Špecialista elektrokonštruktér

Charakteristika:
Technológie pre zdieľanie a ukladanie informácií na distribuovanej databáze, kde sú kryptograficky chránené identity a transakcie. Implementácia blockchainu pozostáva z dvoch druhov záznamov: transakcií a blokov. Transakcie predstavujú dáta vložené do databázy užívateľovi, bloky potom záznamy potvrdzujúce, kedy a ako bola konkrétna transakcia pridaná do databázy blockchainu. Transakcie sú vytvárané užívateľmi, ktorí systém používajú ako databázu. Bloky oproti tomu vytvárajú "ťažiari", ktorí používajú softvér či hardvér vytvorený špecificky na vytváranie blokov. Transakcie vytvorené užívateľmi sú voľne odovzdávané od uzla k uzlu podľa toho, kto má práve s kým naviazané spojenie. Každý uzol obsahuje kompletnú či čiastočnú kópiu blockchainu. Tým je vyriešený problém centralizovaných databáz, ktoré používajú konvenčné technológie. Blockchain je stále vyvíjajúca sa technológia a existuje viacero výziev, ktoré treba riešiť, než dôjde k masovej implementácii. Hlavné výzvy vývoja blockchainu sa týkajú rýchlosti, rozsahu a regulácie. Decentralizované systémy sú zo svojej podstaty menej účinné ako centralizované systémy a musia riešiť kompromisy medzi bezpečnosťou a rozsahom svojich služieb. Očakáva sa, že technológie na báze blockchainu sa budú využívať, okrem bankovníctva, aj v hlavných priemyselných odvetviach, najmä pre plánovanie a správu dodávateľských reťazcov.

Charakteristika:
Pri zavádzaní technológie 5G zohrávajú dôležitú úlohu: a) Rádiokomunikačný sektor Medzinárodnej telekomunikačnej únie (ITU-R), ktorého cieľom je zabezpečenie efektívneho využívania frekvenčného spektra a nerušenej prevádzky rádiokomunikačných zariadení v rámci cezhraničnej komunikácie medzi všetkými členskými krajinami ITU, b) 3GPP (3rd Generation Partnership Project) a c) 5G PPP (5G Infrastructure Public Private Partnership) . ITU-R definovala tri aplikačné skupiny použitia pre 5G: a) Rozšírené mobilné širokopásmové pripojenie (Enhanced Mobile Broadband - eMBB) - aplikačné prostredie je charakteristické vysokou prenosovou rýchlosťou, mobilitou, veľkou šírkou pásma, zvýšenou spektrálnou účinnosťou a vysokou kapacitou pripojenia terminálov v bunke a preto je zamerané na aplikácie, ktoré potrebujú vysokú prenosovú rýchlosť ako je napríklad streamované video s ultravysokým rozlíšením alebo aplikácie s mobilnou virtuálnou realitou. b) Masívna strojová komunikácia (Massive Machine Type Communication - mMTC) - aplikačná oblasť strojovej komunikácie sa vyznačuje prevažne rádiovým prenosom s vysokou energetickou účinnosťou (senzory pripojené 10 a viac rokov), vysokou kapacitou pripojenia zariadení. Preto bude táto aplikačná oblasť zameraná prevažne na internet vecí, e-Health, Priemysel 4.0, inteligentnú logistiku, monitorovanie životného prostredia, inteligentné siete alebo inteligentné poľnohospodárstvo. c) Aplikácie s vysokou spoľahlivosťou a nízkym oneskorením (Ultra-Reliable and Low-Latency Communication - URLLC) - aplikačná oblasť s vysokou spoľahlivosťou sa vyznačuje vysokou kvalitou spojenia, dostupnosťou a odolnosťou proti rušeniu. Aplikácie s vysokou spoľahlivosťou a nízkym oneskorením sú zamerané na krízové služby (prenos kritických údajov v reálnom čase), dopravu (inteligentné dopravné systémy), infraštruktúru, zdravotníctvo (monitorovanie životne dôležitých údajov) s ohľadom na osobnú aj verejnú bezpečnosť, alebo aplikácie používané v inteligentnej výrobe. Šírenie rádiových vĺn sa líši v závislosti od frekvencie, preto je dôležité zabezpečiť požiadavky na pokrytie a kapacitu sietí 5G vhodnými kombináciami použitých frekvenčných pásiem. Nízke (do 1 GHz) a stredné (1 - 10 GHz) frekvenčné pásma majú z hľadiska šírenia potenciál na zabezpečenie širokého pokrytia, vysoké frekvenčné pásma (nad 10 GHz) budú vhodné na zabezpečenie vysokej prenosovej kapacity sietí. Frekvenčné pásma pod 1 GHz sú vhodné vďaka priaznivým vlastnostiam šírenia najmä na zabezpečenie základného pokrytia a pokrytia aj odľahlejších oblastí, kde sa požaduje vyšší dosah alebo prienik do budov. Stredné pásma sú kompromisom medzi pokrytím a kapacitou prenosu. Pásma vysokých frekvencií poskytujú vysokú kapacitu prenosu, ale nevýhodou je znížený dosah. Ich výhodou je možnosť dosiahnutia vysokých prenosových rýchlostí s využitím techník formovania anténnych lalokov a vyššia efektivita využitia pásma.

