Actualmente se están produciendo cambios drásticos en los fundamentos de los instrumentos analíticos. Los enfoques tradicionales para medir, monitorear y recopilar información (métodos que se han desarrollado durante los últimos 50 años) con frecuencia utilizan equipos independientes muy costosos y sofisticados. En la mayoría de los casos, informa datos a través de una conexión a Internet o un dispositivo de almacenamiento. Hace varios años se dio un paso gradual cuando se agregaron capacidades de informes inalámbricos a muchos de estos dispositivos.
…. Sin embargo, con la rápida miniaturización de los sensores y la necesidad de un consumo de energía muy bajo, está surgiendo un nuevo factor clave. distribución. Los sensores distribuidos, monitoreados, medidos e informados a algo tan simple como una tableta o un teléfono inteligente aumentan drásticamente la cantidad de puntos de datos disponibles. Tener muchos tipos de sensores que pueden compartir datos acelera drásticamente el análisis y aumenta el potencial de datos reales en tiempo real de grandes áreas geográficas o sistemas muy complejos.
Los sistemas resultantes que se están desarrollando para estas aplicaciones, nuevos instrumentos analíticos con redes y sensores distribuidos, pueden proporcionar información importante, como la exposición a la radiación y otras sustancias tóxicas, o al cuerpo. Muestra correlaciones entre los sistemas del cuerpo a través de sensores que se llevan en el cuerpo. para alertar y mejorar el rendimiento.
Los dispositivos descentralizados, miniaturizados y habilitados para la comunicación abren la puerta a metodologías completamente nuevas y amplían los modelos analíticos para todas las industrias dependientes de instrumentos, desde la atención médica hasta la regulación ambiental. Con la miniaturización de los instrumentos analíticos y la expansión de la “Internet de todo” (IoE, que se refiere a las conexiones entre personas, procesos, datos y cosas), los laboratorios surgirán en el mundo en los próximos años de las siguientes maneras: . nunca ha sido posible antes. Todavía está en la etapa de coqueteo, pero inevitablemente será una fusión de big data, miniaturización y poligamia de análisis de varianza que alterará en gran medida las metodologías tradicionales.
Incluso los campos que son buenos en análisis amplios y diversos ya están comenzando a aprovechar los fundamentos estructurales del modelo de redes sociales que prevalece en esta era de Twitter, Facebook y LinkedIn. Al implementar los mismos protocolos y usar herramientas para crear colaboración a un nivel intrínseco, son las personas las que se convierten rápidamente en “nodos” (puntos de conexión, puntos de redistribución o puntos finales de comunicación).
Algunos de los mejores sistemas de instrumentación analítica pueden beneficiarse de la participación directa del usuario. cual es un ejemplo de esto Como quedó claro que más de la mitad de los medicamentos recetados a las personas mayores en realidad no funcionaban, se descubrió que un enfoque individualizado de la atención de la salud era mucho más efectivo, por lo que la nutrición, los sistemas de sensores que monitorean parámetros de salud como el ejercicio, la genética, etc. ., y sus informes y ajustes a las condiciones cambiantes son ejemplos perfectos de los beneficios inmediatos para el usuario.
Por otro lado, muchos de estos sistemas de análisis simplemente recopilan información en segundo plano sin involucrarlo. Un ejemplo de ese modelo es un conjunto de sensores de vehículos diseñado para detectar las condiciones de la carretera. Los consumidores pueden comprar un vehículo y usar la información que proporciona el vehículo para obtener una mejor información sobre la carretera por la que conducen cada segundo, mientras que otras organizaciones compran los datos y los usan para predecir el clima, por ejemplo. usarlo para algo completamente diferente. Propósito: por ejemplo, para optimizar el crecimiento de los cultivos.
Los ejemplos de herramientas y conceptos de modelos de redes sociales utilizados en estos nuevos sistemas de instrumentación incluyen:
• Inmediatez: desde monitoreo e informes en tiempo real
• Almacenamiento de datos: la capacidad de los instrumentos analíticos distribuidos para almacenar información para análisis, compilación o prueba de cumplimiento y depurar datos cuando ya no se necesitan.
• Compartir contenido: compartir con el resto de la red, no solo con la organización del dispositivo
• Herramientas de colaboración
• Transparencia: las personas saben a qué están contribuyendo y con quién están trabajando.
• Comunicación: capacidad para compartir y participar en iniciativas en una variedad de formatos.
Las organizaciones adquieren grandes cantidades de datos y utilizan análisis avanzados para determinar los detalles de la medición o el control de datos necesarios, así como un enfoque participativo e independiente que permite el perfeccionamiento continuo de modelos y procedimientos. Defina y mida su uso, conexión. Efecto mejorado.
La entrega de recursos informáticos a través de una red global es un concepto arraigado en los años 60 y comúnmente atribuido a JC Licklider. Responsable del desarrollo de la Red de Agencias de Proyectos de Investigación Avanzada en 1969, su visión era que todos en el mundo estuvieran interconectados y tuvieran acceso a los datos desde cualquier lugar. Otras fuentes atribuyen el concepto de la nube al informático John McCarthy, quien también propuso la idea como utilidad pública en los años 60.
El impacto más significativo en la computación en la nube ha sido el desarrollo de “aplicaciones asesinas” confiables y fáciles de usar por parte de gigantes tecnológicos como Apple, Google y Microsoft. El pionero británico de la computación en la nube, Jamie Turner, dijo: Casi cualquier cosa se puede entregar desde la nube. ”
Los ahorros de costos, la mayor flexibilidad y los beneficios de almacenamiento que ofrece la computación en la nube la convierten en una parte integral de la integración en evolución de los instrumentos analíticos. Aproveche todas las investigaciones automatizadas.