Ubiquitær databehandling
Allestedsnærværende databehandling
Allestedsnærværende databehandling, også kjent som gjennomgripende databehandling, refererer til konseptet med å integrere databehandlingskapasiteter i hverdagslige objekter og miljøer, gjøre dem smarte og sammenkoblet. Dette muliggjør sømløs, kontinuerlig tilgang til informasjon og tjenester på tvers av forskjellige enheter og steder.
Viktige konsepter og definisjoner
- Allestedsnærværende databehandling involverer å bygge inn databehandlingskapasiteter i ulike objekter, som husholdningsapparater, kjøretøy og bærbare enheter, for å gjøre dem smarte og sammenkoblet[^1^].
- Målet med allestedsnærværende databehandling er å skape et databehandlingsmiljø der teknologi sømløst integreres i dagliglivet, og forbedrer bekvemmelighet og effektivitet[^2^].
- Dette konseptet ble først introdusert av Mark Weiser på slutten av 1980-tallet og begynnelsen av 1990-tallet, som så for seg en fremtid der datamaskiner er sømløst integrert i omgivelsene våre[^3^].
Hvordan allestedsnærværende databehandling fungerer
Allestedsnærværende databehandling fungerer ved å utnytte enheter og systemer som er sammenkoblet og i stand til å dele informasjon og svare på brukerbehov uten å kreve eksplisitte kommandoer[^4^]. Slik fungerer det:
- Integrasjon av databehandlingskapasiteter: Hverdagslige objekter og miljøer, som apparater, kjøretøy og bygninger, er utstyrt med databehandlingskapasiteter og tilkoblet et nettverk[^5^]. Disse objektene kan sanse og samle inn data fra omgivelsene eller interagere med brukere.
- Kommunikasjon og informasjonsutveksling: Sammenkoblede enheter kommuniserer med hverandre, utveksler informasjon og koordinerer sine handlinger for å gi en sømløs brukeropplevelse[^5^]. Dette gjør det mulig for brukere å bevege seg mellom ulike enheter og steder, samtidig som de opprettholder kontinuerlig tilgang til informasjon og tjenester.
- Konteksbevissthet: Allestedsnærværende databehandlingssystemer er designet for å være kontekstbevisste, noe som betyr at de kan forstå og reagere på brukerens kontekst, inkludert deres plassering, preferanser og aktiviteter[^6^]. Dette muliggjør personlige og tilpassede opplevelser.
- Brukergrensesnitt og interaksjonsmodi: Allestedsnærværende databehandlingsgrensesnitt er designet for å være intuitive og naturlige, slik at brukere kan interagere med teknologien gjennom tale, bevegelser, berøring eller andre modaliteter[^7^]. Dette eliminerer behovet for eksplisitte kommandoer og forbedrer brukerengasjementet.
Eksempler på allestedsnærværende databehandling
Allestedsnærværende databehandling har allerede funnet veien inn i ulike aspekter av vårt daglige liv. Her er noen eksempler:
- Smarthus: Et smarthus er en bolig utstyrt med sammenkoblede enheter og systemer som kan overvåkes og kontrolleres eksternt[^8^]. Disse enhetene kan inkludere smarte termostater, belysningssystemer, sikkerhetskameraer og taleaktiverte assistenter som Amazon Echo eller Google Home. Brukere kan kontrollere disse enhetene ved hjelp av sine smarttelefoner eller stemmekommandoer, noe som gjør hjemmene mer effektive og praktiske.
- Bærbare enheter: Bærbare enheter, som treningssporere, smartklokker eller augmented reality-briller, er eksempler på allestedsnærværende databehandling i form av personlige tilbehør[^9^]. Disse enhetene samler inn data om fysiske aktiviteter, helseparametere og plassering, og gir sanntids tilbakemelding til brukeren.
- Smarte byer: Allestedsnærværende databehandling blir brukt for å transformere byer til smarte økosystemer som kan effektivt forvalte ressurser, forbedre infrastruktur og øke livskvaliteten[^10^]. I smarte byer brukes sensorer og tilkoblede enheter for å overvåke og styre trafikkflyt, energiforbruk, avfallshåndtering og andre urbane systemer.
- Intelligente transportsystemer: Transportsystemer blir smartere med integreringen av databehandlingskapasiteter og tilkobling[^11^]. Eksempler inkluderer trafikkhåndteringssystemer, smarte parkeringsløsninger og selvkjørende kjøretøy. Disse teknologiene har som mål å forbedre trafikkflyten, øke sikkerheten og redusere miljøpåvirkningen.
Fordeler med allestedsnærværende databehandling
Allestedsnærværende databehandling tilbyr flere fordeler i ulike domener:
- Bekvemmelighet og effektivitet: Allestedsnærværende databehandling integrerer teknologi sømløst i hverdagslige objekter og miljøer, noe som gjør det mer praktisk for brukere å få tilgang til informasjon og tjenester på tvers av enheter[^2^].
- Personalisering: Med sine kontektsbevisste egenskaper kan allestedsnærværende databehandling gi personlig tilpassede opplevelser til brukere ved å tilpasse seg deres preferanser, vaner og behov[^6^].
- Forbedret beslutningstaking: Allestedsnærværende databehandlingssystemer kan samle inn og analysere store mengder data, noe som muliggjør bedre beslutningstaking i ulike domener, som transport, helsevesen og energiforvaltning[^11^].
- Forbedret livskvalitet: Ved å optimalisere ressursbruk, øke sikkerheten og muliggjøre nye tjenester, har allestedsnærværende databehandling potensialet til å forbedre den generelle livskvaliteten i smarte byer og intelligente miljøer[^10^].
Utfordringer og bekymringer
Til tross for sine lovnader reiser allestedsnærværende databehandling også noen utfordringer og bekymringer:
- Personvern og sikkerhet: Den kontinuerlige innsamlingen og delingen av personopplysninger i allestedsnærværende databehandlingsmiljøer reiser bekymringer om personvern og sikkerhet[^12^]. Å beskytte sensitiv informasjon og sikre datapersonvern er avgjørende hensyn.
- Etiske implikasjoner: Allestedsnærværende databehandling reiser etiske spørsmål om dataeierskap, samtykke og potensialet for diskriminering eller misbruk av personlig informasjon[^13^]. Klare forskrifter og retningslinjer er nødvendige for å adressere disse bekymringene.
- Interoperabilitet: Interoperabilitet mellom ulike enheter og systemer er essensielt for sømløse brukeropplevelser i allestedsnærværende databehandlingsmiljøer. Standarder og protokoller må etableres for å sikre kompatibilitet og interoperabilitet[^14^].