Základem správného rozvoje autonomních systémů jsou procesní síla, kapacita paměti, senzory umožňující sběr systémových dat, proces strojového učení, konektivita a mobilita.
Jedním z největších fenoménů současné doby spojených s digitalizací a mobilitou je nárůst počtu připojených chytrých zařízení jako jsou autonomní vozidla, drony nebo roboti. Tato zařízení jsou schopná samostatné analýzy prostředí, jednání a učení na základě zpětné vazby. Společnost Ericsson se významným způsobem podílí na rozvoji a aplikaci inteligentních autonomních systémů, který byl v minulosti bržděn primárně nedostatkem odpovídající procesní síly a malou kapacitou paměti. Tyto oblasti sice zaznamenaly obrovský pokrok, je však třeba stále pracovat na vylepšení několika dalších základních kamenů a kroků ke skutečně efektivním a funkčním autonomním zařízením:
Senzory umožňující sběr obrovského objemu systémových dat
V dnešní době je dostupných více než 300 druhů senzorů umožňujících potenciálně nekonečné kombinace vyhodnocení získaných dat. ”Sloučení dat z takového množství senzorů vytvoří pevnou základnu pro inteligentní zpracování. Typický smartphone se dnes skládá z 10 – 15 různých senzorů,” vysvětluje Jiří Rynt ze společnosti Ericsson
Učení strojů
Senzory tedy produkují obrovské množství dat. Na to navazuje celá věděcká disciplína, která zkoumá tvorbu algoritmů a to, jak se mohou stroje z těchto dat učit. Algoritmy strojového učení pracují na principu vytváření kontextového povědomí založeného na analýze predikce a rozhodování o systémových operacích.
Konektivita a mobilita
Všudypřítomná a spolehlivá konektivita je klíčovým faktorem pro mobilitu a fungování chytrých zařízení. S rozvojem 5G bude navíc možná ještě lepší reakce na splnění nově se formujících požadavků tohoto prostředí.
Jednou z největších výzev nejen pro společnost Ericsson je zajistit to, aby autonomní operace zahrnovaly všechny z výše uvedených paradigmat.