog pokretanja sistema, pokreće

se proces autentifikacije i provere integriteta korišćenjem digitalnih potpisa. Na ovaj

način se omogućuje da se učita samo softver ovlašćen za taj uređaj i potpisan od

strane ovlašćenog lica.

– Kontrola pristupa (Access control) – obavezna i zasnovana na jasno definisanim

ulogama, što je ugrađeno u operativni sistem. Korisnici mogu da pristupe samo

resursima potrebnim za određeni posao. Ako je ugrožena bilo koja komponenta,

kontrola pristupa osigurava da napadač ima minimalni ili nikakav pristup drugim

delovima sistema. 35

Mere bezbednosti

• Autentifikacija uređaja (Device authentication) – treba odrediti način autentifikacije

krajnjih uređaja prilikom njihovog priključivanja na mrežu. Krajnji uređaji tipično

nemaju korisnike koji bi uneli podatke za pristup mreži.

• Fajervol i sistemi za prevenciju upada – nadziru saobraćaj ka uređajima u okviru

ograničenih mogućnosti koje poseduju.

• Ažuriranje i ispravke softvera – tokom rada uređaj prima razna ažuriranja i ispravke

softvera. Potrebno je obezbediti ograničeni propusni opseg, koristiti periodičnu

povezanost uređaja i isključiti mogućnost ugrožavanja funkcionalne sigurnosti.

36

Literatura

– Cirani, S., Ferrari, G., Picone, M., & Veltri, L. (2018). Internet of Things: Architectures,

Protocols and Standards. John Wiley & Sons.

– Božidar Radenković, Marijana Despotović-Zrakić, Zorica Bogdanović, Dušan Barać,

Aleksandra Labus, Živko Bojović, (2017). Internet inteligentnih uređaja, Fakultet

organizacionih nauka. Univerzitet u Beogradu.

– Doc. dr Miloš Milutinović, (2017). Internet inteligentnih uređaja, Visoka škola

akademskih studija „Dositej“, Beograd.

37