IT-teaduskonna tudeng Indrek Guitor räägib nutika süsteemi olemusest ja selle tööpõhimõtetest, näidetena nutika süsteemi toimimisest käsitletakse TalTech nutimaja ning Cumulocity pilveplatvormi.

Loe lisaks blogipostitusi:
Nutikamaja ehitamine: Riistvara
Nutimaja ehitamine: Tarkvara
Cumulocity IoT platvorm liidab kõik seadmed ühtsesse süsteemi
Sissejuhatus Asjade Internetti

TalTech Iseauto valmib TalTech infotehnoloogia-ja inseneriteaduskonna tudengite ning Silberauto AS koostööna. Projekti ühe partnerina on kaasatud ka ABB.

Video valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

IT-teaduskonna tudengid Jürgen Soom, Elvar Liiv ja Mirjam Feodorov räägivad oma rollist Iseauto projektis ning millise väärtusliku kogemuse nad projektis osalemisest said.

Lisaks arutavad Jürgen ja Elvar, miks neile asjade interneti valdkond huvi pakub.

Vaata ka videopostitust: Iseautost ja Asjade internetist

Loe lisaks blogipostitusi:
TalTech Iseauto saamislugu. 1/4: Olemasoleva auto lammutamine
TalTech Iseauto saamislugu. 2/4: Testauto juhtimine isetehtud riistvaraga
TalTech Iseauto saamislugu. 3/4: Bussi ehitamine
TalTech Iseauto saamislugu. 4/4 Iseauto ülevaade

TalTech Iseauto valmib TalTech infotehnoloogia-ja inseneriteaduskonna tudengite ning Silberauto AS koostööna. Projekti ühe partnerina on kaasatud ka ABB.

Video valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Liikluskeskkond koosneb väga paljudest erinevatest objektidest, näiteks valgusfoorid, liiklusmärgid, ülekäigurajad, sõiduradasid eraldavad jooned jne. Autojuht peab pidevalt ümbruskonda jälgima, et kõik vajalik info kätte saada. Paljud teadmised ja tunnetused omandatakse kogemuste kaudu. Selliseks tunnetuseks võiks olla näiteks see, millal võiks üks valgusfoor värvi muuta ning kas enne fooritule punaseks muutumist jõutakse ristmik ületada või mitte. Enamus valgusfoore on programmeeritud teatud kindla aja tagant värvi muutma, kuid üksikud foorid, näiteks ülekäiguradadel, on paindlikuma muutumisgraafikuga ja reageerivad inimese nupuvajutusele. Kui isejuhtival autol oleks võimalik lähenevate fooride kohta internetist täpne foorimuutumise aeg küsida, siis saaks sõitu planeerida nii, et foorini jõutakse täpselt siis, kui foor muutub roheliseks. Nii oleks võimalik tagada sujuvam sõit, misläbi muutub liiklus turvalisemaks, kui ka tekib võimalus energia kokkuhoiuks. Isejuhtiv auto võiks “vastutasuks” omalt poolt fooride haldamise süsteemidele edastada oma asukoha ja planeeritava trajektoori, misläbi saaks fooride tsükleid planeerida nii, et võimalikult efektiivselt autosid ristmikult läbi lasta. See oli vaid üks näide sellest, kuidas liikluskeskkonna objektidega suheldes saab liikluse muuta turvalisemaks ja energiasäästlikumaks.

Lisaks liikluskeskkonnas statsionaarselt paiknevate objektidega suhtlemisele (nt liiklusmärgid, valgusfoorid jms), võiksid isejuhtivad (ja miks mitte ka inimese juhitavad) sõidukid omavahel infot vahetada. Suhtlus toimuks väga sarnaselt tuntud liiklusrakendusele Waze, kus saab teiste sõidukijuhtidega jagada informatsiooni ohtude, liiklusummikute jms kohta. Erinevalt inimesest suudaks isejuhtiv auto info vastavasse keskkonda edastada viisil, kus tema tähelepanu ümbritseva keskkonna suhtes ei väheneks ning seeläbi oleks tagatud suurem turvalisus liikluses. Inimesel võtab Waze’i rakendusse ohtlikust objektist märke tegemine mitu sekundit, isejuhtivas sõidukis paikneval arvutil aga tuhandeid kordi vähem. See paar sekundit, mil inimese tähelepanu on hajutatud, võib põhjustada tõsise liiklusõnnetuse, mis halvimal juhul võib tähendada elukaotust mõnele inimesele või loomale. Teiseks oluliseks infovahetuse osaks võiks olla isejuhtivatele autole paigaldatud sensoritega kogutud info edastamine. Näiteks lidarite poolt koostatud ümbruskonna punktipilve (mida võime lihtsustatult nimetada ka lokaalseks kaardiks) andmebaasi üleslaadimine võiks võimaldada sama kaarti sealt alla laadida ja kasutada ka teistel isejuhtivatel sõidukitel piirkonnas orienteerumiseks. See võimaldaks isejuhtivatel autodel uutesse piirkondadesse sattudes seal koheselt hakkama saada. Siit võib omakorda järeldada, et mida rohkem on liikluses isejuhtivaid sõidukeid, kes oma lokaalseid kaarte jagavad, seda suuremal alal suudavad isejuhtivad sõidukid kergesti hakkama saada ning seda uuem info on pidevalt andmebaasides. Eelnevat kokku võttes võib öelda, et omavahelise suhtluse läbi suudaksid isejuhtivad sõidukid oluliselt parandada nii liiklusohutust kui ka üldist toimetulekut keerulises liikluskeskkonnas.

