AI lisab IoT platvormidele nutikaid elemente

 Asjade Interneti tapjarakendus võib olla tehisintellekt.

Ehkki tehisintellekti (AI) ja selle mitmekülgse masinõppe liigitamine tõelisteks rakendusteks võib olla veniv, võivad need tehnoloogiad asjade Interneti toiminguid põhjalikult muuta. AI muudab asjade Interneti-võrgud nutikamaks ja suutma neid vastavalt vajadusele skaleerida, ilma et oleks oht kontrollimatuks kasvuks.

IoT toimingud on pidev võitlus selle nimel, et tagada tuhandete või enama seadmete õige ja turvaline töötamine ettevõtte võrgus ning kogutavate andmete täpsus ja õigeaegne kasutamine. Kuigi keerukad taustaanalüütikamootorid tegelevad pideva andmevoo töötlemisega, jäetakse andmete kvaliteedi tagamine sageli mõneti arhailiste metoodikate hooleks.

Et aidata ohjeldada laialivalguvat IoT taristut, kasutavad mõned IoT platvormi müüjad AI/ML tehnoloogiat, et suurendada oma operatsioonide haldamise võimalusi. Mõned märkimisväärsed platvormimüüjad, nagu IBM ja Schneider Electric, on juba AI/ML-i oma toodetesse integreerimisel aastatepikkused kogemused, kuid AI/ML-i kasutamine pole kaugeltki universaalne kõigi asjade interneti platvormi tarnijate seas.

"Ma ütleksin, et sadade asjade Interneti platvormimüüjate seas on see endiselt üsna haruldane nähtus," märkis analüütikufirma Omdia IoT teenuste ja tehnoloogiate peaanalüütik Sam Lucero. "See on lahenduste komplektides endiselt arenev funktsioon."

Miks IoT platvormid vajavad AI/ML-i?

Vaatamata toodete senisele piiratud kasutuselevõtule on piisavalt tõendeid selle kohta, et AI/ML on enamiku asjade Interneti platvormide vajalik koostisosa. Traditsioonilised haldustööriistad suudavad vastata suuremate asjade Interneti-keskkondade nõudmistele, kuna need ei suuda sammu pidada võrkude tohutu suuruse ja nende ühendatavate seadmete arvu suurenemisega.

Praegused tööriistad, nagu SCADA süsteemid, võivad pakkuda andurite, täiturmehhanismide ja muude ühendatud seadmete põhiseiret, kuid nende poolt saadav teave on parimal juhul elementaarne. Tavaliselt põhinevad andmed eelnevalt kindlaksmääratud künnistel, millel on vähe või puuduvad kvalitatiivsed erinevused.

IBM-i tehisintellekti rakenduste asepresident Joe Berti peab vananevaid SCADA keskkondi peamiseks motivatsiooniks tehisintellektiga infundeeritud asjade interneti haldamisele üleminekul.

"Just sellepärast, et seal on tohutu SCADA-süsteemide infrastruktuur, mis kogub andmeid kommunaalteenuste, nafta ja gaasi ning tootmise kohta, ja nad on kogunud andmeid 10–15 aastat," ütles Berti, "kuid need põhinevad seatud punktidel. ”

Sellised manuaalsed protsessid – täpsemalt punktide kindlaksmääramine, kus andmete kogumise toimingud muutuvad „heast“ „halvaks“ – on üks võtmeprobleeme, mis aitavad kaasa ebatõhusatele ja sageli ebatäpsetele juhtimismeetoditele.

Teine tegur, mis muudab tehisintellekti kasutuselevõtu kiireloomuliseks, on tööjõu vähenemine paljudes tööstusharudes, mis toetuvad nende asjade Interneti-keskkondadele. Kahanev tööjõud, mis kahaneb pensionile jäämise, koondamiste ja tegevuste üleviimise tõttu välismaale, jätab teadmiste lünga, mida saab leevendada nutikamate juhtimissüsteemide abil.

