1. Mobilni širokopojasni pristup

Za pet godina u svijetu će, prema predviđanjima tvrtke Ericsson, biti 150 milijuna korisnika 5G mreža. Korisnička iskustva iz temelja se mijenjaju.

Mobilna tehnologija 5G proglašena je temeljnim kamnom jedinstvenog digitalnog tržišta Europske unije, razvoja industrija budućnosti, modernih javnih usluga te inovativnih aplikacija potrebnih za napredak povezanih automobila, pametnih kuća i mobilnih zdravstvenih usluga. Predviđa se da će prva komercijalna 5G mreža biti dostupna do 2018., a isporučitelji ICT rješenja, poput Ericssona i Ericssona Nikole Tesle, ne samo da testiraju opremu za 5G mreže u suradnji s operaterima i postižu nevjerojatne internetske brzine, nego su spremni reagirati na nove trendove u korisničkim iskustvima. Izdvojili su što 5G tehnologija mijenja u četiri korisnička slučaja:

Postojeće tehnologije za mobilni širokopojasni pristup poput LTE nastavljaju se razvijati kao temelj općem radijskom pristupnom rješenju iza 2020. godine. Brzine od nekoliko stotina Mb/s mogle bi postati stvarnost u mnogim gradskim i prigradskim sredinama, a brzine od nekoliko desetaka Mb/s praktički bilo gdje, uključujući i rijetko naseljena ruralna područja u razvijenim, ali i u zemljama u razvoju. Pametne antene, uključujući i mnogo antenskih elemenata koji se mogu usmjeriti, više spektra i koordinacija među baznim postajama pomoći će u osiguravanju novih razina usluga 5G korisnicima.

Ericsson do 2020. godine predviđa 15 milijardi uređaja s videomogućnostima. Velikim dijelom riječ je o uređajima koji se upotrebljavaju u različitim gospodarskim granama; za praćenje rada strojeva, udaljenu zdravstvenu skrb, sigurnost, nadzor i prepoznavanje lica, a velika količina medijskih podataka bit će prenesena i putem uplinka kao i downlinka. 5G sustavi podržat će minimalno kašnjenje u slučajevima poput udaljene zdravstvene skrbi, kao i, kada je riječ o troškovima i radijskim resursima, učinkovitiji rad uz manje zahtjeve vezane uz kašnjenje. Uplink videosadržaja bit će veći nego danas, s obzirom na to da će poslovni sadržaji te sadržaji individualnih korisnika sve više biti slani preko mobilnih komunikacija. Uređaji poput kamera i nosive elektronike bit će opremljeni 5G odašiljačima, što će omogućiti stalni streaming sadržaja uplinkom na npr. mjesto u oblaku. Video će biti važan alat u hitnim službama poput policije, vatrogasaca i hitne pomoći radi zaštite ljudskih prava te boljeg upravljanja hitnim situacijama. Tako će npr. svi timovi uključeni u operaciju spašavanja pristup potrebnim medijskim sadržajima dobivati npr. putem video streaminga iz kacige ili helikoptera. Taj korisnički slučaj zahtijeva i uplink i downlink, mrežni kapacitet visoke dostupnosti i mobilnosti uz veliku brzinu prijenosa. To će biti omogućeno na troškovno i resursno učinkovit način pa će se načinom rada koji zahtijeva intenzivnu upotrebu resursa koristiti samo kada je to potrebno.

Komunikacija među strojevima obuhvaća primjere poput praćenja i automatizacije zgrada i infrastrukture, pametne poljoprivrede, logistike, praćenja i upravljanja flotom vozila. To će omogućiti uređaji jednostavne arhitekture i s niskom složenosti prijenosa koji trebaju raditi mnoge godine uz pomoć baterija, a skalabilne mreže trebale bi moći povezivati, prema potrebi, više ili manje m2m uređaja. Kritična komunikacija među strojevima dodatno zahtijeva i da se praćenje i kontrola odigrava u stvarnom vremenu, uz vrlo malo kašnjenje (razina milisekundi) i visoku pouzdanost koju može osigurati 5G. Automatizacija distribucije energije u pametnoj mreži primjer je takve kritične komunikacije. Reprezentativni korisnički slučajevi vezani su i uz udaljeno upravljanje strojevima i inteligentne prometne sustave. Budući 5G sustavi za upravljanje strojevima morat će podržavati udaljenu kontrolu teških strojeva – rovokopača u rudnicima i strojeva za obradu drva u šumama, čime se može izbjeći rad ljudi u opasnim uvjetima ili poboljšati učinkovitost, npr. upravljanjem više strojeva istovremeno. Uz praćenje vozila u kretanju, nužno je osigurati prijenos visokokvalitetnog videosadržaja, zvuka i drugih senzorskih informacija iz okoline u kojoj se nalazi udaljeni stroj do upravljača uz iznimno nisko kašnjenje.