Charakteristika:
Komplex prepojených zariadení, objektov, ale aj zvierat a ľudí v automatizovanom systéme cez internet s cieľom ich vzájomnej interakcie, kde dochádza k zberu, analýze informácií a k automatickým úkonom, ktoré zjednodušujú, zefektívňujú a modifikujú procesy. Vylepšené senzory a zavedenie vyššej konektivity posilňujú rozvoj IoT. Kombinácia umelej inteligencie a strojového učenia v IoT umožňuje spoľahlivejšiu správu objemných dát, generovanie poznatkov a riešení, ktoré zvyšujú odozvu výrobcov a zlepšujú efektivitu výroby. Výrobné roboty tak môžu reagovať na vzniknuté problémy priamo pri výrobe a môžu poskytovať okamžité a včasné riešenia.

Charakteristika:
Rozvoj robotických systémov v nových oblastiach bude kľúčový pre rôzne sektory, ako výrobný, tak inovačný. Na Slovensku je sektor výroby dôležitou oblasťou, preto mu musíme na úrovni podpory a rozvoja venovať adekvátnu pozornosť. Prechodom na Industry 4.0 až 4.1 sa výrazne menia možnosti výroby, ako i nárokov na automatizáciu a teda i nárokov na vedomosti a znalosti obslužného personálu, odborníkov na riadenie a automatizáciu, ale i nové oblasti, akými môže byť napríklad lietajúca robotika či mobilná robotika s vysokými nárokmi na senzorické systémy, ktoré sú kľúčové pre riadenie a bezproblémový chod a napríklad i pohyb či lietanie robotov medzi ľuďmi, kde je obrovský nárok na bezpečnosť i spoľahlivosť.

Charakteristika:
Integrovanie kybernetickej bezpečnosti, bezpečnosti prevádzky (šifrovanie, heslá, účty a kľúče, autentizácia, digitálne podpisy, bezpečnostné schránky a pod.), kontrola prístupu, kontrolné platformy a pod. ako reakcia na nárast hodnoty dát, možnosť ovládania prostredia na diaľku, nárast počtu a rozmanitosti útokov, nové spôsoby a ciele útokov a kybernetického zločinu. Útoky sa zameriavajú na systémovú infraštruktúru aj na koncové užívateľské zariadenia a zariadenia a zariadenia IoT.

Charakteristika:
-

Charakteristika:
Moderná spoločnosť je čoraz viac zasiahnutá smart technológiou a zariadeniami, ktoré sa stali každodennými spoločníkmi, a predstava života bez nich sa pomaly, ale isto vytráca. Prívlastok smart však už neprináleží len mobilným zariadeniam. Rozmach internetového pripojenia a výpočtovej kapacity moderných procesorov umožňuje zbierať, spracovať a vymieňať si veľké množstvo rôznych dát. Umelá inteligencia je schopná vyhodnocovať tieto podnety v reálnom čase a sama prijať potrebné opatrenia. Pod taktovkou smart technológií sa napríklad aj bežná domácnosť mení na inteligentný a autonómny systém. V súčasnosti žijeme na začiatku smart éry a podieľame sa priamo na vzniku smart revolúcie. Toto nie je mýtus, ale reálny fakt. V poradí štvrtá priemyselná revolúcia v dejinách našej civilizácie je smart revolúciou. Chceme ju využiť čo najlepšie, najpohodlnejšie, najkvalitnejšie - jednoducho smart.

Charakteristika:
Superpočítač je jedným z najznámejších typov realizovania vysokovýkonných výpočtov (ang. High performance computing - HPC). Superpočítač obsahuje tisíce výpočtových uzlov, ktoré spolupracujú na dokončení jednej alebo viacerých úloh paralelne a spracováva tak dáta a vykonáva zložité výpočty vysokou rýchlosťou a to až na úrovni niekoľkých kvadriliónov výpočtov za sekundu.

Charakteristika:
Vzhľadom na neustálu potrebu zmeny a vývoja nových riešení bude potreba kvantových počítačov a ich zavádzanie do praxe stále viac potrebné. Klasické počítače narážajú na bariéru vo svojich technologických limitoch. Kvantové počítače sú oproti tomu schopné prísť k riešeniam a novým informáciám pomocou kalkulácií a predpokladov. Kvantové počítače sú rýchle a postupom času by mali nahradiť niektoré dnešné počítačové systémy a servery.

Charakteristika:
Strojové učenie je proces použitia matematických modelov dát, pomocou ktorých sa počítač učí bez priamych inštrukcií. Technológia sa považuje za súčasť umelej inteligencie. Strojové učenie využíva algoritmy na identifikáciu vzorov v dátach, ktoré sa potom používajú na vytvorenie dátového modelu, ktorý dokáže formulovať predpovede. S väčším množstvom dát a viac skúsenosťami sú výsledky strojového učenia presnejšie. Vďaka prispôsobiteľnosti je možné technológiu využívať v situáciách, keď sa dáta neustále mena, kedy sa charakter požiadaviek alebo úloh stále posúva alebo kedy by naprogramovanie riešenia nebolo efektívne možné. Aplikácia strojového učenia v reálnom čase ukazuje, že je možné použiť nepretržitý tok transakčných dát a upravovať modely v reálnom čase, čo umožňuje nové spôsoby získavania analyzovaných informácií.