O que é IoT? E o seu futuro!
A “Internet das Coisas” – IoT, tecnicamente descrita como um dispositivo electrónico equipado com sensores, que envia dados e recebe instruções graças à ligação à Internet. Para descrever em termos não técnicos, milhares de milhões de dispositivos físicos (com sensor) ligados à Internet em todo o mundo. IoT têm aplicações diversas em todos os sectores, para capacitar e enriquecer a vida humana neste planeta.
Por exemplo, tomemos um smartphone, se estiver a ouvir canções usando auscultadores ligados ao smartphone enquanto está ocupado com outras coisas (condução), lá vem o IoT alimentado por (Inteligência Artificial) IA. Imagine sensores IoT nos auscultadores, que poderiam levar os dados do seu ritmo cardíaco e com a ajuda da IA poderia prever a sua emoção. Com base nessa emoção, o seu smartphone poderia escolher a melhor canção armazenada algures no mundo. Existem vários milhões de canções em todo o mundo e o seu smartphone não precisa de ter super armazenamento para armazenar todas as canções ou super poder de computação para o modelo de IA aplicado para a detecção de emoções. Tudo o que precisa de assegurar é que está a ser ligado à Internet.
Segundo a Business Insider, haverá mais de 41 mil milhões de dispositivos IoT até 2027, contra cerca de 8 mil milhões em 2019. Este inquérito foi construído por 400 respostas de executivos de topo de todo o mundo. Essas empresas incluem Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, VMWare, Verizon, etc. Afirma ainda que até 2027 todos os dispositivos que ficarem para trás alcançarão o acesso à Internet, e o mercado da IdC crescerá para mais de 2,4 triliões de dólares anuais.
IoT combinado com a tecnologia mais dinâmica de Inteligência Artificial (IA) poderia possivelmente tornar o próprio sistema IoT mais inteligente e pode facilmente imitar a actividade do ser humano.
O papel da Inteligência Artificial na IOT
“AI + IoT = AIoT”
A IA é definida como o processo de tornar as máquinas suficientemente inteligentes para realizar as tarefas sem qualquer intervenção humana. Todos os dispositivos IoT juntos recolhem enormes dados e, por outro lado, para construir um modelo de IA de última geração, necessita de enormes dados. Assim, a combinação destas duas técnicas dinâmicas transforma a monótona loira numa loira inteligente (tarefas inteligentes sem intrusão humana). A poderosa combinação da IOT com a IA pode ser um enorme avanço na vida dos humanos.
Assim, quando falamos de Inteligência Artificial (IA), Aprendizagem Mecânica (ML) e Aprendizagem Profunda (DL) desempenha o papel mais vital, uma vez que DL e ML são os subconjuntos da IA.
Aprendizagem mecânica (ML): A aprendizagem de máquinas tem um algoritmo ou técnicas ML sob a forma de programa informático que aprende conhecimentos a partir de dados iterativamente, por si só ou utilizando o conjunto de regras que mencionamos. Há três tipos principais de algoritmos de aprendizagem de máquinas que eles são: Aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. Vejamos alguns dos algoritmos ou modelos de aprendizagem de máquinas utilizados na IOT.
Regressão: Regressão é o conceito fundamental na aprendizagem da máquina. Insere-se na categoria de aprendizagem supervisionada onde o modelo é treinado utilizando os dados de entrada (característica independente) e as etiquetas de saída (característica dependente). A regressão é aplicada à natureza contínua dos dados. Há dois tipos de regressão que é a regressão linear e a regressão não linear.
A regressão linear é aplicada quando existe uma linearidade nos dados introduzidos. Por exemplo, quando a entrada x é alterada, deve haver uma alteração possivelmente numa saída y. A equação que o modelo de regressão linear utiliza para treinar é dada por Y =θ1 + θ2 X1 . Por exemplo, tomar as emissões de co2 nos veículos com base no tamanho do motor e no número de cilindros. A taxa de emissão tem uma relação linear com o tamanho do motor e o número de cilindros.
Regressão não linear, por exemplo, considerar os dados de um rendimento interno bruto (GDI) da China por ano. Aqui a característica independente nos dados são os anos e a característica dependente ou variável prevista é o GDI. A partir destes dados pudemos ver a relação não-linear entre as variáveis. A equação para a regressão não linear é dada por Y =θ1 + θ2 (X1)2.
Classificação: A classificação é uma técnica de aprendizagem supervisionada. É utilizado na categorização do conjunto desconhecido de itens em conjuntos discretos de classes. O algoritmo de classificação aprende a relação entre a variável de característica de entrada e a variável alvo de interesse. A variável alvo é categórica com valores discretos. Os famosos algoritmos de classificação amplamente utilizados são K-Nearest Neighbors, Árvore de Decisão, Regressão Logística e Máquina Vectorial de Apoio.
Aglomeração: Clustering significa encontrar os clusters num conjunto de dados, numa técnica não supervisionada. O agrupamento é definido como um grupo de pontos de dados ou objectos num conjunto de dados que são semelhantes a outros objectos de um grupo, e diferentes dos pontos de dados de outro agrupamento. Os algoritmos de clustering largamente utilizados são o clustering K, o clustering Hierárquico e o clustering baseado na densidade.
