IoT sin Big Data no es nada
Imagine Industrial IoT como el sistema nervioso de una empresa: es una red de sensores que recopila información valiosa de todos los rincones de una planta de producción y la almacena en un repositorio para el análisis y la explotación de datos. Esta red es necesaria para medir y obtener datos con el fin de tomar decisiones informadas. Pero, ¿qué pasa después? ¿Qué debemos hacer con todos esos datos? Siempre hablamos de tomar buenas decisiones basadas en información confiable, pero aunque pueda parecer obvio, no siempre es tan fácil lograr ese objetivo. En este artículo, iremos un poco más allá de IoT y nos centraremos en los datos y cómo aprovecharlos con AIoT y análisis de datos.
Discutiremos específicamente la fase de análisis, el proceso que convierte los datos primero en información y luego en conocimiento (a veces también conocido como lógica empresarial). Sin embargo, al final, no nos alejaremos mucho del tema central de IoT, porque para nosotros IoT sin Big Data no tiene sentido.
Big Data y análisis de datos
En las últimas décadas, especialmente en los '10, hemos sido testigos de una increíble avalancha de datos (tanto estructurados como no estructurados), producidos en masa por la ubicuidad de las tecnologías digitales. En el caso particular del mundo industrial, aprovechar y utilizar plenamente esta enorme cantidad de información es fundamental para el éxito.
Esta necesidad de procesar datos comerciales ha dado lugar a los términos en gran medida intercambiables "Big Data", "Data Science" y "Data Analytics", que podríamos definir colectivamente como los procesos que seguimos para examinar los datos capturados por nuestra red de dispositivos. , con el objetivo de revelar tendencias, patrones o correlaciones confusos. Esto se hace con el objetivo subyacente de mejorar el negocio con nuevos tipos de conocimiento.
Debido a que es un término de reciente creación, existen diferentes definiciones para Big Data. Uno de ellos proporcionado por Gartner describe 3 aspectos clave: el volumen de datos, su variedad, y el velocidad con el que se captura. Estos se conocen comúnmente como los 3 V, aunque otras definiciones amplían esto para incluir 5 V, agregando el veracidad de los datos y el propuesta de aportan al negocio.
Creemos, sin embargo, que no tiene mucho sentido entrar en disquisiciones teóricas sobre lo que califica y no como Big Data, porque gracias a la ubicuidad de los dispositivos de recolección de datos, el análisis y procesamiento de Big Data ya es aplicable a grandes franjas de el mundo industrial.
IoT y Big Data
¿Cómo se relacionan IoT y Big Data entre sí? El principal punto de conexión suele ser una base de datos. En términos generales, podríamos decir que el trabajo de IoT termina en esa base de datos; Dicho de otra forma, el objetivo de IoT es volcar todos los datos adquiridos de forma más o menos ordenada en un repositorio común. El dominio de Big Data comienza accediendo a ese repositorio para manipular los datos adquiridos y obtener la información necesaria.
En cualquier caso, es útil visualizar IoT Análisis del Big Datos como caja de herramientas. Dependiendo del tipo de información y conocimiento que queramos adquirir de los datos, extraeremos una herramienta u otra de ellos. Muchas de estas herramientas vienen en forma de algoritmos tradicionales, así como mejoras o adaptaciones de esos algoritmos, con principios estadísticos y algebraicos muy similares. Estos algoritmos no se inventaron en este siglo, para sorpresa de muchos que se preguntan por qué ahora son más relevantes que antes.
La respuesta rápida es que el volumen de datos disponibles ahora es mucho mayor que cuando se concibieron dichos algoritmos, pero lo que es más importante, la potencia de cálculo de las máquinas actuales permite el uso de estas técnicas a mayor escala, dando nuevos usos a las antiguas metodologías.
Pero no queremos dar la impresión de que todo ya está inventado y que la tendencia actual en el análisis de datos no ha aportado nada nuevo a la mesa; Todo lo contrario, de hecho. El ecosistema de datos es muy amplio y ha sido testigo de una innovación significativa en los últimos años.
Una de esas áreas de más rápido crecimiento es la inteligencia artificial. Se podría argumentar que esto no cuenta como una invención reciente, ya que este fenómeno se discutió ya en 1956. Sin embargo, la Inteligencia Artificial es un concepto tan amplio y su impacto tan extendido que a menudo se considera una disciplina autónoma. Sin embargo, la realidad es que, de alguna manera, juega un papel integral en Big Data y Data Analytics. Es otra de las herramientas que ya están contenidas en nuestra caja de herramientas metafórica pero que encontraron una evolución natural con AIoT.
AIoT: la inteligencia artificial de las cosas
El crecimiento exponencial del volumen de datos requiere formas novedosas de analizarlo. En este contexto, la Inteligencia Artificial cobra especial relevancia. De acuerdo a Forbes, las dos tendencias principales que dominan la industria de la tecnología son Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial.
IoT e IA son dos tecnologías independientes que tienen un impacto significativo entre sí. Si bien se puede pensar en IoT como el sistema nervioso digital, la IA también sería un cerebro avanzado que toma las decisiones que controlan el sistema en general. Según IBM, el verdadero potencial de IoT solo se logrará mediante la introducción de aiot.
Pero, ¿qué es la inteligencia artificial y en qué se diferencia de los algoritmos convencionales?
Solemos hablar de Inteligencia Artificial cuando una máquina imita las funciones cognitivas de los humanos. Es decir, resuelve problemas de la misma manera que lo haría un ser humano, o hipotéticamente si una máquina pudiera encontrar nuevas formas de entender los datos. La fortaleza de la IA es su capacidad para generar nuevos algoritmos para resolver problemas complejos -y esta es la clave- independientemente de la entrada de un programador. Así, podríamos pensar en la Inteligencia Artificial en general y en el Aprendizaje Automático en particular (que es el segmento dentro de la IA con mayor potencial de crecimiento proyectado) como algoritmos que inventan algoritmos.
Edge AI y Cloud AI
La combinación de IoT e IA nos trae el concepto de AIoT (Inteligencia Artificial de las Cosas), sistemas inteligentes y conectados que son capaces de tomar decisiones por sí mismos, evaluar los resultados de estas decisiones y mejorar con el tiempo.
Esta combinación se puede realizar de varias formas, de las que nos gustaría destacar dos:
- Por un lado, podríamos seguir conceptualizando la IA como un sistema centralizado que procesa todos los impulsos y toma decisiones. En este caso estaríamos refiriéndonos a un sistema en la nube que recibe de forma centralizada toda la telemetría y actúa en consecuencia. Esto se denominaría Cloud AI (Inteligencia artificial en la nube).
- Por otro lado, también debemos hablar de una parte muy importante de nuestro sistema nervioso metafórico: los reflejos. Los reflejos son decisiones autónomas que toma el sistema nervioso sin necesidad de enviar toda la información al procesador central (el cerebro). Estas decisiones se toman en la periferia, cerca de la fuente donde se originaron los datos. Se llama Edge AI (Inteligencia artificial en el borde).
Casos de uso para Edge AI y Cloud AI
Cloud AI proporciona un proceso de análisis exhaustivo que tiene en cuenta todo el sistema, mientras que Edge AI nos brinda rapidez de respuesta y autonomía. Pero al igual que ocurre con el cuerpo humano, estas dos formas de reaccionar no son mutuamente excluyentes y, de hecho, pueden ser complementarias.
Como ejemplo, un sistema de control de agua Puede bloquear una válvula en el campo en el momento en que detecta una fuga para evitar pérdidas importantes de agua y, en paralelo, enviar una notificación al sistema central donde se pueden tomar decisiones de nivel superior, como abrir válvulas alternativas para canalizar el agua a través de otro circuito. .
Las posibilidades son infinitas y pueden ir más allá de este ejemplo simplificado de mantenimiento reactivo, con un sofisticado sistema capaz de predecir posibles eventos y, por tanto, posibilitando la posibilidad de mantenimiento predictivo.
Otro ejemplo de análisis de datos AIoT se puede encontrar en Redes inteligentes, donde tenemos dispositivos inteligentes en el borde analizando los flujos de electricidad en cada nodo y tomando decisiones de balanceo de carga localmente, mientras que en paralelo envía todos estos datos a la nube para su análisis y generar una estrategia energética nacional más integral. El análisis a nivel macroscópico permitiría tomar decisiones de equilibrio de carga a nivel regional, o incluso disminuir o aumentar la producción de electricidad mediante el cierre de centrales hidroeléctricas o el lanzamiento de un proceso de compra de energía de un país vecino.
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