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Qual è il ruolo dell’apprendimento automatico nell’IoT?

Cos’è l’IoT? E il suo futuro!

L’“Internet of Things” – IoT, tecnicamente descritto come un dispositivo elettronico dotato di sensori, che invia dati e riceve istruzioni grazie alla connessione internet. Per descrivere in termini non tecnici, miliardi di dispositivi fisici (con sensore) connessi a Internet in tutto il mondo. L’IoT ha diverse applicazioni in tutti i settori, per potenziare e arricchire la vita umana su questo pianeta.

Prendiamo ad esempio uno smartphone, stai ascoltando canzoni usando gli auricolari collegati allo smartphone mentre sei impegnato con altre cose (guida), arriva IoT powered by (Intelligenza Artificiale) AI. Immagina i sensori IoT negli auricolari, che potrebbero acquisire i dati della tua frequenza cardiaca e con l’aiuto dell’IA potrebbero prevedere le tue emozioni. Sulla base di quell’emozione il tuo smartphone potrebbe scegliere la migliore canzone memorizzata da qualche parte nel mondo. Esistono diversi milioni di brani in tutto il mondo e il tuo smartphone non ha bisogno di un super spazio di archiviazione per archiviare tutti i brani o di una super potenza di calcolo per il modello AI applicato per il rilevamento delle emozioni. Tutto ciò che deve garantire è che sia connesso a Internet.

Secondo Business Insider , entro il 2027 ci saranno più di 41 miliardi di dispositivi IoT, rispetto a circa 8 miliardi nel 2019. Questo sondaggio è stato costruito da 400 risposte di alti dirigenti di tutto il mondo. Queste aziende includono Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, VMWare, Verizon, ecc. Afferma inoltre che entro il 2027 tutti i dispositivi che rimangono indietro raggiungono l’accesso a Internet e il mercato IoT cresce fino a oltre $ 2,4 trilioni all’anno.

L’IoT combinato con la tecnologia più dinamica dell’Intelligenza Artificiale (AI) potrebbe rendere il sistema IoT stesso più intelligente e può facilmente imitare l’attività umana.

Ruolo dell’intelligenza artificiale nell’IoT

“AI + IoT = AIoT”

L’intelligenza artificiale è definita come il processo per rendere le macchine abbastanza intelligenti da svolgere le attività senza alcun intervento umano. Tutti i dispositivi IoT insieme raccolgono dati enormi e, d’altra parte, per costruire un modello di intelligenza artificiale all’avanguardia sono necessari dati enormi. Pertanto, la combinazione di queste due tecniche dinamiche trasforma l’IoT monotono in un IoT intelligente (compiti intelligenti senza intrusione umana). La potente combinazione di IoT e IA può essere un enorme passo avanti nella vita degli esseri umani.

Quindi, quando si parla di Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) giocano il ruolo più vitale poiché DL e ML sono i sottoinsiemi dell’IA.

Machine Learning (ML): l’apprendimento automatico ha algoritmi o tecniche ML sotto forma di programma per computer che apprendono informazioni dettagliate dai dati in modo iterativo, da solo o utilizzando l’insieme di regole che menzioniamo. Esistono tre tipi principali di algoritmi di apprendimento automatico: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. Vediamo alcuni degli algoritmi o dei modelli di machine learning utilizzati nell’IoT.

Regressione: la regressione è il concetto fondamentale nell’apprendimento automatico. Rientra nella categoria dell’apprendimento supervisionato in cui il modello viene addestrato utilizzando i dati di input (caratteristica indipendente) e le etichette di output (caratteristica dipendente). La regressione viene applicata alla natura continua dei dati. Esistono due tipi di regressione: regressione lineare e regressione non lineare.

La regressione lineare viene applicata quando è presente una linearità nei dati di input. Ad esempio, quando l’input x viene modificato, dovrebbe esserci una modifica possibilmente in un output y. L’equazione utilizzata dal modello di regressione lineare per il training è data da Y = θ 1 + θ 2 X 1 . Ad esempio, prendi le emissioni di co 2 nei veicoli in base alla cilindrata del motore e al numero di cilindri. Il tasso di emissione ha una relazione lineare con la cilindrata del motore e il numero di cilindri.

TensorFlow di basso livello per problemi di regressione (prezzo della casa).
Regressione lineare

La regressione non lineare, ad esempio, considera i dati di un reddito interno lordo (GDI) cinese all’anno. Qui la caratteristica indipendente nei dati è anni e la caratteristica dipendente o la variabile prevista è GDI. Da questi dati possiamo vedere la relazione non lineare tra le variabili. L’equazione per la regressione non lineare è data da Y = θ 1 + θ 2 (X 1 ) 2 .

Primi passi con la regressione non lineare in R | R-blogger
Regressione non lineare

Classificazione: La classificazione è una tecnica di apprendimento supervisionato. Viene utilizzato per classificare l’insieme sconosciuto di elementi in un insieme discreto di classi. L’algoritmo di classificazione apprende la relazione tra la variabile caratteristica di input e la variabile target di interesse. La variabile target è categoriale con valori discreti. I famosi algoritmi di classificazione ampiamente utilizzati sono K-Nearest Neighbors, Decision tree, Logistic Regression e Support Vector Machine.

Clustering: il clustering significa trovare i cluster in un set di dati, con una tecnica non supervisionata. Il cluster è definito come un gruppo di punti dati o oggetti in un set di dati simili ad altri oggetti in un gruppo e dissimili dai punti dati in un altro cluster. Gli algoritmi di clustering ampiamente utilizzati sono il clustering K-mean, il clustering gerarchico e il clustering basato sulla densità.

