Технологии 24 ноября 2017

Японский ИТ-гигант Nitto Denko выходит на IoT-рынок Европы

Далее

Для того чтобы реализовать полный потенциал интернета вещей и увеличить количество подключенных устройств, необходима трансформация кабельной сети, которая должна отвечать требованиям скорости и объема передаваемых данных. Именно поэтому японский гигант Nitto Denko появился на рынке Европы со своими пластиковым оптическим волокном.

Пластиковые, или полимерные оптические волокна (POF) обеспечивают передачу данных со скоростью свыше 100 Гбит/с и обладают большим потенциалом в новых технологиях, включая IoT, здравоохранение, автономный транспорт и энергетику. По словам Хидео Такасаки, главы Nitto Denko, они помогут «создать и расширить новый бизнес для общества, ориентированного на информацию».

Уже сейчас в эксплуатации находятся 8 млн устройств интернета вещей, а к 2020 их станет свыше 20 млрд.

Основными преимуществами POF являются их низкая, по сравнению с оптическими волокнами, стоимость и простота монтажа. Из-за большего диаметра полимерной сердцевины можно использовать дешевые светодиоды, а прокладка кабелей не требует большого мастерства и времени. Кроме того, их сложнее повредить, чем оптические. Пластиковые волокна отлично подходят для линий длиной несколько десятков метров, то есть для расположенных в офисах или квартирах датчиков IoT, автомобилей, промышленных линий связи и медицинских приборов.

Компания планирует продемонстрировать все возможности пластиковых оптических волокон во время Олимпийских игр в Токио, которые состоятся в 2020 году и проведение которых станет испытанием для многих компаний, готовых показать свои инновационные технологии в работе, сообщает Information Age.

21 профессия будущего — от дата-детектива до криптокоуча

По мнению компании Qualcomm, решением для умного дома станет технология ячеистой топологии, которая появится на рынке в 2018. Она сможет не только обеспечить высокий уровень подключения, но и автоматически исправлять возникающие проблемы, а также даст возможность проводить анализ собранных данных.