IoT y AI avanzan en tecnología

Joseph Zulick de MRO Electric and Supply

Muchos de ustedes han escuchado cómo la Inteligencia Artificial va a cambiar nuestras vidas. Si te preguntas qué pensar sobre esto; espere que esto sea un eufemismo. La inteligencia artificial (IA) tocará todos los aspectos de nuestras vidas. El Internet de las cosas (IoT) y el Internet industrial de las cosas (IIoT) están conectando dispositivos en nuestros vehículos, en nuestros hogares, en todas las facetas del negocio, y están cambiando el piso de la fábrica, dice Joseph Zulick, gerente de MRO Electric and Supply .

Los sensores y los dispositivos inteligentes están recopilando datos en grandes cantidades. Los datos están construyendo nuestros perfiles a través de dispositivos operados por voz en nuestros hogares y en nuestros teléfonos. Cada dato que se recopila amplía el perfil de su perfil. Si usted y yo iniciamos sesión en Amazon, lo más probable es que nuestras páginas se vean muy diferentes. Mis intereses y datos construyen mi perfil y tu información construye el tuyo. Esto permite experiencias personalizadas. Quiero enfatizar la palabra "personalizado".

Es esta experiencia personalizada y personalizada la que nos hace usar estas herramientas para comprar, ya que permite recuperar rápidamente nuestros artículos vistos en el pasado, pero también ver artículos similares. Esta es una experiencia adicional a través de artículos renovables que están suscritos. Al igual que los recordatorios de nuestro dentista para reemplazar nuestro cepillo de dientes, recibirá recordatorios cuando sus compras anteriores estén configuradas para renovación o puede establecer aún más el ahorro de tiempo mediante las suscripciones.

Esta misma experiencia se está copiando e imitando a lo largo de nuestras vidas en Facebook, Google y muchas otras plataformas de recopilación de datos. Los datos son la nueva moneda. Amazon no fabrica productos, pero satisface sus necesidades al brindarles soluciones.

Ya sea que recopile estos datos a través de interruptores cableados, sensores en nuestros vehículos o temperaturas en nuestros hogares. Todo esto nos ayuda a encontrar soluciones. La recopilación de datos se puede realizar de diversas formas, pero la recopilación y el traslado a la nube es solo la primera pieza del rompecabezas

La siguiente pieza es el procesamiento de sus datos. El proceso de recopilación de datos se ha vuelto mucho más fácil a través de Internet de las cosas. La información se transmite casi instantáneamente desde la fuente a Internet y se procesa y compara rápidamente, luego se transmite en el formato adecuado a su tableta, teléfono o computadora. Si vive en un mundo donde la jerarquía y la inmediatez son importantes, la informática de punta puede agregar valor.

Si observa muchos de los controles de la máquina, generalmente tienen esta estrategia implementada donde pueden procesar la seguridad y los datos importantes a nivel local y controlar la información no importante en momentos en que el sistema de comunicación está fuera de las horas pico. Esto a menudo se conoce como el nivel Edge. Muchos sistemas se reúnen a través de sensores e interruptores discretos y procesan a través de sistemas de servidor SQL compatibles y estos pueden presentarse en muchas formas, incluidos los controles de la máquina.

La forma en que realmente recopilamos la información se ha vuelto más simple con sensores integrados y dispositivos de medición. Estos dispositivos conectados o inteligentes están todos conectados de una manera que hace que esta información sea accesible desde su ubicación, por muy remota que sea desde la fuente real.

El procesamiento es donde realmente hacemos algo con los datos, incluso si ese algo no es más que moverlo de una pila a otra. Guardamos los datos en registros y recopilamos la información. Es posible que deba agregarse a los datos anteriores o trasladarse a otros sistemas. Estos registros de memoria suelen contener los datos durante un período breve a medida que los mueven a la siguiente ubicación.

Los datos se procesan de muchas maneras, se pueden ingresar manualmente, pueden provenir de procesos del sistema o incluso ser datos traídos desde el exterior. Piense en su hogar, su termostato inteligente monitorea los datos de manera constante y directa, es posible que tenga una cámara que solo recopile datos cuando el sensor se activa por movimiento, por lo que se activa de forma remota y luego tenemos cosas como su teléfono u otro dispositivo activado por voz que requiere que lo active para que comience a adquirir datos. Luego, todos estos datos se procesan a través de un módem y se suben a la nube.

