NASA科学者がIoTについて語る。

NASAのジェット推進研究所(JPL)のデータサイエンティスト Lewis McGibbney博士が、IoTデータとセマンティック・スタンダードについて語ってくれた。

IoTとは?それは人によって様々な意味を持つ。例えば新規事業部門の人間だったら、IoTは収益を伸ばすための一つのチャンスだとみなしていると思う。

とは言っても、状況や業界に関係なく、「物事がどのようにつながっているか」「本質的に相互につながるということ」を理解するという観点は存在すると思う。

「我々は「高次元」「高解像度」の理解を実現するために、IoTが使えると思っていますよ 」

と、Lewis McGibbney博士(NASA JPL データサイエンティスト)は言った。

「 IoTを介したビッグデータの出現により、新たな可能性が開かれたのです」

彼によると、現状の情報ストリーミングの精度は、2つの方法で改善できる。

  • 1つ目 自動化された認知分析
  • 2つ目 標準データモデルから作成されたコンポジット

正しいアプローチをとれば、IoT戦略はこれから価値が指数関数的に増加する。大量のデータを処理するのもずっと容易になる。

標準化されたモデル

IoTにまつわる魅力的な話は聞き飽きた人もいるだろう。でも、科学的な計算で実証できる問題はあるし、やはり注意を向けなくてはいけない。

たとえば地球温暖化による気候変動予測は、現代で最も深刻な課題だ。Earth Science Information Partners(ESIP)の最大の懸念事項の1つでもある。「IoTでなんとかならないか?」という期待の声が多い。

ESIPはその課題に向けて、グローバルな政府、非政府、非営利、専門の研究組織の間で迅速に情報を交換する枠組みを整えた。これは、IoTの課題である「待ち時間の少ないデータモデリング」を解決する上で価値がある。

オントロジー的価値

ESIPは、Community Ontology Repository(COR)を立ち上げ、複数の研究分野に存在する多数のデータモデルを

  • 記述
  • 共有
  • 調和

させるためにリソースを管理している。異なるシステムからのデータを異なるデータモデルと統合する必要があるので、並大抵の難易度ではない。

最後にMcGibbneyは、ある複雑な例えを出して説明した。

動物の移動パターンを、IoTデバイスとNASAの衛星から取得した、海水の塩分データを含むデータセットの複雑なマッシュアップと統合する必要があるとする。
風向など追加のパラメーターを考慮する場合、そうしたデータセットとモデルをセマンティックテクノロジーと調和させる能力は不可欠。

「データの不一致とコードの不一致を修正するとき何が必要か?それこそは、セマンティックテクノロジーなのです。」

と彼は述べた。

原文

Data modeling mastery of the Internet of Things

AI Business

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