Tại sao IoT cần Machine Learning (Học Máy) để phát triển mạnh hơn?

0

Machine Learning có thể loại bỏ lỗi của con người và cho phép dữ liệu lớn tạo ra những hiểu biết thời gian thực và cho phép các thiết bị Internet of Things đạt được tiềm năng đầy đủ của chúng.

Có một tiếng vang không ngừng xung quanh dữ liệu lớn và AI, các cơ hội và mối đe dọa của các công nghệ và mối quan tâm về tương lai của chúng. Trong khi đó, các công ty đang cài đặt ngày càng nhiều cảm biến với hy vọng cải thiện hiệu quả và cắt giảm chi phí. Tuy nhiên, các chuyên gia tư vấn học máy từ InData Labs nói rằng nếu không có chiến lược phân tích và quản lý dữ liệu phù hợp, các công nghệ này chỉ tạo ra nhiều tiếng ồn hơn và lấp đầy nhiều máy chủ hơn mà không thực sự được sử dụng cho tiềm năng của chúng. Có cách nào để chuyển đổi các bản ghi cảm biến đơn giản thành những hiểu biết công nghiệp có thể hành động?

Câu trả lời đơn giản là có, và nó nằm ở Machine Learning (ML).

Khả năng của Machine Learning

Phạm vi của ML là bắt chước cách thức bộ não của con người xử lý các yếu tố đầu vào để tạo ra các phản ứng hợp lý. Nếu mọi người dựa vào học tập, đào tạo hoặc kinh nghiệm, máy móc cần một thuật toán. Ngoài ra, khi mỗi chúng ta học hỏi nhiều hơn, chúng ta điều chỉnh các phản ứng của mình, trở nên lành nghề hơn và bắt đầu áp dụng những nỗ lực của mình một cách có chọn lọc. Tái tạo hành vi tự điều chỉnh này trong máy là dòng kết thúc của sự phát triển ML.

Để tìm hiểu, một máy tính được trình bày với dữ liệu thô mà nó cố gắng hiểu. Khi phát triển, nó ngày càng có nhiều kinh nghiệm hơn, tạo ra phản hồi tinh vi hơn bao giờ hết.

Thách thức của IoT

Dưới cái ô rộng lớn của Internet vạn vật (IoT), chúng ta có thể tìm thấy mọi thứ, từ điện thoại thông minh của bạn đến tủ lạnh thông minh đến các cảm biến theo dõi các quy trình công nghiệp.

Tuy nhiên, có ít nhất bốn mối quan tâm thiết yếu liên quan đến việc triển khai IoT, cần được giải quyết:

Bảo mật và quyền riêng tư: Bất kỳ thuật toán nào xử lý loại dữ liệu này đều cần phải nhúng các cách để giữ an toàn cho mọi liên lạc, đặc biệt là nếu chúng tôi nói về dữ liệu cá nhân như dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến y tế.

Độ chính xác của hoạt động: Các cảm biến được thực hiện trong điều kiện khắc nghiệt có thể gửi dữ liệu bị lỗi hoặc không có dữ liệu, làm gián đoạn thuật toán.

3 Vs của Big Data: Hầu hết các thiết bị IoT tạo ra những gì có thể được phân loại là dữ liệu lớn vì nó kiểm tra 3Vs (Volume, Velocity, Variety): khối lượng, vận tốc và sự đa dạng. Xử lý 3V có nghĩa là tìm ra các thuật toán tốt nhất cho loại dữ liệu bạn sử dụng và vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết.

Khả năng kết nối: Giá trị của IoT nằm ở việc tạo ra các vật phẩm và công cụ bị ngắt kết nối, nói chuyện với nhau. Tuy nhiên, vì tất cả chúng được tạo ra khác nhau, chúng cần có một ngôn ngữ chung, thường là mẫu số chung nhỏ nhất. Nếu máy tính đã có giao thức như TCP / IP, tủ lạnh của bạn sẽ nói chuyện với máy pha cà phê như thế nào?