Kui siiamaani sai kirjeldatud tegevusi, mis on otseselt seotud isejuhtiva sõiduki juhtimisega, siis internetis olemine annab sõidukile veel teisigi eeliseid. Näiteks võiks serverisse laetava uue tarkvara isejuhtiv sõiduk ise alla laadida ja ära uuendada. Kui ühel ettevõttel on sadu või tuhandeid isejuhtivaid autosid, mis igapäevaselt liikluses liiklevad, siis on iga tootja soov, et autol jookseks kõige uuem tarkvara. Lisaks iseseisvale tarkvara uuendusele võiks Iseauto näiteks rektor Jaak Aaviksoo kalendrist lugeda välja kohtumise mõnes teises linnaku hoones ning talle õigeaegselt järgi minna (saates näiteks kohale jõudes sõnumi) ja ta kohtumisele sõidutada. Siia võib veel lisada isejuhtiva sõiduki suhtluse kodus paiknevate seadmetega nagu näiteks kohvimasin, millele on võimalik edastada teade koju saabumise kellaajast ning kui inimene koduuksest sisse astub, ootaks soe kohv juba masinas. Antud näidete puhul on tegu nii turvalisus- kui ka mugavusteenustega, mida isejuhtivad autod pakkuda saaksid ning seeläbi oleks isejuhtiva auto kasutajal vähem asju, mille pärast muretseda ning üldine elukvaliteet tõuseks.

Viimase punktina võiks vaadata isejuhtivate sõidukite suhtlust kasutajaga. Eelmises lõigus juba sai märgitud, et isejuhtiv auto võiks kasutaja kalendrist infot lugedes olla õigel ajal õiges kohas valmis teda peale võtma. Tihti aga inimeste plaanid muutuvad ja alati ei ole kõike ka kalendris kirjas, seetõttu võiks kasutaja saada igal ajal autole teada anda, et talle järgi tulla. Tänapäeval asub suurem osa töökohti kesklinna kõrghoonetes ja tihti on parkimine seal kandis väga kallis või on peaaegu võimatu parkimiskohta leida. Nii võikski isejuhtiv sõiduk olla kasutajast eemal ning käsu peale talle järgi tulla. Sellist infovahetust kasutajaga ei ole võimalik tänapäeval ilma interneti vahenduseta pidada.

Kõik eelnev oli vaid üks väike osa näidetest, mis teeb isejuhtivast sõidukist osa asjade internetist ning missuguseid funktsioone võiks ta täita. Kõige olulisemad tulemid on liiklusohutuse suurenemine ning inimese elukvaliteedi paranemine. Et asjade internet ja isejuhtivad autod on kiiresti arenev valdkond, siis jääme huviga ootama, milliseid asjade interneti lahendusi isejuhtivad autod meile tulevikus pakuvad.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Autor: Karin Härmat, Foto: Mari Öö Sarv
Esmalt ilmunud ajakirjas “Mente et Manu” 1 (1875) märts 2019

Asjade internet või IoT (Internet of Things) on viimase aja moesõna. Valdkond kasvab hirmuäratava kiirusega ning erinevatel andmetel on järgmiseks aastaks inimesed üle maailma soetanud endale kodudesse üle 20 miljardi IoT seadme. Üksteisega informatsiooni jagavad ja vahetavad seadmed on praeguseks uus normaalsus, mis tõstatab kohe hulga turvalisusega seotud teemasid.

Arvutisüsteemide instituudi teaduri Mairo Leieri hinnangul võime praegust olukorda hinnates kindlad olla, et asjade internet on endiselt populaarsust kogumas ning uued lahendused ootavad kasutusele võtmist. „Mõned eksperdid on julgenud väita, et järgmise kümnendi jooksul jõuab internetti mitukümmend miljardit seadet ehk üle saja seadme sekundis,“ toob ta välja kõneka ennustuse. Lisaks argiseadmetele on tõenäoliselt oodata tööstusseadmete pilvetoomist vastavalt automatiseeritud tööstuse neljandale versioonile (Industry 4.0) ning eelmisel aastal TalTechi linnakus käivitunud 5G andmesidevõrku ehitatakse üles justnimelt arvestades sinna kolivaid võimalikke nn asju.

Moodne kodu on targem kui peremees…

Kui randmel kantavad aktiivsusmonitorid on väga tavalised, siis praeguse aja nutikodust võib leida näiteks soojuspumba, mis jälgib elektribörsil olevat hinda ning leiab kõige sobivama paketi. Või siis reguleerib nutikodu automaatselt koduse õhusoojuse allapoole ajaks, mil oled puhkusereisil. Enne seda on sinu auto õppinud kasutuskogemuse järgi, millal sa kodust lahkud, ning teeb aegsasti salongi soojaks. Kui tuled aga puhkuselt tagasi, tuvastab välisuks omaniku näo järgi ning targad valgustid süttivad automaatselt nendes ruumides, kus elanikud liiguvad. Õhtuse hambapesu andmed liiguvad IoT hambaharja ja rakenduse kaudu automaatselt hambaarstini, kelle ülesanne on jälgida patsiendi suuhügieeni harjumusi ning kutsuda vajadusel vastuvõtule. Argipäeviti suudab külmkapp sinu eest e-poest kaubad tellida ja kodu välisuks avaneb kulleri saabudes, kes saab esikusse asjad maha panna tänu sellele, et nutikodu võtab koduvalve maha ainult esiku piirkonnast. Samamoodi liiguvad internetti näiteks haljastusega seotud teemad, nagu muruniitmine ja -kastmine ning sügislehtede või lumekoristus. Mairo Leieri sõnul ei ole enam kaugel aeg, kui tänavatele tulevad isejuhtivad lumelükkamise või tänavakoristuse masinad. Nagu näete, on rakendusi ja teenuseid, mis nutikoduga kaasas käivad, juba praegu kümneid ja kümneid ning see turg kasvab kiiresti.