<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

IoT platvormide kohta lisateabe saamiseks vaadake Omdia aruannet "Ühenduvushaldusplatvormid – 2021. aasta analüüs. "

Mida saab tehisintellekt asjade Interneti jaoks teha

Platvormipõhine tehisintellekt on keskendunud andmetele, mis liiguvad läbi töötasandi, et tagada andmete kogumise ja muude seadmete tõhus toimimine. Platvormipõhine tehisintellekt ei mõjuta analüüsiks kogutavaid andmeid.

See on oluline „eristamine teie süsteemi toimimise andmete ja süsteemi pakutavate andmete vahel”, ütles Omdia Lucero.

Analüütilise poole pealt on mõned rakendused – tavaliselt pilvepõhised – integreerinud ka AI-tehnoloogiaid, kuid need erinevad operatiivselt orienteeritud platvormi rakendustest.

Tehisintellektiga (eriti masinõppega) saab võrguseadmete tööseisundit jälgida reaalajas andmete põhjal ja jälgida teatud aja jooksul, et saaks analüüsida mitmesuguseid parameetreid. See lähenemisviis pakub üha täpsemat teavet seadmete toimimise kohta võrreldes vähem informatiivse jõudlusega, mida mõõdetakse eelseadistatud võrdlusnäitajatega. Mõnel juhul suurendab juba jäädvustatud tööandmete sisestamine masinõppemootorisse selle kogemusi ja võimaldab pakkuda veelgi üksikasjalikumat teavet.

Kriitiline on ka reaalaja aspekt. Tänapäeval on paljud asjade Interneti-administraatorid ülekoormatud tohutu teabehulgaga, mida nende võrgud annavad. IBM-i Berti ütles, et kliendid nõuavad hädasti abi ja märkisid, et paljud neist ütlevad: „Saame tuhandeid hoiatusi ja seetõttu ei suuda me neile tähelepanu pöörata – see on müra ja seda on liiga palju, et sellega toime tulla. .”

Berti ütles, et IBMi lahendus saab hakkama teabe pealetungiga ja sõeluda seda tõeliselt tähenduslike andmepunktide jaoks: "See on põhimõtteliselt AI-põhine anomaaliate tuvastamine," ütles Berti, "ja me leiame tõesti, mis siin tegelikult teisiti toimib? ”

Selline andmete kogumise ja analüüsi tase annab võrgu jõudlusest tunduvalt parema ülevaate. "See, millest me räägime, on näiteks katse avastada kõrvalekaldeid või avastada kasutusmustreid ja seejärel öelda: OK, tegutseme teisiti," ütles Lucero. "Muutkem neid kasutusjuhiseid, sest me saame need andmed, mida töötleme automaatselt ja saame tänu sellele tõhusamalt töötada."

Schneider Electric pakub tehisintellekti võimalusi "täielikult integreeritud valikuna" vastavalt Martin Bauerile, Schneideri EcoStruxure'i turundusjuhile, kes vastas IoT World Today küsimustele meili teel. „Klientidel on täielik paindlikkus EcoStruxure Machine Advisori käitamiseks, et koguda ja kuvada masinatest [kogutud] andmeid või lisada prognoositava hoolduse jaoks analüüsivõimalus.”

IBMi juurutus ei kasuta AI-d lihtsalt kõrvalekallete tuvastamiseks, vaid võib ka sellel tuvastamisel põhinevaid tegevusi algatada. "Me tegelikult sulgeme ahela," ütles Berti. "Me saame Maximos luua töökäsu ja lasta tehnikul seadmeid vaadata." Tehnik saab kasutada mobiilseadet teabe ja soovitatud parandusmeetmete vaatamiseks.

AI aitab kaasa ka asjade interneti turvalisusele

Paremate andmete kiirema vastuvõtmise ja analüüsimisega saavad turvasüsteemid ja süsteemioperaatorid tajutava ohu ilmnemisele kiiremini reageerida.