Tại sao nên sử dụng Machine Learning cho IoT

Có ít nhất hai lý do chính tại sao máy học là giải pháp thích hợp cho vũ trụ IoT. Việc đầu tiên phải làm với khối lượng dữ liệu và các cơ hội tự động hóa. Thứ hai là liên quan đến phân tích dự đoán.

Tự động hóa xử lý dữ liệu

Hãy lấy cảm biến xe hơi làm ví dụ. Khi một chiếc xe đang di chuyển, các cảm biến ghi lại hàng ngàn điểm dữ liệu cần được xử lý trong thời gian thực để ngăn ngừa tai nạn và mang lại sự thoải mái cho hành khách. Không có cách nào để một nhà phân tích con người thực hiện một nhiệm vụ như vậy cho mỗi chiếc xe, vì vậy tự động hóa là giải pháp duy nhất.

Thông qua học máy, máy tính trung tâm của xe có thể tìm hiểu về các tình huống nguy hiểm, như các thông số tốc độ và ma sát, có thể gây nguy hiểm cho người lái và tham gia các hệ thống an toàn tại chỗ.

Sức mạnh dự đoán của Machine Learning

Quay trở lại ví dụ về xe hơi, sức mạnh thực sự của IoT không chỉ nằm ở việc phát hiện các mối nguy hiểm hiện tại mà còn xác định các dấu hiệu chung hơn. Ví dụ, hệ thống có thể tìm hiểu về người lái xe rẽ quá nhanh hoặc gặp khó khăn khi đỗ xe song song và giúp anh ta hoặc cô ta bằng cách cung cấp hướng dẫn bổ sung trong những vấn đề này.

Tính năng hữu ích nhất của ML cho IoT là nó có thể phát hiện các ngoại lệ và hoạt động bất thường và kích hoạt các cờ đỏ cần thiết. Khi nó học ngày càng nhiều về một hiện tượng, nó trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Một ví dụ tuyệt vời là những gì Google đã làm với hệ thống HVAC của mình, giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng.

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, còn có cơ hội tạo ra các mô hình dự đoán các sự kiện trong tương lai rất chính xác bằng cách xác định các yếu tố dẫn đến một kết quả cụ thể. Điều này cung cấp một cơ hội để chơi với các đầu vào và kết quả kiểm soát.

Nó nên hoạt động như thế nào?

Nó rất quan trọng để hiểu rằng, khi một hệ thống IoT phụ thuộc vào đầu vào của con người, nó có thể thất bại thảm hại. Nó cần sự hỗ trợ của máy học để trở thành một hệ thống phù hợp hoàn hảo chống lại lỗi của con người.

Trong một thế giới kết nối, những sai lầm của con người nhanh chóng được sửa chữa bằng thuật toán. Điều này giúp tối ưu hóa toàn bộ quá trình thông qua các cơ chế phản hồi. Thành phần dự đoán của hệ thống có thể xác định đầu vào chính xác để có được đầu ra dự kiến.

Khi được cung cấp bởi ML, IoT có thể hoạt động hoàn hảo cả ở cấp độ cá nhân, do đó, bạn không thể làm rối tung thói quen buổi sáng của mình, ví dụ, và ở cấp độ tập thể. Trường hợp thứ hai có thể được minh họa với những chiếc xe được kết nối với nhau có thể giao tiếp với nhau và thực hiện việc định tuyến lại động để tránh ùn tắc giao thông.

Từ Big Data tới Smart Data

Lời khuyên “work smarter, not harder” là lời khuyên phù hợp để quản lý dữ liệu do IoT tạo ra và biến nó thành những hiểu biết hữu ích. Mặc dù dữ liệu lớn là tất cả về việc vượt qua các thách thức do 3 Vs đặt ra, dữ liệu thông minh có thể tham khảo:

  • Dọn dẹp dữ liệu cảm biến tại chỗ trước khi gửi lên đám mây để phân tích
  • Các lô thông tin cảm biến được xử lý trước, sẵn sàng để được chuyển thành thông tin chi tiết có thể hành động

Giá trị gia tăng của học máy trong cả hai trường hợp là nó có thể lấy dữ liệu thông minh và làm cho các mô hình ML hoạt động nhanh hơn và chính xác hơn.

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây