AI agrega inteligencia a las plataformas de IoT

 La aplicación asesina de Internet of Things podría ser la inteligencia artificial.

Si bien puede ser exagerado clasificar la inteligencia artificial (IA) y su aprendizaje automático multifacético como aplicaciones verdaderas, estas tecnologías pueden cambiar profundamente las operaciones de IoT. La IA hace que las redes de IoT sean más inteligentes y capaces de escalar según sea necesario sin el riesgo de un crecimiento incontrolable.

Las operaciones de IoT son una lucha constante para tratar de garantizar que los miles o más dispositivos funcionen de manera adecuada y segura en una red empresarial y que los datos que se recopilen sean precisos y oportunos. Si bien los sofisticados motores de análisis de back-end hacen el trabajo pesado de procesar el flujo constante de datos, garantizar la calidad de los datos en sí a menudo se deja en manos de metodologías algo arcaicas.

Para ayudar a controlar la expansión de las infraestructuras de IoT, algunos proveedores de plataformas de IoT están preparando tecnología AI / ML para impulsar sus capacidades de gestión de operaciones. Algunos proveedores de plataformas notables, como IBM y Schneider Electric, ya han acumulado años de experiencia en la integración de AI / ML en sus productos, pero el uso de AI / ML está lejos de ser universal entre todos los proveedores de plataformas de IoT.

"Yo diría que entre los cientos de proveedores de plataformas de IoT que existen, sigue siendo un fenómeno bastante raro", señaló Sam Lucero, analista jefe, servicios y tecnologías de IoT, en la firma de analistas Omdia. "Sigue siendo una característica en desarrollo en los conjuntos de soluciones".

Por qué las plataformas de IoT necesitan IA / ML

A pesar de los lanzamientos de productos limitados hasta la fecha, existe una amplia evidencia de que AI / ML será un ingrediente necesario en la mayoría de las plataformas de IoT. Las herramientas de administración tradicionales pueden satisfacer las demandas de entornos de IoT más grandes, ya que no pueden mantenerse al día con el tamaño de las redes y el número creciente de dispositivos que enlazan.

Las herramientas actuales como los sistemas SCADA pueden proporcionar un monitoreo básico de sensores, actuadores y otros dispositivos conectados, pero la información que reciben es básica en el mejor de los casos. Normalmente, los datos se basan en umbrales predeterminados, con pocas o ninguna distinción cualitativa.

Joe Berti, vicepresidente de aplicaciones de IA en IBM, ve los entornos SCADA envejecidos como una motivación clave para actualizar a la gestión de IoT infundida con IA.

“Solo porque existe esta enorme infraestructura de sistemas SCADA que recopilan datos para servicios públicos, petróleo y gas, y manufactura, y han estado recopilando datos durante 10 a 15 años”, dijo Berti, “pero se basan en puntos de ajuste. "

Estos procesos manuales, que establecen específicamente los puntos en los que las operaciones de recopilación de datos pasan de ser "buenas" a "malas", son una de las cuestiones clave que contribuyen a métodos de gestión ineficientes y, a menudo, inexactos.

Otro factor contribuyente que agrega urgencia a la adopción de la IA es la disminución de la fuerza laboral en muchas industrias que depende de sus entornos de IoT. La mano de obra contratada, que se reduce como resultado de las jubilaciones, los despidos y el cambio de operaciones en el extranjero, está dejando una brecha de experiencia que puede mitigarse con la ayuda de sistemas de gestión más inteligentes.

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Para obtener más información sobre las plataformas de IoT, consulte el informe de Omdia "Plataformas de gestión de conectividad - Análisis 2021."

Qué puede hacer la IA por IoT

La IA basada en plataforma se centra en los datos que fluyen a través del plano operativo para garantizar que la recopilación de datos y otros dispositivos funcionen de manera eficiente. La IA basada en la plataforma no afecta los datos que se recopilan para el análisis.

Es una "distinción importante entre los datos sobre el funcionamiento de su sistema y los datos que proporciona su sistema", dijo Lucero de Omdia.

Por el lado de la analítica, algunas aplicaciones, generalmente basadas en la nube, también han integrado tecnologías de inteligencia artificial, pero son distintas de las implementaciones de plataformas orientadas a las operaciones.

Con la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje automático, la salud operativa de los dispositivos de red se puede monitorear en base a datos en tiempo real y rastrear durante un período de tiempo para poder analizar una variedad de parámetros. Este enfoque ofrece información cada vez más específica sobre cómo funcionan los dispositivos en comparación con un rendimiento menos informativo medido en comparación con puntos de referencia preestablecidos. En algunos casos, la introducción de datos operativos ya capturados en un motor de aprendizaje automático aumentará su amplitud de experiencia y le permitirá proporcionar información aún más granular.