Kuid mida ikkagi tähendab see, kui oled endale koju ostnud internetti ühendatud köögitehnika, pesumasina, kõlarid, valvekaamerad, meditsiiniseadmed, beebi- ja aktiivsusmonitorid või küttelahendused?

TalTechi Asjade Interneti Arenduskeskuse blogist (iot.ttu.ee/et/blog) võib lugeda, et inimestega seotud informatsiooni kogumine paneb paljusid esmalt kulme kergitama ja tekitab küsimusi, mis eesmärgil võidakse neid andmeid hiljem kasutada. Tegemist on õigustatud küsimusega, millega ülemaailmselt riiklikel tasanditel aktiivselt tegeletakse: kuidas säilitada inimeste privaatsus? Kindlasti ei hakka suuremat sorti andmete analüüs asjade poolt toimuma kohe ja praegu, vaid pigem ilmuvad uued lahendused meie kõrvale järk-järgult, kooskõlas turvastandardite, tehnoloogia arengu ja kohanemisvõimega.

…aga mitte turvaküsimustes

Jaan Priisalu TalTechi küberkriminalistika ja -julgeoleku keskusest ütleb, et turvalisuse teema peale tuleb hakata mõtlema kohe, kui oled endale ostnud mõne asja, mis läheb võrku või räägib teise elektroonilise vidinaga. Ta lisab, et asjade internetist ei saa praegusel ajal loobuda, kuna tänapäeva autodeski on juba 150 mikroprotsessorit, mis pidevalt salvestavad mingisuguseid andmeid. Samamoodi on kõikide teiste internetti ühendatud asjadega ning neid kasutavad inimesed ei pruugi endale teadvustada, mida aktiivsusmonitorist pärit terviseandmetega ette võetakse, kui need on kuhugi pilve üles laetud. „Tõeline turvaprobleem tekib siis, kui asjad hakkavad tegema midagi, mida sa ei soovi,“ räägib Priisalu. Ta selgitab, et kõik koduga seotud andmed on väga suur privaatsusrisk ning ettevaatlik tuleb olla kõigi andmetega, mis pilve lähevad. „Mõtle hoolega järele, kas soovid kõiki nutikoduga seotud andmeid internetis hoida. Põhimõtteliselt võid neid ka kohtvõrgus vaadata,“ soovitab küberturbeteadlane.

Kui turvakaamera või halvemal juhul beebimonitori pildi „pilve“ lased, siis saad ise kodust eemal olles küll infot näha, kuid sa ei tea, kes neid andmeid veel vaatab. Kohtvõrgus on võimalik turvakaamera pildile ligipääsu piirata ja ka aru saada, kui keegi sinu käest seda pilti varastab, kuid ka sina saad infole ligi vaid koduvõrgus. Pilves on sul teenusepakkujalt lubadus andmeid hästi hoida, kuid ei ole lootustki kontrollida, kas ta seda ka tegelikult teeb või milleks ja kellele ta neid andmeid veel jagab.

Muidugi ei taga kohtvõrgu kasutamine täielikku turvalisust ja teinekord on pilve kasutamine vajalik, seetõttu tuleks enda vajadused ja pakutavate lahenduste turvariskid läbi kaaluda. „Kui vastu saadav hüve on väike, siis tasub kaaluda, kas võimalik leke on selle eest mõistlik hind,“ soovitab Priisalu ja lisab olulise hoiatuse: „Kiputakse tootma asju, mille puhul sunnitakse kasutajat sisu pilve laadima – selliseid ei tasu osta, kus ennast ei saa kaitsta muidu, kui seadet välja lülitades.“

Kui asjade interneti seadmed ei ole küberkurjategijate eest kaitstud, siis on võimalik näha kõike, mis kellegi koduses võrgus toimub. Nii võib põhimõtteliselt võrku siseneda ka üle nutika lambipirni ja rünnata teisi koduvõrgus paiknevaid seadmeid. Jaan Priisalu selgitab, et isegi kui andmeid ei ole, siis keegi võib soovida kasutada võõrast salvestus- või arvutusvõimsust. „Selliste rünnakute vastu peaks oma IoT asjad ära tsoneerima ehk paigaldama alamvõrkudesse, kuid tulemüürimine on väga tüütu ja seda ei viitsi inimesed tavaliselt teha,“ märgib Priisalu. Kõik seadmeomanikud võiksid turvalisuse aspektist endale selgeks teha, kuidas aru saada, et mõnda tema seadet on rünnatud ja mida sel puhul teha. Seda võiks võrrelda koduse tulekustutiga, mida igaüks peab oskama vajadusel kasutada.