Ilma tehisintellektita võib turva- või haldussüsteem anda ainult hoiatuse, kui seade ei tööta ega kogu ega edasta andmeid. Kuid AI/ML suudab tuvastada seadme töö peensusi, mis võivad viidata sellele, et seade, mis näiliselt töötab korralikult, toimib ebanormaalselt – võib-olla kogub andmeid siis, kui see ei eeldata või töötab väljaspool oma temperatuurivahemikku.

"Juhttasandil on ML-i kasutamine anomaaliate tuvastamise tüüp, mis suurendab turvalisust," ütles Lucero.

IBM-i Berti märkis, et tehisintellekti abil haldamise kogutud ja selle alusel tegutsetud teave võib aidata isoleerida asjade Interneti-võrgu segmente ja seega vähendada haavatavust ja võimalikke vahelesegajate kinnituspindu.

Schneideri EcoStruxure platvorm kasutab ka oma tehisintellekti teadmisi võrgu turvalisuse tugevdamiseks. "Küberjulgeolek on meie pakkumise arendamisel üks olulisemaid aspekte," kirjutas Schneideri Bauer.

AI lisamiseks asjade internetile on vaja vähe majutust

Mõned kasutajad võivad keelduda tehisintellektiga täiustatud asjade Interneti-platvormi juurutamise või versiooniuuenduse loomisest, eeldades, et selline tipptasemel tarkvaratehnoloogia nõuab sama keerukat riistvara, mis tähendaks ulatuslikke ja kulukaid seadmeuuendusi.

Kuid see ei pruugi nii olla.

"Ma ei ole kuulnud, et seadmesse endasse tuleks integreerida või arendada mingeid erilisi muudatusi," ütles Lucero, "ja kui enamik asjade Interneti-seadmeid oleks, oleks see omamoodi tehingu katkestaja kohe alguses. .”

Sama kehtib ka seadmete edastatavate andmete vormingu ja nende andmete pikaks teisaldamiseks kasutatavate protokollide kohta. Enamik AI-toega platvorme saab koguda ja tõlgendada andmeid erinevates tuttavates vormingutes, kasutades proovitud ja tõelisi edastusprotokolle.

"Me võime tegelikult vastu võtta mis tahes tüüpi andmeid," ütles Berti. "See, mida me oleme teinud, on kirjutanud pistikud peamistele SCADA süsteemidele."

Ka ülestõusmine ja jooksmine pole üldiselt nii keeruline. Nagu varem märgitud, saavad mõned AI/ML-süsteemid kasu ajalooliste andmete neelamisest ja analüüsimisest, kuid süsteemid või operaatorid vajavad tavaliselt vähe koolitust.

AI kiirendab IoT turgu

Pole kahtlust, et tehisintellekt on muutunud asjade Interneti toimingute juhtimise lahutamatuks osaks. Suuremad IoT-paigaldised näevad tehisintellekti eeliseid varem kui väiksemad installatsioonid lihtsalt suure ja keeruka IoT-keskkonna kasutamise ulatuse ja väljakutsete tõttu. Ja kuigi tänapäeval on AI-toega platvormide hulk piiratud, muutub see peagi.

"Me näeme juba müüja maastiku konsolideerumist, " ütles Lucero. "Ma kahtlustan, et AI/ML on üks neist asjadest, mis aitab seda protsessi kiirendada."

Samuti on võimalik – kuigi seda täna ei juhtu –, et tehisintellektiga täiustatud platvormide müüjad teevad osa neist tehisintellekti võimalustest API-de või muude integratsioonide kaudu kättesaadavaks teistele rakendustele.

"Olen kindel, et see oleks nähtav koos muude funktsioonide ja funktsionaalsusega," ütles Lucero, "kuid ma arvan, et see on asjade Interneti-platvormiga otsese integreerimise osas jälle veidi kaugemal."