AI ने IoT प्लेटफ़ॉर्म पर स्मार्ट जोड़े

 इंटरनेट ऑफ थिंग्स का किलर ऐप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हो सकता है।

हालांकि यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और इसके बहुमुखी ऑफशूट मशीन लर्निंग को सच्चे अनुप्रयोगों के रूप में वर्गीकृत करने के लिए एक खिंचाव हो सकता है, ये तकनीकें आईओटी संचालन को गहराई से बदल सकती हैं। एआई आईओटी नेटवर्क को बेकाबू वृद्धि के जोखिम के बिना आवश्यकतानुसार स्मार्ट और स्केल करने में सक्षम बनाता है।

IoT ऑपरेशंस यह सुनिश्चित करने के लिए एक सतत संघर्ष है कि एंटरप्राइज़ नेटवर्क पर हजारों या अधिक डिवाइस ठीक से और सुरक्षित रूप से चलते हैं और जो डेटा एकत्र किया जा रहा है वह सटीक और समय पर दोनों है। जबकि परिष्कृत बैक-एंड एनालिटिक्स इंजन डेटा की स्थिर धारा को संसाधित करने का भारी भार उठाते हैं, डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करना अक्सर कुछ पुरातन पद्धतियों के लिए छोड़ दिया जाता है।

व्यापक IoT अवसंरचना पर लगाम लगाने में मदद करने के लिए, कुछ IoT प्लेटफ़ॉर्म विक्रेता अपनी संचालन प्रबंधन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए AI/ML तकनीक में बेकिंग कर रहे हैं। आईबीएम और श्नाइडर इलेक्ट्रिक जैसे कुछ उल्लेखनीय प्लेटफ़ॉर्म विक्रेताओं ने अपने उत्पादों में एआई/एमएल को एकीकृत करने के वर्षों के अनुभव को पहले ही दर्ज कर लिया है, लेकिन एआई/एमएल का उपयोग सभी आईओटी प्लेटफॉर्म पुरोधाओं के बीच सार्वभौमिक नहीं है।

विश्लेषक फर्म ओमडिया में आईओटी सेवाओं और प्रौद्योगिकियों के मुख्य विश्लेषक सैम लुसेरो ने कहा, "मैं कहूंगा कि सैकड़ों आईओटी प्लेटफॉर्म विक्रेताओं में यह अभी भी काफी दुर्लभ घटना है।" "यह अभी भी समाधान सेट में एक विकासशील विशेषता है।"

IoT प्लेटफॉर्म को AI/ML की आवश्यकता क्यों है

आज तक सीमित उत्पाद रोलआउट के बावजूद, इस बात के पर्याप्त प्रमाण हैं कि अधिकांश IoT प्लेटफॉर्म में AI/ML एक आवश्यक घटक होगा। पारंपरिक प्रबंधन उपकरण बड़े IoT वातावरण की मांगों को पूरा कर सकते हैं, क्योंकि वे नेटवर्क के विशाल आकार और उनके द्वारा लिंक किए जाने वाले उपकरणों की बढ़ती संख्या को बनाए रखने में असमर्थ हैं।

SCADA सिस्टम जैसे वर्तमान उपकरण सेंसर, एक्चुएटर्स और अन्य जुड़े उपकरणों की बुनियादी निगरानी प्रदान करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन उन्हें मिलने वाली जानकारी सबसे अच्छी होती है। आम तौर पर डेटा पूर्वनिर्धारित थ्रेसहोल्ड पर आधारित होता है, जिसमें बहुत कम या कोई गुणात्मक भेद नहीं होता है।

आईबीएम में एआई अनुप्रयोगों के उपाध्यक्ष जो बर्टी उम्र बढ़ने वाले एससीएडीए वातावरण को एआई-इन्फ्यूज्ड आईओटी प्रबंधन में अपग्रेड करने के लिए एक प्रमुख प्रेरणा के रूप में देखते हैं।

बर्टी ने कहा, "सिर्फ इसलिए कि SCADA सिस्टम का यह विशाल बुनियादी ढांचा है जो उपयोगिताओं, तेल और गैस और विनिर्माण के लिए डेटा एकत्र करता है, और वे 10 से 15 वर्षों के लिए डेटा एकत्र कर रहे हैं," लेकिन वे निर्धारित बिंदुओं पर आधारित हैं। ”

