De gemiddelde auto die nu op de weg rijdt genereert en gebruikt een veelvoud aan data in vergelijking met een jaar of vijf geleden. Denk aan sensoren die de buitentemperatuur meten, regendruppels op de ruit detecteren, de afstand tot de voorganger vaststellen, verkeersborden scannen, of andere weggebruikers detecteren. Auto’s communiceren met de fabrikant, garage of hulpdiensten zodat slijtage van onderdelen, uitval van functies of ongevallen worden gecommuniceerd. Of ze monitoren de weg- en weersomstandigheden die bijv. met Rijkswaterstaat of het KNMI worden gedeeld.
Deze ‘auto van tegenwoordig’ kan worden opgevat als een producent van data maar ook een gebruiker van de data van andere auto’s. Geschat wordt dat een enkele auto die is verbonden met een data-ecosysteem zo’n 25 gigabyte data per uur produceert. De beschikbaarheid van data-ecosystemen maakt de ontwikkeling van intelligente systemen mogelijk, waar met behulp van o.a. kunstmatige intelligentie en machine learning optimalisatie, ontwikkeling en voorspelling van processen en toepassingen plaatsvindt. Denk bijv. aan herkenning van potentieel gevaarlijke wegsituaties (verkeersmanagement), de invloed van weg- en weersomstandigheden op het gedrag van de automobilist (autoverzekeringen) en de auto. Meerdere intelligente systemen creëren op haar beurt een slimme omgeving (‘smart system’).
‘Het open access boek ‘Real-time linked dataspaces‘ bestaat uit vijf delen, waarvan het eerste deel een basis biedt hoe het dataspace paradigma wordt toegepast om data-ecosystemen voor intelligente systemen binnen slimme omgevingen mogelijk te maken.
Edward Curry, auteur van dit boek heeft meerdere open acces publicaties op het gebied van big data op zijn naam. Real-time linked dataspaces is ook toegankelijk gemaakt via de URL van de auteur https://dataspaces.info/
Bron:
Curry, E. (2020) Real-time linked