IoT seadmed on küberpahanduste väravaks

Moodsa pesumasinaga saad suhelda üle interneti, kuid ole kindel, et pesumasinale “uusi sõpru” pole tekkinud.

Lähiminevikust võime leida hulga näiteid, kui küberkurjategijad on kasutanud asjade interneti seadmeid, et korraldada rünnakuid ning viia rivist välja nii koduseid ruutereid kui ka globaalsete ettevõtete kodulehti. 2018. aastal nakatas VPNFilter pahavara üle poole miljoni ruuteri ligi 50 riigis. Selle abil on võimalik nakatada koduseid seadmeid, mis on ühendatud ruuteriga, mis seejärel võib muutuda kasutamiskõlbmatuks. Samuti võib see koguda ruuterist läbi käivaid andmeid, blokeerida võrguliiklust või varastada salasõnu.

Kolm aastat tagasi organiseerisid kolm noort meest USAs sadu tuhandeid IoT seadmeid nakatanud Mirai botneti rünnaku, mille tõttu katkestasid mõneks ajaks töö näiteks Net­flix, Spotify, Paypal ja globaal­ne internetiteenuseid pakkuv ettevõte Dyn. Mirai botnet kasutas ära vahetamata jäänud koduste IoT seadmete ja ruuterite tootjapoolseid kasutajanimesid (admin) ja paroole (user). Selle tõttu muutusid seadmed eemalt juhitavateks süsteemideks ning pahavara kasutas küberrünnaku elluviimiseks ära sadade tuhandete IoT seadmete andmetöötlusvõimsust.

Üks pahavara loojatest, tollal 21-aastane IT-tudeng Paras Jha muutis Miraiga kasutuskõlbmatuks näiteks oma koduülikooli arvutisüsteemid ning suutis edasi lükata ühe eksami, millel ta pidi osalema. Vähe sellest, mehed asutasid ka ettevõtte, mis pakkus küberturvalisuse teenust samale pahavarale, mille nad just olid loonud. Kolmik saadi peagi kätte ning 2018. aastal mõistis kohus neile viis aastat tingimisi vanglakaristust, 2500 tundi ühiskondlikult kasulikku tööd ning 127 000 dollarit valuraha kuriteos kannatanutele. Tänu koostööle FBIga vähendas Paras Jha oma karistust ning nõustab nüüd ametivõime teiste küberkurjategijate kättesaamiseks ja ennetustöö tegemiseks.

Kui internetti ühendatud seinakontakti saab üle võrgu sisse-välja lülitada, saab selle kaudu muudki teha.

Internetti on ühendatud kommunaalteenuste tarbimise mõõtmine ning elektri- ja gaasinäitude teatamiseks ei pea suurem osa Eesti elanikke enam midagi tegema, kuna need jõuavad automaatselt teenuseosutajani. See on mugav kindlasti nii tarbijale kui ka tootjale ning võimaldab paremini mõõta tarbimist ning automatiseerida arvete väljastamist. Viimasega nägid kümmekond aastat tagasi suurt vaeva USA veefirmad, kui kliendid hakkasid ühtäkki saama ülisuuri veearveid. Inimesed nii Atlantas, Clevelandis, Charlotte’is või Tampas olid harjunud 100 kuni 200 dollariliste veearvetega. kui ootamatult kasvasid numbrid 1000 kuni 7000 dollarini. Selgus, et automaatsed veearvestid olid paigaldatud ja taadeldud valesti ning mitmesuguste süsteemivigade tõttu jõudsid inimesteni kordades suuremad veearved. Siit edasi mõeldes võime ainult fantaseerida, kui suure pahanduse võiksid küberkurjategijad korda saata, kui neil õnnestuks sisse häkkida Eesti inimeste elektri- või gaasiarvestitesse.

Ise pead tark olema!

Kuidas aga nutikodu seadmed, nagu ruuterid või turvakaamerad, häkkeritele kättesaadavaks saavad? Enamasti ei ole neil sisseehitatud turvasüsteemi ning IoT seadmete tootjate jaoks ei ole see olnud ka prioriteet. Nii ei ole asjade interneti seadmetel tugevat turvasüsteemi ega tarkvarauuenduse võimalusi ning kasutatakse vaikimisi salvestatud paroole.

Jaan Priisalu sõnul saavad inimesed turvalisuse teema peale juba siis mõelda, kui seadmeid ostavad, valides tuntud tootjate IoT seadmeid vaid hea mainega veebisaitidelt. „Nii et kui midagi peaks juhtuma, siis on võimalik pöörduda ka tegelikult vastutava ettevõtte poole, kelle jaoks muutuvad küberturvalisusega seotud juhtumid maineküsimuseks,“ selgitab Priisalu.

Ole ise enda küberturvamees

Turvalise interneti teenuseid pakkuv ettevõte Norton ja hackernoon.com pakuvad nõuandeid, kuidas muuta oma nutikodu turvalisemaks

• Anna oma kodusele ruuterile ebatavaline nimi, mis on ainult sulle teada ega ole seotud sinu nime või tänavanimega. Tee aeg-ajalt oma ruuterile restart.

