電気メーターや水道メーター、ガスメーターなど各種メーターでセンサーデータを集めるという考え自體は優(yōu)れているものの、これまではセンサーネットワークの複雑性やインフラの異種性、大量のアプリを人の手で開発するという3つの難題に苦しめられてきた。福州大學(xué)數(shù)學(xué)?コンピュータ科學(xué)學(xué)部學(xué)部長の郭文忠教授及びそのチームは、國網(wǎng)信通憶力科技有限責任公司などの企業(yè)と共同で、「ソフトウェア定義のIoT管理重要技術(shù)及びシステム」プロジェクトを完了した。そしてこのIoT分野の技術(shù)的なボトルネックの難関突破を行った?？萍既請螭瑏护à俊?/p>

このプロジェクトの実生活における応用を、どのように理解すべきかという點について郭氏は、電力リアルタイム用採システムを例とし、次のように説明した。まずセンサーネットワークは、これまで電気メーターや水道メーター、ガスメーターなどの各種メーターで集めていたセンサーデータについて、採集端末を通じてデータをシステムのフロントエンドマシンに伝送していた。そして主に専門家がネットワークトポロジー構(gòu)造及びシステムの需要に基づきソリューションプランを作っていた。この過程はすべてのシーンでの単獨設(shè)計が必要となり、人の手で実施するのは困難かつ複雑であり、しかもこのプランの効果を保証できなかった。一方で、同チームが提案した「センサーネットワーク自動適応」モデルとアルゴリズムは、メーターの採集任務(wù)調(diào)整案、メーター?端末?フロントエンドマシン間のデータルーティング案を自動的に導(dǎo)き出すため、人とモノの使用を大幅に減らし、より効果的なソリューションプランを提供する。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語版」2018年12月14日