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Quel est le rôle de l’apprentissage automatique dans l’IoT?

Qu’est-ce que l’IdO? Et son avenir!

L' »Internet des objets » – IoT, décrit techniquement comme un appareil électronique équipé de capteurs, qui envoie des données et reçoit des instructions grâce à la connexion Internet. Pour décrire en termes non techniques, des milliards d’appareils physiques (avec capteur) connectés à Internet partout dans le monde. L’IdO a des applications diverses dans tous les secteurs, pour autonomiser et enrichir la vie humaine sur cette planète.

Par exemple, prenons un smartphone, vous écoutez des chansons à l’aide d’écouteurs connectés au smartphone pendant que vous êtes occupé par d’autres choses (conduire), il y a l’IoT alimenté par (Intelligence Artificielle) AI. Imaginez des capteurs IoT dans les écouteurs, qui pourraient prendre vos données de fréquence cardiaque et avec l’aide de l’IA, ils pourraient prédire votre émotion. Sur la base de cette émotion, votre smartphone pourrait choisir la meilleure chanson stockée quelque part dans le monde. Il existe plusieurs millions de chansons dans le monde et votre smartphone n’a pas besoin d’un super stockage pour stocker toutes les chansons ou d’une super puissance de calcul pour le modèle d’IA appliqué à la détection des émotions. Tout ce dont il a besoin pour s’assurer, c’est qu’il est connecté à Internet.

Selon Business Insider , il y aura plus de 41 milliards d’appareils IoT d’ici 2027, contre environ 8 milliards en 2019. Cette enquête a été construite à partir de 400 réponses de cadres supérieurs du monde entier. Ces sociétés incluent Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, VMWare, Verizon, etc. Il indique en outre que d’ici 2027, tous les appareils restants auront accès à Internet et que le marché de l’IoT atteindra plus de 2,4 billions de dollars par an.

L’IoT combiné à la technologie la plus dynamique de l’intelligence artificielle (IA) pourrait éventuellement rendre le système IoT lui-même plus intelligent et imiter facilement l’activité humaine.

Rôle de l’intelligence artificielle dans l’IoT

« IA + IdO = AIoT »

L’IA est définie comme le processus consistant à rendre les machines suffisamment intelligentes pour effectuer les tâches sans aucune intervention humaine. Tous les appareils IoT collectent ensemble d’énormes données et, d’autre part, pour construire un modèle d’IA à la pointe de la technologie, ils ont besoin d’énormes données. Ainsi, la combinaison de ces deux techniques dynamiques fait de l’IoT monotone un IoT intelligent (tâches intelligentes sans intrusion humaine). La puissante combinaison de l’IdO avec l’IA peut être une énorme percée dans la vie des humains.

Ainsi, lorsque nous parlons d’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage en profondeur (DL) jouent le rôle le plus vital puisque DL et ML sont les sous-ensembles de l’IA.

Apprentissage automatique (ML): l’apprentissage automatique comprend des algorithmes ou des techniques d’apprentissage automatique sous la forme d’un programme informatique qui apprend des informations à partir de données de manière itérative, seule ou en utilisant l’ensemble de règles que nous mentionnons. Il existe trois principaux types d’algorithmes d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Voyons quelques-uns des algorithmes ou modèles d’apprentissage automatique utilisés dans l’IoT.

Régression : La régression est le concept fondamental de l’apprentissage automatique. Il relève de la catégorie de l’apprentissage supervisé où le modèle est formé à l’aide des données d’entrée (fonctionnalité indépendante) et des étiquettes de sortie (fonctionnalité dépendante). La régression est appliquée à la nature continue des données. Il existe deux types de régression qui sont la régression linéaire et la régression non linéaire.

La régression linéaire est appliquée lorsqu’il y a une linéarité dans les données d’entrée. Par exemple, lorsque l’entrée x est modifiée, il devrait y avoir un changement possible dans une sortie y. L’équation que le modèle de régression linéaire utilise pour former est donnée par Y = θ 1 + θ 2 X 1 . Par exemple, prenons les émissions de co 2 dans les véhicules en fonction de la taille du moteur et du nombre de cylindres. Le taux d’émission a une relation linéaire avec la taille du moteur et le nombre de cylindres.

TensorFlow de bas niveau pour les problèmes de régression (prix de l'immobilier).
Régression linéaire

Régression non linéaire, par exemple, considérons les données d’un revenu intérieur brut (RIB) chinois par an. Ici, la caractéristique indépendante dans les données est les années et la caractéristique dépendante ou la variable prédite est le GDI. À partir de ces données, nous avons pu voir la relation non linéaire entre les variables. L’équation de la régression non linéaire est donnée par Y = θ 1 + θ 2 (X 1 ) 2 .

Premiers pas avec la régression non linéaire dans R | R-blogueurs
Régression non linéaire

Classification : La classification est une technique d’apprentissage supervisé. Il est utilisé pour catégoriser l’ensemble inconnu d’éléments dans un ensemble discréé de classes. L’algorithme de classification apprend la relation entre la variable caractéristique d’entrée et la variable cible d’intérêt. La variable cible est catégorielle avec des valeurs discrées. Les célèbres algorithmes de classification largement utilisés sont K-Nearest Neighbors, Decision tree, Logistic Regression et Support Vector Machine.

Clustering: le clustering signifie trouver les clusters dans un ensemble de données, dans une technique non supervisée. Le cluster est défini comme un groupe de points de données ou d’objets dans un jeu de données qui sont similaires aux autres objets d’un groupe et différents des points de données d’un autre cluster. Les algorithmes de clustering largement utilisés sont le clustering K-means, le clustering hiérarchique et le clustering basé sur la densité.