• Vaheta oma IoT seadmetele vaikimisi antud kasutajanimed ja paroolid. Kui seade ei võimalda neid vahetada, siis kaalu võimalust osta teine sarnane seade, mis seda võimaldab. Pane oma seadmetele ja wifi-võrgule tugev ja unikaalne salasõna.

• Kontrolli järele IoT seadme sätted ja turvalisuse seaded, kuna mõni neist ei pruugi teenida sinu privaatsust, vaid pigem tootja huvisid. Muuda ära funktsionaalsused, mida tingimata vaja ei lähe.

• Värskenda oma seadmete tarkvara regulaar­selt. Seadmete tootjad võivad sulle saata tarkvara uuendusi või hoia neil kodulehekülje abil silm peal ning värskenda tarkvara just turvalisuse suurendamise kaalutlusel.

• Uuenda oma IoT seadmeid – näiteks võib turvakaamera vajada väljavahetamist uuema mudeli vastu, kuna sellel on paremad turvalisuse omadused.

• Kui nutiseadme rakendused pakuvad kahe­astmelist autentimist (2FA – two-factor authentication), siis kasuta seda.

• Väldi avalikke wifi-võrke oma nutiseadmete haldamiseks. Kui pead seda siiski tegema, siis kasuta turvalist VPN-ühendust.

• Ole tähelepanelik seadmete tarkvara kokkujooksmisel – see võib muuta seadmed kõrvalistele isikutele kättesaadavaks.

Millised on IoT tehnoloogia tugevad ja nõrgad küljed?

Ühelt poolt muudavad kõik uued asjad meie elu lihtsamaks, kuid samas toovad kaasa võimalikke probleeme. Proovime siinkohal tähelepanu juhtida põhilistele punktidele.

Tugevad küljed

Informatsiooni kogumine võimaldab luua ja planeerida vajaduspõhiseid lahendusi. Tehisintellektirakendused aitavad analüüsi­da meie ümber kogunevat infot ning tuua välja olulised nüansid, mis aitavad välja töötada paremaid lahendusi.

Automatiseerides hoiame kokku aega, raha ja potentsiaalselt tarbitavat energiat, kuna nii ettevõtete kui meie endi peamine eesmärk on vähendada kulusid ja suurendada sissetulekuid. Üks võimalus selleks on automatiseerida neid kohti, mis kulutavad kõige rohkem raha ja aega.

Tehnoloogia loob põhja uute toodete ja teenuste arendamiseks. Kõik suuremad IT-ga seotud ettevõtted on üheks oma peamiseks eesmärgiks võtnud asjade internetiga seotud teenuste ja toodete arenduse, mis näitab omakorda, kui oluline see valdkond on.

Nõrgad küljed

Kuna pakutavad lahendused pole lõplikult välja kujunenud, on keeruline erinevaid seadmeid liidestada ja luua suuri ühtselt töötavaid süsteeme. Selline olukord on tingitud eelkõige tehnoloogia kiirest arengust.

Väga lihtne on uuendada regulaarselt tarkvara ühel või kahel seadmel. Kui aga võrku ühendatud seadmeid on palju, võib tekkida olukordi, kus kasutatakse iganenud tarkvara ning seega ollakse avatud võimalikele küberrünnakutele, mis tõusevad iga päevaga aina enam päevakorda.

Paljud teenused sõltuvad omavahelisest ühendusest ja andmete pidevast liikumisest, seega võib keskse rikke puhul tekkida märkimisväärne kahju mitmes süsteemis korraga.

Allikas: Blogipostitus: Sissejuhatus Asjade Internetti
Vt täiendavalt ka videopostitust: Mis loom on asjade internet ja kuidas seda süüakse?

Loe lisaks blogipostitusi:
TalTech Iseauto saamislugu. 1/4: Olemasoleva auto lammutamine
TalTech Iseauto saamislugu. 2/4: Testauto juhtimine isetehtud riistvaraga
TalTech Iseauto saamislugu. 3/4: Bussi ehitamine
TalTech Iseauto saamislugu. 4/4 Iseauto ülevaade

TalTech Iseauto valmib TalTech infotehnoloogia-ja inseneriteaduskonna tudengite ning Silberauto AS koostööna. Projekti ühe partnerina on kaasatud ka ABB.


Videoe valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

1. Mis on asjade internet?

2. Mis eesmärke täidavad asjade interneti tehnoloogiad?

3. Millised on asjade interneti tehnoloogiate puudused ja nõrkused?

4. Millega tegeleb TalTechi Asjade Interneti Arenduskeskus?

Täispikk video Asjade Internetist on leitav siit.
Asjade Interneti video esitlusloendi leiad siit.

Loe lisaks:
Blogipostitust: Sissejuhatus Asjade Internetti
Hariduse tehnoloogiakompass: Asjade internet


Videote valmimist on toetanud Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Järgnevas kahes blogipostituses näitame, kuidas on võimalik ise nutikodu prototüüpi ehitada. Eesmärgiks on valmis saada lihtne automaatikalahendus, kus liikumise peale läheks automaatselt leed põlema ning lisaks proovime sama valgustust juhtida nutitelefoni kaudu. Esimeses osas tutvustame, mida selleks vaja läheb, kuidas moodulid töötavad ja milline võiks olla ühendusmetoodika ning teises osas keskendume rohkem tarkvarale.

