Mobilnett-IoT blir enklere

Nordic Semiconductor var ett av selskapene som fokuserte på IoT og intelligens i nettverkskanten under Embedded World i Nürnberg.

Mobil-IoT

Ikke minst IoT basert på mobilnett (LTE-M og NB-IoT) har fått større oppmerksomhet i det siste. – Markedet har definitivt blitt bedre. Vi har hatt produkter for disse anvendelsene lenge, og har nå modne produkter med solid støtter – ikke minst for «soft» SIM (ISIM, red. anm.) som eliminerer behovet for egne SIM-kort eller eSIM-brikker, forklarer produktspesialistene Pål Kastnes og Heidi Irene Solli hos Nordic Semiconductor.

Holdningsendring

– Jeg tror også det har skjedd en endring i mobilselskapenes holdning til IoT-behov, slik som lavt strømforbruk osv. Mange av disse nettverksproduktene har ikke behov for å kople seg opp så ofte, og sender begrensede datamengder, mener Solli. – I tillegg har operatørene fjernet mange hindre, slik som å måtte oppfylle spesielle sertifiseringer for å kunne bruke deres nettverk, supplerer Kastnes.

Lav effekt

Under messen demonstrerte Nordic forskjellige brukstilfeller med mobilnett, slik som sporing og geoposisjonering. – Her er det mange muligheter for sporing, avhengig av nøyaktighetskrav og strømtrekk. Vi kan utføre lokalisering ved hjelp av én eller flere basestasjoner, eller i kombinasjon med wifi for innendørs posisjonering, forklarer Solli. – Vi har testet rekkevidden på fjellet, og fått godt resultat kun med én celle. Man får selvsagt bedre nøyaktighet med gps, men en slik løsning trekker mye mer strøm, fremholder Kastnes.

Meshnettverk

Nordic viste også en løsning med DECT NR+ (nRF9151), som gir omtrent samme egenskaper som med mobilnett, i form av pålitelig kommunikasjon. Med denne løsningen kan man bygge et meshnettverk som med en eller to gateways kan gi god backup. En solcelledrevet demo er oppe og går i Trondheim, og kunne studeres fra Nürnberg.

Maskinlæring

Under messen var kundene typisk opptatt av mer funksjonalitet – ikke minst i forbindelse med de nye Bluetooth-baserte systembrikkene i nRF54-serien. Her kunne Nordic by på bl.a. en demo av maskinlæring i kanten. Ved hjelp av et akselerometer måler man vibrasjoner i en vifte. En maskinlæringsalgoritme som kjører i nettverksbrikken analyserer signalene fra akselerometeret for å detektere ubalanse i viften. Dermed kan feil avdekkes og vedlikehold planlegges før viften i verste fall havarerer. – På denne måten kan komplekse analyser utføres ved viften, uten behov for overføring av store datamengder til skyen, forklarer Kastnes. 

Heidi Irene Solli og Pål Kastnes demonstrerte både langtrekkende- og kortholds trådløs kommunikasjon – med og uten maskinlæring.