L’apprentissage automatique et l’Internet des objets (IoT) sont les mots à la mode de la décennie. Ces technologies trouvent des applications dans presque tous les secteurs, de l’activation d’assistants numériques alimentés artificiellement intelligents à l’automatisation de la chaîne d’approvisionnement. Ils ont révolutionné non seulement la façon dont nous interagissons sur les réseaux sociaux, mais également la façon dont nous payons les factures. Voici comment utiliser l’apprentissage automatique pour l’analyse IoT.
En regardant l’analyse des tendances Google ci-dessous, on peut être sûr que ces technologies offrent une carrière lucrative, tant de gens sont intéressés à en savoir plus.
Vous savez déjà ce que sont le Machine Learning et l’IoT.
L’apprentissage automatique est le processus consistant à amener les ordinateurs à apprendre et à agir comme des humains et à s’améliorer automatiquement avec l’expérience, sans le programmer explicitement. Au contraire, l’Internet des objets fait référence à un système d’objets connectés à Internet qui peuvent communiquer sur des réseaux sans fil.
Maintenant, il est passionnant de noter que la base de ces deux technologies est «Data». Les appareils IoT génèrent beaucoup de données, ce qui peut nous sembler inutile, mais c’est là que le rôle du Machine Learning entre en jeu.
Comment le Machine Learning peut-il être appliqué à l’IoT?
En parlant d’analyse de données, l’analyse prédictive et prescriptive utilise à la fois l’apprentissage automatique et trouve des applications dans le monde de l’IoT.
- Analyses prédictives utilise différents modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs en fonction des données passées.
- Par exemple, dans les systèmes d’éclairage intelligents, les capteurs peuvent collecter des informations sur l’éclairement, le mouvement des personnes et des véhicules et l’horaire des transports en commun, l’heure de la journée, l’année, etc. Sur la base des données reçues couplées aux données historiques, les algorithmes d’apprentissage automatique peut prédire l’éclairage approprié en fonction des conditions et cela permettra à l’administration de la ville de réduire ses coûts d’électricité.
- Analyse normative utilise une combinaison de règles métier, de modélisation informatique et d’apprentissage automatique pour déployer des recommandations individuelles à un utilisateur pour tout résultat prédéfini.
- Montre intelligente l’utilisation d’une large gamme de capteurs est un exemple d’analyse prescriptive. La montre enregistre toutes vos informations et utilise des modèles d’apprentissage automatique pour déployer des recommandations individuelles pour vous et vous alerter lorsqu’elle détecte une anomalie dans la lecture.
Les véhicules Tesla ont toujours fait la une des journaux et plus encore maintenant. C’est probablement une voiture de rêve pour beaucoup d’entre nous. C’est un pionnier de la technologie et ils ont également déployé le concept de « mode de conduite autonome » à titre pilote dans certains de leurs véhicules.
Avez-vous déjà imaginé comment fonctionnent ces voitures autonomes? Ces véhicules disposent de nombreux capteurs comme des lidars, des radars, des caméras, des appareils IoT qui communiquent entre eux et envoient les données sous forme d’images et de valeurs numériques à un serveur dédié.
Sur la base des données reçues, divers modèles d’apprentissage profond tels que le réseau neuronal convolutif et VGG16 sont appliqués pour que la voiture apprenne automatiquement et s’améliore au fil du temps avec l’expérience.
Avantages de l’utilisation de l’apprentissage automatique pour l’analyse des données IoT
- L’apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier des modèles dans les données et faites des prédictions en temps réel. Par exemple, il peut aider à créer une meilleure expérience utilisateur lorsqu’il est associé à des appareils tels que la climatisation. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent apprendre des données passées à quelles températures vous êtes plus à l’aise.
Il peut automatiquement optimiser la température ambiante en fonction de vos besoins lors du retour du travail à la maison en utilisant les données passées et la température actuelle.
2. L’apprentissage automatique et l’IoT peuvent automatiser certains processus industriels et garantir la sécurité des travailleurs dans les zones dangereuses en utilisant l’IoT et les instruments activés par l’apprentissage automatique pour surveiller et optimiser les processus.
