IoT e AI avançam na tecnologia

Joseph Zulick da MRO Electric and Supply
Muitos de vocês ouviram como a Inteligência Artificial vai mudar nossas vidas. Se você quer saber o que pensar sobre isso; espere que isso seja um eufemismo. A Inteligência Artificial (IA) tocará todas as partes de nossas vidas. A Internet das coisas (IoT) e a Internet das coisas industrial (IIoT) estão conectando dispositivos em nossos veículos, em nossas casas, em todas as facetas dos negócios e estão mudando o chão de fábrica, diz Joseph Zulick, gerente da MRO Electric and Supply .

Sensores e dispositivos inteligentes estão coletando dados em grandes quantidades. Os dados estão construindo nossos perfis por meio de dispositivos operados por voz em nossas casas e em nossos telefones. Cada dado coletado expande o contorno do seu perfil. Se você e eu entrarmos no Amazon, nossas páginas provavelmente serão muito diferentes. Meus interesses e dados constroem meu perfil e suas informações constroem o seu. Isso permite experiências personalizadas. Quero enfatizar a palavra “costume”.

É essa experiência personalizada que nos faz usar essas ferramentas para comprar, pois permite recuperar rapidamente nossos itens visualizados anteriormente, mas também visualizar itens semelhantes. Esta é uma experiência adicional por meio de itens renováveis ​​que estão na assinatura. Assim como os lembretes de nosso dentista para substituir nossa escova de dente, você receberá lembretes quando suas compras anteriores estiverem definidas para renovação ou você pode estabelecer ainda mais a economia de tempo usando assinaturas.

Essa mesma experiência está sendo copiada e imitada ao longo de nossas vidas no Facebook, Google e em muitas outras plataformas de coleta de dados. Os dados são a nova moeda. A Amazon não fabrica produtos, mas atende às suas necessidades fornecendo soluções.

Quer você reúna esses dados por meio de interruptores com fio, sensores em nossos veículos ou temperaturas em nossas casas. Tudo isso nos ajuda a encontrar soluções. A coleta de dados pode ser feita de várias maneiras, mas coletar e mover para a nuvem é apenas a primeira peça do quebra-cabeça

A próxima parte é o processamento de seus dados. O processo de coleta de dados se tornou muito mais fácil por meio da internet das coisas. As informações são retransmitidas quase instantaneamente da fonte para a Internet e rapidamente processadas e comparadas, e então transmitidas no formato adequado para o seu tablet, telefone ou computador. Se você vive em um mundo onde a hierarquia e o imediatismo são importantes, a computação de ponta pode agregar valor.

Se você observar muitos dos controles da máquina, verá que essa estratégia é normalmente implementada, onde podem processar dados importantes e de segurança localmente e controlar as informações não importantes nos momentos em que o sistema de comunicação está fora do pico. Isso geralmente é conhecido como a camada de borda. Muitos sistemas se reúnem por meio de sensores e switches discretos e processam por meio de sistemas de servidor SQL compatíveis e podem vir em muitas formas, incluindo controles de máquina.

A maneira como realmente coletamos as informações se tornou mais simples com sensores integrados e dispositivos de medição. Esses dispositivos conectados ou inteligentes estão todos conectados de uma forma que torna essas informações acessíveis de sua localização, por mais remotas que sejam da fonte real.

Processamento é onde realmente fazemos algo com os dados, mesmo que esse algo nada mais seja do que movê-los de uma pilha para outra. Colocamos os dados em registros e compilamos as informações. Pode ser necessário adicioná-lo aos dados anteriores ou movê-lo para outros sistemas. Esses registros de memória normalmente mantêm os dados por um curto período, à medida que os movem para o próximo local.

Os dados são processados ​​de várias maneiras, podem ser inseridos manualmente, podem vir de processos do sistema ou mesmo ser dados trazidos de fora. Pense em sua casa, seu termostato inteligente está monitorando dados direta e constantemente, você pode ter uma câmera que só coleta dados quando o sensor atua por movimento, então ele é acionado remotamente e então temos coisas como seu telefone ou outro dispositivo acionado por voz que requer que você o ative para que comece a adquirir dados. Todos esses dados são processados ​​por meio de um modem e até a nuvem.