Apprentissage en profondeur (DL): l’apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l’apprentissage automatique, qui a été conçu en s’inspirant du cerveau humain et appelé réseau de neurones artificiels (ANN). Ainsi, l’avancement des réseaux de neurones profonds le rend plus sophistiqué pour réagir dans un environnement réel-complexe plus rapidement que les humains.

Perceptrons - la forme la plus élémentaire d'un réseau de neurones · Applied Go
Perceptron

Réseau de neurones artificiels : Le réseau de neurones artificiels a été construit principalement avec trois couches, ce sont la couche d’entrée, la couche cachée, la couche de sortie. Les entrées de la première couche (couche d’entrée) sont multipliées par le poids et le biais ajouté. Le biais et les poids sont aléatoires au départ. Ensuite, ces valeurs passent par une fonction d’activation (ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.) puis passent à la couche suivante jusqu’à la couche de sortie. Cette itération du processus peut être répétée jusqu’à ce que nous obtenions la performance/précision optimale.

Apprentissage profond appliqué - Partie 1: Réseaux de neurones artificiels
Réseau neuronal artificiel

Applications de l’apprentissage automatique à l’IoT

Aujourd’hui, il existe plusieurs algorithmes ML appliqués dans l’IoT. Ces applications ML dépendent fortement du domaine appliqué. Il existe plusieurs raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique influence l’IoT. Mais d’abord, que se passe-t-il si l’IoT est mis en œuvre sans ML? L’IoT doit faire face aux conséquences suivantes lorsqu’il est uniquement mis en œuvre sans ML. Cela inclut l’intégration de données provenant de plusieurs sources, la gestion des appareils, la gestion d’un énorme volume de données et le contrôle des versions des applications.

L’IoT traite de l’interconnexion des appareils dans le but principal de partager les informations (données). Ces données étaient la raison standard qui rend le ML plus puissant, augmentant l’efficacité de l’IoT. Les facteurs clés que ML contribue à l’IoT sont: analyser les données et prédire les événements futurs, convertir les données brutes en un format compréhensible par l’homme, système de recommandation en temps réel, maintenance des appareils (IoT), etc.

Le processus de rendre l’IoT intelligent et d’analyser les mégadonnées produites par des milliards d’appareils de ce type trouve une application dans plusieurs domaines. Ces domaines sont les véhicules autonomes, les appareils portables, l’automatisation industrielle, l’agriculture, les soins de santé et le commerce de détail.

Automatisation industrielle : En ce qui concerne les lignes de production dans les industries, vous avez besoin de l’aide des robots automatisés. Des robots qui travaillent aux côtés des humains appelés robots collaboratifs ou cobots. Leur principal inconvénient est qu’ils fonctionnent à l’insu des obstacles (humains) présents dans leur environnement. Cette situation pourrait potentiellement causer des blessures mortelles ou la mort au cas où. Afin d’atténuer les dommages physiques causés aux humains ou de rendre les robots suffisamment intelligents pour prendre conscience de leur environnement de travail, certains systèmes de sécurité sont nécessaires. Vient ensuite l’application des algorithmes ML/DL avec l’IoT, dans le développement du système de sécurité intelligent basé sur la vision par ordinateur pour les robots collaboratifs.

Agriculture: La population mondiale continue de croître. Au cours des 80prochaines années, 3,6milliards de personnes viendront s’ajouter à la population actuelle. Il y aura donc une demande accrue pour la nourriture. Ainsi, l’IoT et l’IA améliorent ensemble la production agricole avec les technologies suivantes,

  • Outils d’agriculture de précision utilisant les données satellitaires. Cette technique a été utilisée pour réduire l’utilisation d’engrais contenant de l’azote et pour augmenter les rendements des cultures.
  • Surveillance des cultures, en utilisant les données des caméras et des capteurs, l’état des cultures peut être surveillé et analysé. Les algorithmes d’apprentissage automatique avec l’utilisation de ces données donnent une mise à jour en temps opportun à l’agriculteur sur l’état de la culture.
  • La lutte antiparasitaire alimentée par l’IA, les microcapteurs IoT ainsi que les solutions de contrôle de l’IA permettent aux agriculteurs de traiter les plantes individuellement et de les protéger de toute maladie et de tout ravageur potentiels.

Voitures autonomes: les voitures autonomes sont l’avenir de l’automobile. Avec la combinaison de l’IoT (capteurs, caméras, LiDAR, RADAR) et du réseau neuronal profond, il est possible de faire rouler la voiture par elle-même. Il y a une recherche et un développement actifs dans ce domaine, menés par des entreprises comme Tesla, Google, Uber, Volvo, etc.

Wearables et soins de santé: les wearables pourraient collecter les données brutes de fréquence cardiaque, d’EEG et de mouvement du corps humain à l’aide de capteurs IoT intégrés. La récupération de ces mesures peut être traduite en informations plus précises et personnalisées, grâce à la mise en œuvre de l’intelligence artificielle, afin d’accroître la sensibilisation aux conditions de santé et de forme physique, la détection précoce des maladies et l’évitement du risque potentiel dans le système cardiovasculaire.

Commerce intelligent: faites vos courses plus intelligemment! Avec la combinaison de l’IoT et de l’IA, le consommateur bénéficie d’une expérience plus intelligente dans les achats en ligne et hors ligne. Avec l’aide de l’IA, cela pourrait également aider le détaillant à comprendre le modèle d’achat des consommateurs. La multinationale de vente au détail de vêtements HM a proposé à ses clients une nouvelle expérience d’achat avec le concept de miroir intelligent.


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