3. L’analyse IoT aide à prendre des mesures de réduction des coûts dans les applications industrielles. Nous en avons maintenant terminé avec le concept de la vieille école de « maintenance planifiée », et nous sommes maintenant impatients de réduire les temps d’arrêt surprise en utilisant Maintenance prédictive.
Le problème avec la maintenance planifiée est que la production s’arrête lorsque la machine tombe en panne, ce qui entraîne une perte de revenus substantielle. Il est également possible que lors de l’entretien, certaines pièces qui fonctionnaient parfaitement auparavant aient été retirées et échangées avec les nouvelles pièces. Il en résulte des frais généraux qu’aucun homme d’affaires ne trouverait convenable dans un esprit sain. C’est là que l’IoT cherche à réduire le coût des applications industrielles.
Capteurs
Les machines modernes utilisent désormais des capteurs qui surveillent une grande variété de données, notamment l’utilisation, la disponibilité, la consommation d’énergie et un journal des perturbations du système. En cas de problème, t les données historiques couplées à l’analyse prédictive effectuée par Machine Learning Models notifient à la personne concernée le cycle de vie du composant et la qualité de la production due au composant défectueux.
4. L’IoT et l’apprentissage automatique peuvent contribuer à une gestion efficace des risques. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire les risques en utilisant des données passées et en automatisant les réponses à ce risque.
5. Vous pouvez atteindre l’efficacité des processus en utilisant l’apprentissage automatique avec l’IoT. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent optimiser un processus pour conserver la sortie souhaitée en utilisant les données du passé pour ajuster les paramètres en temps réel. Par exemple, dans le cas d’un système de gestion intelligente du trafic, les caméras de vidéosurveillance installées au sommet des feux de signalisation peuvent capturer des images en temps réel et, en fonction de l’algorithme sur lequel elles sont entraînées, peuvent détecter si une route est encombrée ou non.
En même temps, ces informations peuvent être suggérées au citoyen et suggérer un meilleur itinéraire pour atteindre sa destination.
Une machine à bras robotisé automatisé dans une usine industrielle intelligente avec une application de système de surveillance de contrôle de processus en temps réel sur tablette. Source – Canva.com
Sécurité
L’herbe est toujours plus verte de l’autre côté. Bien que nous ayons beaucoup parlé des avantages de l’IoT et de son caractère fantastique, il y a un point d’interrogation certain sous la forme de sa sécurité.
UNE rapport publié par Thales Group, l’un des leaders de la cybersécurité, affirme que 90% des consommateurs ne font pas confiance à la sécurité des appareils IoT. De plus, environ 63% des utilisateurs du monde développé ont qualifié ces appareils de «effrayants». Avec l’augmentation des cas de violation de données signalés de temps en temps, les utilisateurs finaux s’inquiètent encore plus de savoir si leurs données sont utilisées à mauvais escient ou non.
Les appareils IoT contiennent de nombreuses informations personnelles et même la moindre violation peut signifier que toutes vos données sont compromises. Par conséquent, il est de plus en plus nécessaire de rendre ces appareils intelligents encore plus sécurisés.
La première étape pour toute entreprise IoT est de subir une évaluation approfondie des risques de sécurité qui examine les vulnérabilités des appareils et des systèmes réseau et des systèmes backend des utilisateurs et des clients.
Pour relever ces défis de sécurité, les appareils IoT et les entreprises de fabrication doivent avoir une stratégie solide.
Conclusion:
Nous avons ainsi vu comment la combinaison du ML et de l’IoT change nos vies et nous nous attendons à voir certaines des avancées technologiques les plus avancées dans ce domaine. Nous avons également discuté des avantages et de certains défis rencontrés lors de la mise en œuvre de l’apprentissage automatique sur les appareils IoT.
Bientôt, en utilisant l’IoT et le ML, nous pourrions prédire des événements malheureux tels que des accidents de train et des crimes avant même qu’ils ne se produisent. Ces technologies ouvrent certainement la porte à des opportunités illimitées.
Crédit d’image: andrew neel; pexels; Merci!
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