物聯網中的一個簡化的數據發現框架。數據源和原始數據需要在索引/發現服務器上進行公布和索引，而發現機制應該能夠找到相關的數據和/或來源以基于背景數據(即，時間，位置，類型等)獲取信息。
一篇最近發表在《IEEE 智能系統》上的文章突出了物聯網(IoT)將對搜索引擎提出的要求，并匯集了在這一領域進行的最新研究。這篇題為《搜索物聯網：需求和挑戰》的文章由薩里大學通信系統研究所(5G創新中心的依托機構)以及美國萊特州立大學俄亥俄知識驅動計算英才中心(Kno.e.sis)從事下一代通信的主要研究人員撰寫。
研究下一代通信的專家描述了互聯網搜索機制將需要如何改變，以支持將會連接數十億設備的物聯網(IoT)。
復雜的未來技術如智能城市、無人駕駛汽車和環境監測將會要求根據位置，偏好和本地信息自動產生的機器與機器之間的搜索。新要求將包括能夠訪問數值和傳感器數據，并提供在不使設備暴露于黑客的情況下的安全的數據訪問方法。
一篇由薩里大學和萊特州立大學(美國)的學者撰寫的突出了在這一領域的最新研究成果的文章發表在了《IEEE智能系統》雜志上。
這篇最近發表在《IEEE 智能系統》上的文章突出了物聯網(IoT)將對搜索引擎提出的要求，并匯集了在這一領域進行的最新研究。這篇題為《搜索物聯網：需求和挑戰》的文章由薩里大學通信系統研究所(5G創新中心的依托機構)以及美國萊特州立大學俄亥俄知識驅動計算英才中心(Kno.e.sis)從事下一代通信的主要研究人員撰寫。
隨著越來越多的物聯網設備被連接到了互聯網上，以及智能城市的數據項目開始實施，迫切需要開發新的搜索解決方案，使得來自物聯網來源的信息能夠被發現和提取。雖然現有的搜索引擎有著更復雜和更有效的方式來進行網頁爬行和文本數據搜索，但是該文章認為，它們在訪問物聯網設備將需要收集的數字和傳感器數據類型時將不再會那么有效。
文章指出，在過去，人類用戶通常在網絡上搜索信息，而在物聯網中，將會看到更多基于位置，喜好和本地信息來自動產生的機器到機器的搜索。例如，自主車輛，將需要從不同的來源自動收集數據(如交通和天氣信息)而不需要用戶的參與。
物聯網在網絡安全方面也提出了一個挑戰。依賴于公共數據的應用，如智能城市技術，需要非常方便地訪問，以使它們能夠提供廣泛的應用和服務。這些設備的搜索機制將需要提供有效的索引，爬行和查找數據的方法，同時要確保數據安全而不會受到黑客攻擊。
薩里大學的5G創新中心——英國最大的研究下一代通信的學術中心——在物聯網搜索引擎領域進行了大量的項目。其中包括開發描述所需數據源的搜索機制，以及開發用于聚類和分析物聯網“時間序列”數據的算法。
文章的第一作者Payam Barnaghi博士(薩里大學機器智能高級講師)說：“搜索引擎從最初的目的——定位文件開始，已經經過了很長的路，但它們仍然缺乏物聯網時代需要的社交，物理和網絡數據之間的聯系。物聯網數據檢索將需要高效的和可擴展的索引和排名機制，以及智能設備提供的服務和數據發現之間的集成。
“物聯網技術，如自主汽車，智能城市和環境監測可能會對數以百萬計的人具有積極的影響。我們的目標是考慮這些復雜的需求并開發使這些令人興奮的新技術成為可能的解決方案。”
文章的第二作者，來自Kno.e.sis的Amit Sheth教授評論說：“通過改進機器將不同的數據轉換成對于人類體驗和決策很重要的有意義的抽象，我看到了巨大的有效利用物理(尤其是物聯網)，網絡以及社交數據的機會。物聯網搜索，特別是代表人類與其他設備或機器互動從而尋找和匯集相關信息，將成為一個關鍵的推動作用。”
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