IoTが展開していくにつれて、コンピュータ処理の負荷は重くなっています。様々なタイプのセンサやデータベースからの生データは、IoTインフラに巨大な負荷を与え、ソフトウエアを複雑化させます。IoTの進展が意味しているのは、膨大な量のデータが生み出されること、そして、それらデータはリアルタイム分析が必要なことです。

例えば、スマートシティのような大規模用途では、何百万個ものセンサデータによって、データセンター内のソフトウェアの複雑化、管理の高コスト化が問題となります。このような膨大なIoTセンサからのデータ処理に対応したコンピュータ処理モデルが求められています。

この発明は、IoTセンサデータ処理に適した“Landscape Computing”というコンピュータシステムの発明です（US2017/0353542A1）。Landscape Computingは、低パワーの複数のコンピュータエンジンと緩くつながっていて、リアルタイムなセンサデータやIoTアプリケーションによる膨大なデータ処理を行う際には、コンピュータ同士が連携して実行します。

“Node”はオフィスや家庭、ビジネス、道路、農場などの周辺環境やインフラ内に埋め込まれており、それぞれの独立したコンピュータエンジンはNodeでつながっています。複数のNodeを組合わせることで、スーパーコンピュータと同じような処理が可能となります。スーパーコンピュータと異なる点は、低コストで周囲の知能資源を活用することです。

IoTセンサデータはネットワークの“Edge”で分散処理されます。ビデオ画像やレーダーデータ、または各種センサの融合データは、エッジで独立して処理されることで、データ量の圧縮とデータを転送するコストを減らすことが出来ます。

この分散コンピュータは人間のネットワークを模しています。人間のネットワークは、洗練された抽象度を持ち、共通の目的を達成するためのコラボレーションの形は様々であることが特徴です。また、人間のネットワークは、外部から集めた情報を用いて、複数の方法によってゴールを達成する賢さを持っています。そこで重要になるのは、繋がりをもつこと、コミュニケーション、各個人の専門に特化することです。

Fig.1は、ランドスケープコンピュータのプラットフォームを示したものです。

• センサとエフェクタ層101…センサ100は周辺環境からデータをシステムにインプットします。エフェクタは環境を変化させるデバイス（ディスプレイや照明）です。
• nBoxコンピューティングNodeメッシュ層103…ネットワークのEdgeを活用したコンピュータモデルであるnBoxが、センサデータを取得してデータ処理を行います。
• アクセスゲートウェイ104…暗号化されたインターネットによってnBox層とつながっており、データの送受信や管理を行います。また、中央へのアクセスが必要なデータを保管する層として用いられ、レスポンス時間を改善するためにデータをキャッシュします。
• クライアント、マネジメント層105…特定領域のエンドユーザーのアプリケーションやシステムを管理します。

明細書の中には、Landscape Computing の具体的な手法として、 センサーネットワークの区分けに相当する、sub-model、domain-specific、vendor-specific、technology-specificに分けることや、センサーの区分けに相当する、“sites”と“zones”に分けるなど、様々な手法が記載されています。