Töövahendid

1. Raspberry Pi 3B+*
2. LED ehk valgusdiood
3. 220 Ω takisti
4. PIR mini HC-SR505 liikumissensor
5. Makettplaadi juhtmed (jumper wires)

* Tegelikult sobib ükskõik milline versioon. Konkreetse ettevõtmise jaoks võivad erinevuseks olla GPIO viikude asukohad ja numbrid, mistõttu tuleks ühendamisel üle kontrollida vastavad tähistused paigutusplaanist (pin layout).

Vajalikud komponendid võib leida hästi varustatud elektroonikapoodidest nagu Oomipood, Yeint, Serigo või Ebay.

Juhtkontroller

Igasugune automaatjuhtimine vajab teatavat kontrollermoodulit ehk teisisõnu aju, mis loeb ja väljastab signaale sõltuvalt määratud juhtimisloogikale. Antud blogipostituse jaoks valisime selleks Raspberry Pi, mille küljes olevad GPIO (universaalpordid) viigud võimaldavad tarkvaraliselt pingesignaali lugeda (aru saada, kas viik on pingestatud välisseadme/loogika poolt) ja kirjutada (pingestada viiku). Lisaks sellele on seadet võimalik lihtsasti ühendada internetti, mis annab tugeva eelise andmete edastamiseks.

LED ehk valgusdiood

Otsetõlgituna tähendab LED valgust eraldavat dioodi. Tegemist on seadisega, kus laengute liikumisel ühelt pooljuhilt (katoodilt) teisele (anoodile) eraldub valgus. Seetõttu on leedi paigutamisel skeemi olulisel kohal selle suunaline paigutus. Õnneks on probleemi lihtsutamiseks välja mõeldud tähistused.

Nagu ka jooniselt näha on alati üks viik pikem (+ klemm) kui teine (- klemm). See tähendab, leed tuleb alati ühendada skeemile pikem “jalg” pingeallika poolel. Lisaks sellele tuleb tähelepanu pöörata pinge suurusele. Kui antakse liiga tugev pinge, võib valgusti (väga) kiiresti läbi põleda. Sobiv pinge on määratud valguse värvusega ning üldjuhul jääb vahemikku 1.8 – 3.3 V. Täpne väärtus on üldjuhul kirjas pakendil või tehnilisel kirjelduses.

Kui selgub, et pingeallikast tulev pinge on liiga suur valgusdioodi jaoks, tuleb skeemile lisada jadamisi takisti, mille eesmärgiks on osa tulevast pingest enda peale võtta. Sobiva takisti valimiseks võib kasutada erinevaid internetis olevaid kalkulaatoreid, kuid suure tõenäosusega oskab ilmselt aidata ka elektroonikakomponentide müüja või mõni tuttav asjatundja.

PIR (passive infrared detector) ehk liikumisandur

Kõik objektid, mille temperatuur on suurem, kui absoluutne null (-273.15 °C) eraldavad mingil määral soojusenergiat. Seda energiat on võimalik tunnetada infrapuna lainesagedise läheduses. Meie poolt pakutav liikumisandur töötab passiivses (sellest ka “P” täht) režiimis, mis tähendab, et liikumise tuvastamiseks sensor ainult “jälgib” keskkonda. Täpsemalt dekteeritakse nö soojusenergia muutumist, mis toimub keha (nt inimese või koera) liikumisel konkreetses alas.

Enne sensori lisamist automaatikasüsteemi, tuleb alati uurida, kuidas sellelt informatsiooni lugeda. Antud projektis kasutusel olev sensor pingestab liikumise tuvastamisel keskmise väljundviigu 3.3 V peale. Seega saame lihtsasti Raspberry Pi GPIO viigu lugemisoperatsiooniga teada, kas toimus liikumine (sisend on pingestatud) või mitte (sisend ei ole pingestatud).

Siinkohal tahaksime tähelepanu juhtida asjaolule, et konkreetne Raspberry Pi võimaldab lugeda 3.3 V pingesignaali. Kui see nii poleks, peaksime hakkama kas sensori väljundsignaali tõstma (võimendama) või siis langetama sõltuvalt juba seda töötleva seadme omadustest ja võimalustest.

Ühendamine

Raspberry Pi küljes asuvat konstantse 5 V väljundviigu ühendame liikumisanduri (PIR) toitmiseks ning universaalporte (GPIO) kasutame valgusdioodi (LED) juhtimiseks ja liikumisest märku andva signaali lugemiseks. Vajaliku info viikude omaduste ja tähistuste kohta saab leida spetsiaalsest paigutusplaanist (joonise vasakpoolne osa). Komponentide vaheliste kontaktide loomiseks on mugav kasutatada spetsiaalseid makettplaadijuhtmeid, mis skeemil on tähistatud sinisega. Vajadusel võib kindluse tagamiseks kasutada jootmistehnikat.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.

Asjade Internet ehk Nutistu [EKI] ehk Värkvõrk on interneti kaudu seotud asjade võrk, kus need asjad kasutaja ja üksteisega informatsiooni jagavad ja vahetavad ning koos teatud ülesandeid täidavad. Asjad ehk seadmed võivad olla nt nutitelefonid, köögitehnika, pesumasinad, autod, meditsiiniseadmed, aktiivsusmonitorid, hooned jms.  [Wikipedia]. Definitsioonist lähtuvalt võib arvata, et tegemist on justkui väga keeruka süsteemiga, kuid tegelikkuses puutume me igapäevaselt selliste süsteemidega kokku.

