Anticipando una pressione critica sulla capacità delle reti di quinta generazione (5G) di tenere traccia di un numero in rapida crescita di dispositivi mobili, gli ingegneri della Tufts University hanno ideato un algoritmo migliorato per la localizzazione e il monitoraggio di questi prodotti che distribuisce l'attività tra i dispositivi stessi. È una soluzione scalabile che potrebbe soddisfare le richieste di 50 miliardi di prodotti connessi previsti nell'Internet-of-Things entro il 2020, e consentirebbe una gamma più ampia di servizi basati sulla posizione. I risultati dello studio Tufts sono stati pubblicati oggi in Atti dell'IEEE , la principale rivista scientifica peer-reviewed pubblicata dall'Institute of Electrical and Electronics Engineers.

Attualmente, il posizionamento dei dispositivi wireless è centralizzato, a seconda di "ancore" con posizioni note come ripetitori cellulari o satelliti GPS per comunicare direttamente con ciascun dispositivo. All'aumentare del numero di dispositivi, gli ancoraggi devono essere installati a densità maggiore. Il posizionamento centralizzato può diventare ingombrante man mano che il numero di elementi da monitorare cresce in modo significativo.

In alternativa alle soluzioni centralizzate, il metodo di localizzazione distribuita degli autori in una rete 5G prevede che i dispositivi si localizzino senza che tutti necessitino dell'accesso diretto agli ancoraggi. Il rilevamento e i calcoli vengono eseguiti localmente sul dispositivo, quindi non c'è bisogno di un coordinatore centrale per raccogliere ed elaborare i dati.

"La necessità di fornire la consapevolezza della posizione di ogni dispositivo, sensore, o veicolo, sia fermo che in movimento, avrà un ruolo più importante in futuro, " ha detto Usman Khan, dottorato di ricerca, professore associato di ingegneria elettrica e informatica presso la School of Engineering della Tufts University. "Ci saranno applicazioni per il monitoraggio delle risorse e dell'inventario, assistenza sanitaria, sicurezza, agricoltura, scienza ambientale, operazioni militari, risposta di emergenza, automazione industriale, veicoli a guida autonoma, robotica:la lista è infinita. Il potenziale virtualmente illimitato dell'Internet-of-Things ci impone di sviluppare algoritmi decentralizzati intelligenti, " ha detto Khan, chi è l'autore corrispondente dell'articolo.

L'algoritmo di autolocalizzazione sviluppato da Khan e dai suoi colleghi utilizza la comunicazione da dispositivo a dispositivo, e quindi può avvenire all'interno (ad es. negli uffici e negli stabilimenti produttivi), metropolitana, sott'acqua, o sotto una fitta coltre di nubi. Questo è un vantaggio rispetto ai sistemi GPS, che non solo può oscurarsi in quelle condizioni, ma aumenta anche i costi e i requisiti di alimentazione del dispositivo.

La mobilità dei dispositivi rende difficile l'autolocalizzazione. La chiave è ottenere rapidamente le posizioni per seguirle in tempo reale, il che significa che i calcoli devono essere semplificati senza sacrificare la precisione. Gli autori hanno ottenuto ciò sostituendo i calcoli della posizione non lineare, che sono computazionalmente impegnativi e possono perdere il bersaglio se l'ipotesi iniziale di posizione è nel posto sbagliato, con un modello lineare che converge in modo rapido e affidabile sulla posizione precisa del dispositivo. Il passaggio a un calcolo lineare computazionalmente più semplice emerge come risultato dei dispositivi che misurano la loro posizione l'uno rispetto all'altro o di un punto che rappresenta il "centro di massa" dei dispositivi vicini, piuttosto che avere tutti riferimento a una serie di ancore fisse. La convergenza verso posizioni precise è estremamente rapida, rendendo fattibile il monitoraggio in tempo reale di un gran numero di dispositivi.

"Oltre a prepararci per un futuro di dispositivi connessi onnipresenti, questo approccio potrebbe alleviare la pressione sull'infrastruttura attuale eliminando la necessità di installare molti trasmettitori (ancoraggi) negli edifici e nei quartieri, " ha detto Khan.