Aprendizagem Profunda (DL): Aprendizagem Profunda é um subcampo da aprendizagem mecânica, que foi concebido com a inspiração do cérebro humano e chamado como uma Rede Neural Artificial (ANN). Assim, o avanço nas redes neurais profundas torna mais sofisticada a reacção em ambiente real-complexo mais rapidamente do que os seres humanos.
Rede Neural Artificial: A Rede Neural Artificial foi construída principalmente com três camadas, são camada de entrada, camada oculta, camada de saída . As entradas da primeira camada (camada de entrada) são multiplicadas pelo peso e pelo viés de adição. O enviesamento e os pesos são, no início, aleatórios. Depois estes valores passam por alguma função de activação (ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.) e depois passam para a camada seguinte até à camada de saída. Esta iteração do processo pode ser repetida até obtermos o melhor desempenho/actualidade.
Aplicações da aprendizagem mecânica para o IoT
Hoje em dia existem vários algoritmos ML aplicados na Internet sem fios. Estas aplicações ML dependem muito do campo aplicado. Há várias razões pelas quais a aprendizagem mecânica influencia a IdC. Mas primeiro o que acontece se a IdC for implementada sem o ML? IoT tem de enfrentar as seguintes consequências quando é implementado unicamente sem ML. Isto inclui integração de dados de múltiplas fontes, gestão de dispositivos, tratamento de enorme volume de dados e controlo de versões de aplicações.
IoT trata da interconexão de dispositivos com o objectivo principal de partilhar a informação (dados). Estes dados foram a razão padrão que torna o ML mais poderoso, aumentando a eficiência da IOT. Os factores-chave que o ML contribui para a IdC são: analisar os dados e prever os eventos futuros, conversão de dados brutos em formato compreensível para o homem, sistema de recomendação em tempo real, manutenção dos dispositivos (IdC), etc.
O processo de tornar a IdC inteligente e de analisar os grandes dados produzidos por milhares de milhões desses dispositivos encontra uma aplicação em vários campos. Tais campos são veículos de auto-condução, artigos de desgaste, automação industrial, agricultura, cuidados de saúde e compras a retalho.
Automação Industrial: Quando se trata das linhas de produção nas indústrias, é necessária a ajuda dos robots automatizados. Robôs que trabalham ao lado dos seres humanos chamados de robôs colaborativos ou cobots. A sua principal desvantagem é que funcionam sem o conhecimento de quaisquer obstáculos (humanos) presentes no seu ambiente. Esta situação pode potencialmente causar lesões letais ou morte no caso de A fim de mitigar os danos físicos dos seres humanos ou de tornar os robôs suficientemente inteligentes para terem consciência do seu ambiente de trabalho, certos sistemas de segurança são necessários. Vem aí a aplicação de algoritmos ML/DL com IoT, no desenvolvimento do sistema de segurança inteligente baseado em visão computacional para robôs colaborativos.
Agricultura: A população mundial continua a crescer, Nos próximos 80 anos haverá adição de 3,6 bilhões de pessoas à população actual, Portanto, haverá um aumento da procura de alimentos. Assim, IoT e AI em conjunto melhoram a produção agrícola com as seguintes tecnologias,
- Ferramentas agrícolas de precisão utilizando os dados de satélite. Esta técnica foi utilizada para reduzir a utilização de fertilizantes que contêm azoto e para aumentar o rendimento das culturas.
- Monitorização das culturas, utilizando os dados das câmaras e sensores, o estado das culturas pode ser monitorizado e analisado. Os algoritmos de aprendizagem da máquina com a utilização desses dados actualizam oportunamente o agricultor sobre o estado da cultura.
- IA – controlo de pragas motorizado, os micro-sensores IoT juntamente com soluções de controlo de IA tornam os agricultores capazes de tratar as plantas individualmente e de as proteger de quaisquer doenças e pragas potenciais.
Automóveis com auto-condução: Automóveis auto-conduzidos, é o futuro dos automóveis. Com a combinação de IoT (sensores, câmaras, LiDAR, RADAR) e Deep neural network é possível fazer o carro conduzir por si só. Há uma investigação e desenvolvimento activo a decorrer neste campo, levado a cabo por empresas como Tesla, Google, Uber, Volvo, etc.
Vestimentas e Cuidados de Saúde: Os artigos de desgaste poderiam recolher os dados brutos do ritmo cardíaco, EEG e movimento do corpo humano com a ajuda de sensores IoT nele incorporados. A recuperação destas métricas pode ser traduzida em informação mais precisa e adaptada, através da implementação de inteligência artificial, a fim de aumentar a consciência das condições de saúde e aptidão física, detecção precoce de doenças e evitar o risco potencial no sistema cardiovascular.
Venda a retalho inteligente: Faça as suas compras mais espertas! Com a combinação de IoT e AI, o consumidor obtém a experiência mais inteligente tanto em linha como em compras offline. Com a ajuda da IA, poderia também ajudar o retalhista a compreender o padrão de compra do consumidor. A empresa multinacional H&M oferece aos seus clientes uma nova experiência de compra com o conceito de espelho inteligente.