Suvremeni gradovi postaju megapolisi, migracija iz ruralnih sredina u urbane nastavlja se i sve je veća potreba za dobrim prometnim sustavom za putovanje na posao. Za to postoji više razloga: mogući problemi sa zdravljem, stres, manji ugljični otisak, veća učinkovitost i integracija drugih grana gospodarstva u prometni sustav. Potpuno povezani prometni sustav koji uključuje sve aspekte putovanja; zračni, tračnički i autobusni prijevoz te usluge namijenjene automobilima, ljudima i biciklima, osigurat će holistički pogled na bilo koji grad, selo ili regiju. Informacije namijenjene inteligentnim prometnim sustavima mogu osigurati fiksne bazne postaje smještene uz prometne pravce, vozila ili ljudi. Izazov je stvoriti mrežu s dovoljno niskim kašnjenjem kako bi se osigurao brzi odziv na moguće opasnosti u prometu.

Ericsson surađuje s China Mobileom na razvoju nove generacije bežičnih mreža koje će biti brže, snažnije i nudići još više mogućnosti. Želja je ubrzati razvoj 5G uspostavljanjem ekosustava širom industrije te stvaranjem laboratorija otvorenog za različite ideje koji bi trebao osigurati platformu za nove proizvode i aplikacije te podržati razvoj novih poslovnih mogućnosti. China Mobile ima 312 milijuna 4G pretplatnika, što je najveća baza korisnika jednog operatera. Suradnja će se odvijati u razvoju i istraživanju u području 5G radijske tehnologije; verifikaciji, testiranju i standardizaciji novog 5G zračnog sučelja za komercijalni rad od 2020. godine, kao i na evoluciji arhitekture prema 5G i internetu stvari. Kao dio nove suradnje, Ericsson i vodeći kineski operater već su na ovogodišnjem Mobile World Congressu u prostoru China Mobilea demonstrirali rješenja za praćenje stoke na temelju uskopojasne tehnologije za internet stvari (NB-IoT).

Preko noći nauče lekciju i ujutro su spremni primijeniti je na poslu. Usavršava se masovna i jeftina radna snaga.

Za dvadesetak godina svatko će moći imati svojeg robota kao što sad ima automobil ili pametni mobitel jer će nove tehnologije, posebno robotika, pridodijeti oblikovanju svijeta u kojem će umjetna inteligencija i roboti biti uključeni u sva područja života. Tvrdi to Daniela Rus, profesorica elektrotehnike i računarstva te direktora Odjela za računalne znanosti i umjetnu inteligenciju na Massachusetts Institute of Technology u Cambridge. Nije jedina koja tako misli, a to nije ni znanstvena fantastika. Najpoznatiji svjetski futurist Ray Kurzweil, Googleov direktor zadužen za nove projekte koji uključuju strojno učenje i obradu jezika, autor knjige ‘The Singularity is Near’ (‘Singularnost je blizu’), predvidio je mnoge promjene uvjetovane razvojem nove tehnologije i, navodno, u čak 86 posto slučajeva pogodio.

S obzirom na vrlo brz napredak robotike teško je zamisliti koje poslove pametni strojevi u skoroj budućnosti neće obavljati jer su već razvijeni roboti koji svakodnevno – uče nove vještine. Japanska tvrtka Fanuc, najveći svjetski proizvođač industrijskih robota, proizvela je takve robote, pa je sigurno da će ‘masovno rast’ obilježiti 21. stoljeće. Ljudi će porabiti robote – ili će možda roboti porabiti ljude.

I dok se filozofi više od dvije tisuće godina nisu pomaknuli dalje od rasprave što su bitak i vrijeme te ‘apsolutno ništa’, u zamahu je četvrta industrijska revolucija, koja prijeti sveopćem detronizacijom čovjeka. Ekonomski moć vlasnika nove tehnologije, umjetne inteligencije i robota bit će mnogo veća nego što je danas ona trgovaca oružjem i energetima. Ali kao što filozofi tvrde da je vrijeme relativno, moguće je da će promjene tijekom ovog stoljeća, u kojem se očekuje vrlo brz tehnološki napredak, značiti ubrzanje ne samo od stotinu nego čak od 20.000 godina. Tako bar tvrdi Kurzweil, predvidajući da će snaga računala uskoro biti jednaka snazi svih ljudskih mozgova na Zemlji i oponašati ljudski mozak, da ćemo virtualnu stvarnost za petnaestak godina doživljavati s pomoću implantata, a svoj um moći ‘aploudati’ u računalo te bar digitalno ostati besmrtni.