Kõik asjad/seadmed, mis meid igapäevaselt ümbritsevad ja mida kasutame, omavad meie  jaoks teatavast väärtust. Samas ei pööra me nende tegevusele suurt tähelepanu, me ei mõtle tihti sellele, millist informatsiooni võiksid need esemed koguda ja endas talletada. Vaatame siinkohal näitena kohvimasinat. Vastavate sensoritega suudaks kohvimasin kokku koguda, kui kanget, kui palju, millal ning kes kohvi tarbivad. Sellise informatsiooniga võiksime kohvimasina tegevust automatiseerida nii, et kööki sisse astudes oleks minule sobiv kohv juba valmis tehtud. Tegelikult mõistaksid seda lahendust disainivad insenerid väga kiiresti, et puhtalt kohvimasina kogutud informatsioonist ei piisaks, sest inimesed ei käitu iga päev minuti pealt samamoodi. Ehk oleks abiks see, kui teaksime, et kofeiini vajav keha on toolilt lahkunud, haigutab ning liigub köögi suunas? See aga tähendaks, et meil oleks vaja veel nö “tarkasid asju” (lisaks nutikale kohvimasinale), mis oskaksid inimese käitumise kohta informatsiooni koguda ja veelgi enam – neid andmeid üksteisele edastada ning selle põhjal analüüsida meie igapäevast käitumist. Selline „asjade“ süsteem loob võimaluse personaalselt iga inimese jaoks luua just talle sobiv keskkond, kus seadmed arvestavad selle inimese eripära ja käitumisega, tehes samaaegselt inimese elu mugavamaks.

Kuidas mõjutab tehnoloogia meie igapäevast elu?

Nagu eelnevast kohvimasina näitest välja tuli, võib seadmete poolt kogutud informatsiooni kasutamine muuta kontoriinimeste elu oluliselt mugavamaks. Kas ka elukeskkond võiks asjade internetist kasu saada? Kui vaataksime natukene teadlikumalt ümbruskonnas ringi, siis ilmselt paneksime üpriski kiiresti tähele, et väga tihti valgustatakse tänavaid, kus kedagi ei liigu. Tegelikult saab erinevate anduritega seda probleemi lihtsasti lahendada. Analoogselt töötab juba täna Asjade Interneti võimalusi kasutades Kalaranna tänav Tallinnas, mis lülitab kõnnitee valgustuse inimeste ja autode puudumisel välja. Lisaks sellele suudab tänav reguleerida valgust vastavalt sellele kas teekate on kuiv, märg või hoopis lumega kaetud. Veelgi enam, liikluse tiheduse jälgimine aitab linnaisadel märgata vajadust ja nõudlust uute teelõikude järele. Erinevate asjade poolt kogutud andmetele nutitänaval saab pilgu peale heita siin.

Ka hoonete planeerimisel arvestatakse tänapäeval erinevaid Asjade Interneti kasutusvõimalusi, paigutades sinna nutikaid seadmeid, mis oskavad muu maailmaga suhelda. Enamikes uutes ehitistes on üldjuhul olemas erinevad (gaasi, elektri ja vee tarbimise) kauglugerid, mis aeg-ajalt saadavad informatsiooni vastavale teenusepakkujale. Luksuslikemas kompleksides võib kohata isegi kodujuhtimise äppi, millega saab temperatuuri reguleerida, ukselukku liigutada, majja sisenevaid ja väljuvaid inimesi jälgida ning isegi sauna küttekollet aktiveerida. Populaarseks on muutunud ka suitsuandurid, mis suudavad iseseisvalt vajaduse korral abi kutsuda. Sellised funktsioonid teevad kiire eluviisiga inimeste elu paljuski lihtsamaks ja turvalisemaks.

Ka Tallinna Tehnikaülikooli arvutisüsteemide instituudis tegeldakse asjade internetiga. Et seda teemat veelgi lihtsustada ja näitlikustada oleme ehitanud tudengite kaasabil lego-näidismaja, mille põhjal on võimalik tutvustada kuidas näiteks meie igapäevane nutikodu töötab. Veelgi enam – kuidas sellist lahenduse arendusega ise pihta hakata. Lähemalt saab uurida kuidas töötavad erinevaid nutilahendused nagu automaatne valgusustus, temperatuuri reguleerimine ning kaugjuhitavus. Detailsemalt plaanime nendest teemadest kirjutada juba eraldi postitustes.

Millised on IoT tehnoloogia tugevad ja nõrgad küljed?

Ühelt poolt muudavad kõik uued asjad meie elu lihtsamaks, kuid samas toovad kaasa ka potentsiaalseid probleeme. Proovime siinkohal tähelepanu juhtida põhilistele punktidele.

Tugevad küljed:

• Informatsiooni kogumine võimaldab luua ja planeerida vajaduspõhiseid lahendusi. Tehisintellektirakendused aitavad analüüsida meie ümber kogutud informatsiooni ning tuua välja olulised nüansid, mis aitavad välja töötada paremaid lahendusi.
• Automatiseerides hoiame kokku ajas, rahas ning potentsiaalselt tarbitavas energias, kuna nii ettevõtete kui meie endi peamine eesmärk on vähendada oma kulusid ning suurendada sissetulekuid. Üks võimalus selleks on automatiseerida neid kohti, mis kulutavad kõige rohkem raha ja aega.
• Tehnoloogia teke loob põhja uute toodete ja teenuste arendamiseks. Kõik suuremad IT-ga seotud ettevõtted on üheks oma peamiseks eesmärgiks võtnud Asjade Internetiga seotud teenuste ja toodete arenduse, mis näitab omakorda kui oluline see valdkond on.