Deep Learning (DL): l’apprendimento profondo è un sottocampo dell’apprendimento automatico, progettato ispirandosi al cervello umano e chiamato Rete neurale artificiale (ANN). Pertanto, il progresso nelle reti neurali profonde rende più sofisticata la reazione in un ambiente complesso reale più velocemente degli esseri umani.

Perceptron: la forma più elementare di una rete neurale · Applied Go
Perceptron

Rete neurale artificiale: la rete neurale artificiale è stata costruita principalmente con tre livelli, livello di input, livello nascosto, livello di output. Gli input dal primo livello (livello di input) vengono moltiplicati per il peso e la distorsione aggiunta. La distorsione e i pesi sono inizialmente casuali. Quindi questi valori passano attraverso alcune funzioni di attivazione (ReLU, Sigmoid, Tanh, ecc) e quindi passano al livello successivo fino al livello di output. Questa iterazione del processo può essere ripetuta fino a quando non otteniamo prestazioni/precisioni ottimali.

Apprendimento profondo applicato - Parte 1: Reti neurali artificiali
Rete neurale artificiale

Applicazioni del Machine Learning all’IoT

Oggi ci sono diversi algoritmi ML applicati nell’IoT. Queste applicazioni ML dipendono fortemente dal campo applicato. Ci sono diversi motivi per cui l’apprendimento automatico influenza l’IoT. Ma prima cosa succede se l’IoT viene implementato senza ML? L’IoT deve affrontare le seguenti conseguenze quando viene implementato esclusivamente senza ML. Ciò include l’integrazione di dati da più origini, la gestione dei dispositivi, la gestione di enormi volumi di dati e il controllo della versione delle applicazioni.

L’IoT si occupa dell’interconnessione dei dispositivi con l’obiettivo principale di condividere le informazioni (dati). Questi dati sono stati il motivo standard che rende il ML più potente, aumentando l’efficienza dell’IoT. I fattori chiave che il ML contribuisce all’IoT sono: analizzare i dati e prevedere gli eventi futuri, convertire i dati grezzi in un formato comprensibile per l’uomo, sistema di raccomandazione in tempo reale, manutenzione dei dispositivi (IoT), ecc.

Il processo di rendere intelligente l’IoT e di analizzare i big data prodotti da miliardi di tali dispositivi trova applicazione in diversi campi. Tali settori sono veicoli a guida autonoma, dispositivi indossabili, automazione industriale, agricoltura, assistenza sanitaria e shopping al dettaglio.

Automazione industriale: quando si tratta di linee di produzione nelle industrie, è necessario l’aiuto dei robot automatizzati. Robot che lavorano a fianco degli umani chiamati robot collaborativi o cobot. Il principale svantaggio di loro è che funzionano senza la conoscenza di eventuali ostacoli (umani) presenti nel loro ambiente. Questa situazione potrebbe potenzialmente causare lesioni letali o la morte nel caso. Per mitigare i danni fisici agli esseri umani o per rendere i robot abbastanza intelligenti da essere consapevoli del loro ambiente di lavoro sono necessari alcuni sistemi di sicurezza. Arriva l’applicazione di algoritmi ML/DL con IoT, nello sviluppo del sistema di sicurezza intelligente basato sulla visione artificiale per robot collaborativi.

Agricoltura: la popolazione mondiale continua a crescere, nei prossimi 80 anni si aggiungeranno 3,6 miliardi di persone alla popolazione attuale, quindi ci sarà un aumento della domanda di cibo. Pertanto, IoT e AI insieme migliorano la produzione agricola con le seguenti tecnologie,

  • Strumenti per l’agricoltura di precisione che utilizzano i dati satellitari. Questa tecnica è stata utilizzata per ridurre l’uso di fertilizzanti contenenti azoto e per aumentare i raccolti.
  • Monitoraggio delle colture, utilizzando i dati di telecamere e sensori è possibile monitorare e analizzare le condizioni delle colture. Gli algoritmi di apprendimento automatico con l’uso di questi dati forniscono all’agricoltore un aggiornamento tempestivo sulle condizioni del raccolto.
  • Il controllo dei parassiti basato sull’intelligenza artificiale, i micro sensori IoT e le soluzioni di controllo dell’intelligenza artificiale consentono agli agricoltori di trattare le piante individualmente e proteggerle da potenziali malattie e parassiti.

Auto a guida autonoma: Le auto a guida autonoma sono il futuro delle automobili. Con la combinazione di IoT (sensori, telecamere, LiDAR, RADAR) e rete neurale profonda è possibile far guidare l’auto da sola. In questo campo è in corso un’attività di ricerca e sviluppo attiva, svolta da società aziendali come Tesla, Google, Uber, Volvo, ecc.

Dispositivi indossabili e assistenza sanitaria: i dispositivi indossabili potrebbero raccogliere i dati grezzi di frequenza cardiaca, EEG e movimento del corpo umano con l’aiuto dei sensori IoT incorporati. Il recupero di queste metriche può essere tradotto in informazioni più accurate e su misura, attraverso l’implementazione dell’intelligenza artificiale, al fine di aumentare la consapevolezza delle condizioni di salute e fitness, la diagnosi precoce delle malattie ed evitare il potenziale rischio nel sistema cardiovascolare.

Vendita al dettaglio intelligente: rendi i tuoi acquisti più intelligenti! Con la combinazione di IoT e AI, il consumatore ottiene un’esperienza più intelligente sia nello shopping online che offline. Con l’aiuto dell’IA, potrebbe anche aiutare il rivenditore a comprendere il modello di acquisto dei consumatori. La multinazionale di abbigliamento al dettaglio H&M ha offerto ai suoi clienti una nuova esperienza di acquisto con il concetto di Smart mirror.


Vi preghiamo di contattarci per ulteriori dettagli!

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