Esta fase de adquisición puede tener alguna capacidad de procesamiento. En una fábrica, muchos sensores están vinculados a un sistema que compara los datos a nivel de la máquina para determinar si es buena o mala. En su hogar, los dispositivos activados por voz comienzan a compilarse y determinan si el comando requiere que se agreguen a los archivos, como agregarlo a su lista de compras, o si es necesario ir a recuperar datos. Estos pueden actuar como sistemas bidireccionales. Muy útil cuando desea ver la impresión de una pieza en una interfaz de operador.

Otros sistemas, como el nivel empresarial que ya puede existir, implementan y administran su negocio. Estos se muestran arriba como Integración empresarial. Estos sistemas ejecutan la mayor parte de la cadena de suministro de almacén y back office existente. En muchos casos, estos sistemas tienen otros fines, como la gestión de inventario, el mantenimiento preventivo, la programación de la producción y el seguimiento de la calidad.

La integración es parte de la siguiente fase, aquí es donde se compara con los parámetros de datos existentes o sistemas externos. Esta es la primera etapa del proceso de IA para comparar los resultados reales comparados con los resultados históricos y los resultados anticipados. Estas redes neuronales desarrolladas automáticamente nos ayudan a tener resultados esperados más inteligentes e inteligentes. Estos generan expectativas más altas y también nos brindan más valor de nuestros datos.

Ajustes basados ​​en resultados reales actuales y pasados ​​asignados al historial de sucesos. Cuando acumulamos nuestra información, aumentamos nuestro conocimiento. Ahora necesitamos convertir la información en conocimiento para la iluminación. La información debe producir una mejora y un nivel de iluminación que cree un nuevo camino de detalles impactantes.

La imagen de arriba del NIST representa una versión cableada del análisis; sin embargo, en la verdadera inteligencia artificial, los sistemas deben ser capaces de aprender y desarrollar sus propias redes que respondan a lo aprendido en función de lo que es importante, pero también del nivel de impacto de esa información. tiene en la fórmula. Por lo tanto, las puertas deben poder encenderse o apagarse para determinar si son parte de la fórmula y tienen un impacto. También necesita una forma de variar el impacto en esa fórmula.

Piense en una fórmula, a + b / (5 * c) =resultado. Podemos determinar que se están produciendo cambios y requerir que ajustemos la fórmula. Quizás "b" no tenga ningún impacto, o quizás b tenga el doble de impacto. La inteligencia artificial debe poder expandirse y no tener solo decisiones programadas en las que requeriría que una persona ingrese y reprograme estas alteraciones.

Incrementar la inteligencia sin intervención humana, este es nuestro escenario soñado. Nuestro deseo a largo plazo es que el sistema aprenda por sí solo y no requiera ninguna influencia. Un bebé aprende que los artículos son diferentes. Una botella es diferente a un corcho. Es diferente en tamaño, peso, fuerza requerida para levantar cada artículo, qué tan fuerte debe agarrarlo, rango de movimiento para llevarlo sin chocar con cosas, inercia, etc. Aunque el niño no sepa por qué se está adaptando a estas diferencias, se ajustarán para compensar la diferencia. Este es nuestro deseo de que la maquinaria aprenda de esta manera.

Lenguaje en la forma en que nos comunicamos debemos tener un entendimiento común. Esto podría deberse a un problema de idioma o mapeo. No siempre necesito entender un idioma si sé que casa significa casa o hogar. Puedo mapear una mesa para que cuando se pronuncie la palabra casa pueda referirme a la tabla que dice casa.

Mejorando nuestras vidas. Los resultados de nuestra enseñanza mejorada minimizarían nuestro aporte requerido. Supongamos que un termostato podría comprender nuestro nivel de comodidad. Si sudo hace demasiado calor, si tiemblo, hace demasiado frío. ¿Ajustar por cuánto? ¿Y si hay 5 personas? La comodidad no es la misma para todos. Quizás estén sudando pero están usando un suéter.

El autor es Joseph Zulick, gerente de MRO Electric and Supply.