Nõrgad küljed:

• Kuna pakutavad lahendused pole lõplikult välja kujunenud on keeruline erinevaid seadmeid liidestada ja suuri ühtselt töötavaid süsteeme luua. Selline olukord on tingitud eelkõige tehnoloogia kiirest arengust.
• Väga lihtne on uuendada tarkvara ühel või kahel seadmel regulaarselt. Kui seadmeid (asju, mis on internetis) on palju, võib tekkida olukordi, kus kasutatakse iganenud tarkvara ning seega ollakse avatud võimalikele küberrünnakutele, mis tõusevad iga päevaga aina enam päevakorda.
• Paljud teenused sõltuvad omavahelisest ühendusest ja andmete pidevast liikumisest, seega võib keskse rikke puhul tekkida märkimisväärne kahju mitmes süsteemis korraga.

Milline on tehnoloogia tulevik ja milliseid võimalusi see loob?

Praegust olukorda hinnates võib olla kindel, et Asjade Internet on endiselt populaarsust kogumas ning uued lahendused ootavad juba kasutusele võtmist. Mõned eksperdid on julgenud väita, et järgmise kümnendi jooksul jõuab Internetti mitukümmend miljardit seaded juurde ehk üle saja seadme sekundis. Lisaks igapäevaesemetele on oodata tõenäoliselt ka tööstusseadmete pilve toomist vastavalt automatiseeritud tööstuse neljandale versioonile (Industry 4.0) ning teadaolevalt planeeritakse 5G andmesidevõrku spetsiaalselt arvestades sinna kolivaid võimalikke nn asju.

Inimestega seotud informatsiooni kogumine paneb paljusid esmalt kulme kergitama ja tekitab küsimusi mis eesmärgil neid andmeid hiljem kasutada võidakse. Tegemist on õigustatud küsimusega ning küsimusega, millega ülemaailmselt riiklikel tasanditel aktiivselt tegeletakse, kuidas säilitada inimeste privaatsus. Kindlasti ei hakka suuremat sorti andmete analüüs asjade poolt toimuma kohe ja praegu, vaid pigem ilmuvad uued lahendused meie kõrvale järk-järgult, kooskõlas turvastandardite, tehnoloogia arengu ja kohanemisvõimega.

Millistel infotehnoloogia teaduskonna õppekavadel ja õppeainetes on võimalik õppida Asjade Interneti kohta?

Täna on infotehnoloogia teaduskonnas (erinevate instituutide juures) käsil mitu Asjade Interneti valdkonna projekti. Üheks nendest projektidest on iseauto (projektiga saab lähemalt tutvuda siin: http://iseauto.ttu.ee). Antud projektiga on seotud mitme teaduskonna kui ka õppekava tudengid. Infotehnoloogia teaduskonnast löövad antud projektis kaasa tudengid, kes õpivad arvutisüsteemide ja informaatika õppekavadel.

Asjade interneti ehk süsteemi loomiseks on vajalikud algteadmised nii riistvarast kui ka tarkvarast ning seetõttu võib öelda, et pea kõikidest IT-teaduskonna õppekavadest on võimalik algteadmisi omandada.

Õppekavade kohta saad täiendavad lugeda siit: https://www.ttu.ee/teaduskond/infotehnoloogia-teaduskond/sisseastujale-34/

Lisaks toome siinkohal välja mõningad õppeained, mis vastava valdkonnaga seotud. Kuna Asjade Interneti valdkond on väga suur, siis on võimalik teadmisi omandada väga erinevates alamvaldkondades.  Kõik, keda huvitab robotite ehitamine ja nende juhtimine leiavad kindlasti palju huvitavat sellistest õppeainetest nagu Robotitehnika, Robootika, Robotite juhtimine ja tarkvara, Tööstusrobootika. Kui on huvi aga ise seadmeid disainida ja valmis ehitada, siis on kindlasti abi elektroonikaalastest teadmistest, mida õpetatakse näiteks ainetes Skeemitehnika projekt ja Elektroonika.  Kes soovivad aga sellele oma disainitud elektroonika moodulile ka omatehtud tarkvara kirjutada, nende jaoks on kindlasti väga kasulikud näiteks Sardsüsteemide alused, Sensoorika ja Arukad hooned, kus saab ettekujutuse nii erinevatest sensoritest kui ka ise mitmeid programme kontrolleritele kirjutada. Kui aga on rohkem huvi, mida nende kogutud andmetega peale hakata ja mil viisil neid analüüsida saaks, siis on väga suureks abiks õppeained Matlab ja numbrilised meetodid ja Andmebaasid. Need ained annavad aimu näiteks kuidas andmeid üldse andmebaasides hoitakse ja kuidas ühes enim kasututavas tarkvaras MATLAB saaks väga väikese vaevaga joonistada nende andmete abiga kõikvõimalikke graafikuid.

Blogi valmimist toetavad Haridus- ja Teadusministeerium ning SA Eesti Teadusagentuur.