Esta fase de aquisição pode ter alguma capacidade de processamento. Em uma fábrica, muitos sensores são ligados a um sistema que compara os dados no nível da máquina para determinar se é parte boa ou ruim. Em sua casa, os dispositivos acionados por voz começam a compilar e determinar se o comando requer adição de arquivos, como adicionar à sua lista de compras ou se ele precisa ir e recuperar dados. Eles podem atuar como sistemas bidirecionais. Muito útil quando você deseja ver uma impressão de peça em uma interface de operação.

Outros sistemas, como a camada corporativa que já existe, implementam e gerenciam seus negócios. Eles são mostrados acima como Integração Corporativa. Esses sistemas executam a maior parte da cadeia de suprimentos existente de back office e warehouse. Em muitos casos, esses sistemas realizam outras finalidades, como gerenciamento de estoque, manutenção preventiva, programação de produção e controle de qualidade.

A integração faz parte da próxima fase, é onde você compara os parâmetros de dados existentes ou sistemas externos. Este é o primeiro estágio do processo de IA de comparação dos resultados reais comparados com os resultados históricos e os resultados esperados. Essas redes neurais desenvolvidas automaticamente nos ajudam a ter resultados esperados mais inteligentes e inteligentes. Isso leva a expectativas mais altas e também nos dá mais valor a partir de nossos dados.

Ajustes com base nos resultados reais atuais e passados ​​mapeados para o histórico de ocorrências. Quando acumulamos nossas informações, aumentamos nosso conhecimento. Agora precisamos converter informação em conhecimento para iluminação. A informação deve produzir melhorias e um nível de iluminação que crie um novo caminho de detalhes impactantes.

A imagem acima do NIST representa uma versão embutida da análise, no entanto, na verdadeira inteligência artificial, os sistemas devem ser capazes de aprender e desenvolver suas próprias redes que respondem ao que é aprendido com base no que é importante, mas também em que nível de impacto essa informação tem na fórmula. Portanto, os portões devem poder ser ligados ou desligados para saber se eles fazem parte da fórmula e têm um impacto. Você também precisa encontrar uma maneira de variar o impacto dessa fórmula.

Pense em uma fórmula, a + b / (5 * c) =resultado. Podemos determinar que mudanças estão ocorrendo e exigir que ajustemos a fórmula. Talvez “b” não tenha impacto algum ou talvez b tenha o dobro do impacto. A inteligência artificial deve ser capaz de se expandir e não ter apenas decisões intrincadas em que seria necessário que uma pessoa reprogramasse essas alterações.

Aumentar a inteligência sem intervenção humana, este é o nosso cenário de sonho. Nosso desejo de longo prazo é que o sistema aprenda por conta própria e não exija nenhuma influência. Um bebê aprende que os itens são diferentes. Uma garrafa é diferente de uma rolha. É diferente em tamanho, peso, força necessária para levantar cada item, quão forte você tem que segurar, amplitude de movimento para carregá-lo sem bater nas coisas, inércia, etc. Mesmo que a criança não saiba por que está se ajustando a essas diferenças, eles se ajustarão para compensar a diferença. Este é o nosso desejo que as máquinas aprendam dessa maneira.

A linguagem na forma como nos comunicamos, devemos ter um entendimento comum. Isso pode ser um problema de idioma ou mapeamento. Nem sempre preciso entender um idioma se sei que casa significa casa ou lar. Posso mapear uma mesa para que, quando a palavra casa for pronunciada, eu possa me referir à tabela que me diz casa.

Melhorando nossas vidas. Os resultados de nosso ensino aprimorado minimizariam nossa contribuição necessária. Digamos que um termostato possa entender nosso nível de conforto. Se estou suando, está muito quente, se eu tremo, está muito frio. Ajustar em quanto? E se houver 5 pessoas? Nem todo mundo tem o mesmo conforto. Talvez estejam suando, mas usam um suéter.

O autor é Joseph Zulick, gerente da MRO Electric and Supply.