Softver će postati mozak svijeta i što bude savršeniji, tehnologija će biti naprednija, posebno robotika, koja je već dokazala svoju nadmoć u primjeni robota u industrijskim procesima. Fanucovi inženjeri programirali su robota koji tijekom osmatranja smjene nauči određeni proces, primjerice uzimati stvari iz jedne kutije i stavljati ih u drugu. Edukaciju robota stručnjaci nazivaju ‘dubokim učenjem’. Tijekom njega umjetna se inteligencija koristi snažnim mikroprocesorskim čipom i algoritmima koji oponašaju mreže neurona te s pomoću velikih skupova podataka omogućuju iskustveno učenje.

Robotsko usvajanje lekcije premjesta stvari iz jedne u drugu kutiju snimljeno je kamerom. Snimke su pokazale da se robot svaki put kad mu nije uspjelo precizno obaviti posao, što se događalo u samo deset posto slučajeva, ‘prisjećao’ kako je objekt izgledao. Fanuc je u razvoj robota učenika uložio više od sedam milijuna dolara, a Shohei Hido, voditelj istraživačkog odjela te tvrtke, izjavio je da je robot tijekom osam sati rada u noćnoj smjeni naučio lekciju. Također tvrdi da se učenje može ubrzati ako nekoliko robota radi usporedno i zatim ‘podijeli’ naučeno iskustvo. Tako, primjerice, osam robota koji rade zajedno može za jedan sat naučiti ono što jedan nauči za osam sati.

Naš projekt usmjeren je na distributivno učenje. Možete li zamisliti stotine tvorničkih robota koji dijele informacije? – pita Hido. Način distributivnog učenja ili oblak robotike trenutačno je ‘in’ u robotici i posebna se pozornost posvećuje razvoju robota koji uče. Takve robote, osim Fanuca, razvijaju i neke druge tvrtke, primjerice Google.

Iako Ken Goldberg, profesor robotike na Sveučilištu Berkeley u Kaliforniji, misli da istraživači Fanuca, čiji su roboti u mnogim tvornicama u svijetu, mogu oblikom robotike promijeniti način uporabe robota u skoroj budućnosti, ističe da je sposobnost učenja robota velik izazov za robotiku zbog toga što je vrlo teško kontrolirati njezino ponašanje robota; riječ je o mnogo složenijem procesu nego što je, primjerice, prepoznavanje objekata u slikama.

Duboko učenje napravilo je velik napredak u prepoznavanju uzoraka, ali izazov je robotike raditi nešto izvan toga – tvrdi Goldberg.

No u robotskoj školi ne bi trebalo biti loših učenika jer će do 2020. superračunala biti čak 30 puta snažnija od današnjih, što će omogućiti upotrebu još više podataka i kreiranje softvera nevjerojatne moći. Predviđa se da će količina podataka u svijetu do 2020. biti 44 zetabajta, odnosno onoliko digitalnih bitova koliko je zvijezda u svemiru, što će razvoj umjetne inteligencije odvesti u neslučenom smjeru. Sve će to povećati ulaganja u robotiku, u čemu već prednjače vojske najvećih svjetskih država te velike tvrtke Google, Apple, Microsoft i Facebook koje već ulažu milijarde dolara u razvoj robotike.

Mogao bi to biti vrlo unosan posao jer su roboti u velikoj prednosti u odnosu na ljude, koji mogu međusobno komunicirati samo 10 bitova u sekundi; roboti pak putem interneta mogu komunicirati 100 milijuna puta brže. Zato bi, smatra Gill Pratt, robotičar i direktor Toyotina istraživačkog instituta, roboti u skupinama mogli učiti ‘brzinom munje’.

Međutim, Goldberg tvrdi da ne treba biti previše optimističan i da su predviđanja kako će umjetna inteligencija nadviziti ljudsku ipak pretjerana. S njim se slaže njegov kolega Stuart Russell, računalni znanstvenik sa Sveučilišta Berkeley, koji tvrdi da je vrlo teško predvidjeti algoritamska otkrića o kojima ovisi i napredak tehnologije.