El aspecto de tiempo real también es fundamental. Hoy en día, muchos administradores de IoT están abrumados con la gran cantidad de información que brindan sus redes. Berti de IBM dijo que los clientes están pidiendo ayuda a gritos, y señaló que muchos de ellos dicen: “Estamos recibiendo miles de alertas y, por lo tanto, no podemos prestarles atención; esto es ruido y es demasiado para nosotros. . "

La solución de IBM, dijo Berti, puede manejar la avalancha de información y analizarla en busca de puntos de datos verdaderamente significativos: “Es básicamente una detección de anomalías basada en IA”, dijo Berti, “y realmente lo que estamos encontrando es lo que realmente funciona de manera diferente aquí. "

Ese nivel de recopilación y análisis de datos proporciona mucha más información sobre el rendimiento de la red. “De lo que estamos hablando es de intentar, por ejemplo, detectar anomalías o detectar patrones de uso y luego poder decir, OK, operemos de manera diferente”, dijo Lucero. "Cambiemos estas instrucciones de funcionamiento porque estamos obteniendo estos datos que estamos procesando automáticamente y, como resultado, podemos operar de manera más eficiente".

Schneider Electric proporciona capacidades de inteligencia artificial "totalmente integradas como una opción", según Martin Bauer, gerente de marketing EcoStruxure de Schneider, quien respondió a las preguntas de IoT World Today por correo electrónico. "Los clientes tienen la flexibilidad total para ejecutar EcoStruxure Machine Advisor para recopilar y mostrar datos [recopilados de] máquinas o para agregar la opción de análisis para el mantenimiento predictivo".

La implementación de IBM no usa IA solo para detectar anomalías, también puede iniciar actividades basadas en esa detección. “De hecho, cerramos el ciclo”, dijo Berti. "Podemos crear una orden de trabajo dentro de Maximo y luego hacer que un técnico revise el equipo". El técnico puede usar un dispositivo móvil para ver la información junto con las soluciones sugeridas.

La IA también ayuda a la seguridad de IoT

Con mejores datos recibidos y analizados más rápido, los sistemas de seguridad y los operadores del sistema pueden reaccionar más rápidamente cuando aparece una amenaza percibida.

Sin IA, un sistema de seguridad o de gestión podría generar solo una alerta si un dispositivo no sigue funcionando y recopila y transmite datos. Pero AI / ML puede detectar las sutilezas del funcionamiento del dispositivo, lo que puede indicar que un dispositivo que aparentemente funciona correctamente está actuando de manera anómala, tal vez recopilando datos cuando no se espera que lo haga o funcionando fuera de su rango de temperatura.

“En el plano de control, el uso de ML es un tipo de detección de anomalías, lo que mejora la seguridad como resultado”, dijo Lucero.

Berti de IBM señaló que la información recopilada y basada en la gestión asistida por IA puede ayudar a aislar segmentos de la red de IoT y, por lo tanto, reducir las vulnerabilidades y posibles superficies de conexión para intrusos.

La plataforma EcoStruxure de Schneider también aprovecha su experiencia en inteligencia artificial para reforzar la seguridad de la red. "La seguridad cibernética es uno de los aspectos más relevantes en el desarrollo de nuestra oferta", escribió Bauer de Schneider.

Se requieren pocos ajustes para agregar IA a IoT

Algunos usuarios pueden negarse a implementar o actualizar a una plataforma IoT mejorada por IA, asumiendo que tal tecnología de software de vanguardia requerirá hardware igualmente sofisticado, lo que significaría actualizaciones extensas y costosas del dispositivo.

Pero ese no es necesariamente el caso.

“No he oído hablar de modificaciones especiales que necesiten ser integradas o desarrolladas en el dispositivo mismo”, dijo Lucero, “y realmente si existiera para la gran mayoría de los dispositivos de IoT eso sería una especie de ruptura de trato desde el principio . "

Lo mismo ocurre con el formato de los datos que transmiten los dispositivos y los protocolos que utilizan para mover los datos durante mucho tiempo. La mayoría de las plataformas con capacidad de inteligencia artificial pueden recopilar e interpretar datos en una variedad de formatos familiares utilizando protocolos de transmisión probados y verdaderos.

"De hecho, podemos aceptar cualquier tipo de datos", dijo Berti. "Lo que hemos hecho es escribir conectores para los principales sistemas SCADA".

Ponerse en marcha y ponerse en marcha en general tampoco es tan difícil. Como se señaló anteriormente, algunos sistemas de IA / ML se benefician de poder ingerir y analizar datos históricos, pero generalmente se requiere poca capacitación para los sistemas o los operadores.

La IA acelera el mercado de IoT

No hay duda de que la IA se ha convertido en una parte integral de la gestión de operaciones de IoT. Las instalaciones de IoT más grandes verán los beneficios de la IA antes que las instalaciones más pequeñas simplemente por el alcance y los desafíos de operar un entorno de IoT grande y complejo. Y aunque hoy en día la gama de plataformas habilitadas para IA es limitada, eso cambiará pronto.

“Ya vemos una consolidación del panorama de proveedores en marcha”, dijo Lucero. "Sospecho que AI / ML será una de esas cosas que ayudará a acelerar ese proceso".

También es posible, aunque no sucede hoy, que los proveedores de plataformas mejoradas con IA pongan algunas de esas capacidades de IA a disposición de otras aplicaciones a través de API u otras integraciones.

"Estoy seguro de que se expondría junto con otras características y funcionalidades", dijo Lucero, "pero creo que eso está un poco más adelante en el campo en términos de integración directa con la plataforma de IoT".