इस तरह की मैन्युअल प्रक्रियाएं - विशेष रूप से उन बिंदुओं को स्थापित करना जहां डेटा संग्रह संचालन "अच्छे" से "बुरे" में बदल जाता है - प्रमुख मुद्दों में से एक है जो अक्षम और अक्सर गलत प्रबंधन विधियों में योगदान देता है।

एक अन्य योगदान कारक जो एआई को अपनाने के लिए अत्यावश्यकता जोड़ता है, कई उद्योगों में घटता हुआ कार्यबल है जो उनके IoT वातावरण पर निर्भर करता है। अनुबंधित श्रम शक्ति - सेवानिवृत्ति, छंटनी और विदेशों में संचालन को स्थानांतरित करने के परिणामस्वरूप सिकुड़ रही है - एक विशेषज्ञता अंतर छोड़ रही है जिसे बेहतर प्रबंधन प्रणालियों की मदद से कम किया जा सकता है।

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IoT प्लेटफॉर्म पर अधिक जानकारी के लिए, ओमडिया रिपोर्ट देखें"कनेक्टिविटी प्रबंधन प्लेटफॉर्म - 2021 विश्लेषण".

आईओटी के लिए एआई क्या कर सकता है

प्लेटफ़ॉर्म-आधारित AI उस डेटा पर केंद्रित है जो डेटा संग्रह और अन्य उपकरणों के कुशलतापूर्वक संचालन को सुनिश्चित करने के लिए परिचालन विमान के माध्यम से प्रवाहित होता है। प्लेटफ़ॉर्म-आधारित AI विश्लेषण के लिए एकत्र किए गए डेटा को प्रभावित नहीं करता है।

ओमडिया के लुसेरो ने कहा, "आपके सिस्टम के संचालन के बारे में डेटा और आपके सिस्टम द्वारा प्रदान किए जाने वाले डेटा के बीच यह एक महत्वपूर्ण अंतर है।"

विश्लेषिकी पक्ष पर, कुछ एप्लिकेशन-आमतौर पर क्लाउड-आधारित- ने AI तकनीकों को भी एकीकृत किया है, लेकिन वे परिचालन उन्मुख प्लेटफ़ॉर्म कार्यान्वयन से अलग हैं।

एआई के साथ- विशेष रूप से मशीन लर्निंग- नेटवर्क उपकरणों के परिचालन स्वास्थ्य की वास्तविक समय के डेटा के आधार पर निगरानी की जा सकती है और समय की अवधि में ट्रैक किया जा सकता है ताकि कई मापदंडों का विश्लेषण किया जा सके। यह दृष्टिकोण प्रीसेट बेंचमार्क के मुकाबले कम सूचनात्मक प्रदर्शन की तुलना में उपकरणों के संचालन के तरीके के बारे में अधिक से अधिक विशिष्ट जानकारी प्रदान करता है। कुछ मामलों में, मशीन लर्निंग इंजन में पहले से ही कैप्चर किए गए ऑपरेशनल डेटा को फीड करने से इसका अनुभव बढ़ जाएगा और यह और भी अधिक बारीक जानकारी प्रदान करने की अनुमति देगा।

वास्तविक-रिम पहलू भी महत्वपूर्ण है। आज, कई IoT प्रशासक अपने नेटवर्क द्वारा प्रदान की जा रही सूचनाओं की भारी मात्रा से अभिभूत हैं। आईबीएम के बर्टी ने कहा कि ग्राहक मदद के लिए चिल्ला रहे हैं, और ध्यान दिया कि उनमें से कई कहते हैं, "हमें हजारों अलर्ट मिल रहे हैं और इसलिए हम उन पर ध्यान नहीं दे सकते हैं - यह शोर है और इससे निपटने के लिए यह बहुत अधिक है ।”

आईबीएम का समाधान, बर्टी ने कहा, सूचनाओं के हमले को संभाल सकता है और वास्तव में सार्थक डेटा बिंदुओं के लिए इसे पार्स कर सकता है: "यह मूल रूप से एआई-आधारित विसंगति का पता लगाने वाला है," बर्टी ने कहा, "और वास्तव में हम जो खोज रहे हैं वह वास्तव में यहां अलग तरीके से काम कर रहा है?" ”

डेटा संग्रह और विश्लेषण का वह स्तर नेटवर्क प्रदर्शन में काफी अधिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। "हम किस बारे में बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, विसंगतियों का पता लगाने या उपयोग के पैटर्न का पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं और फिर कहने में सक्षम हैं, ठीक है, चलो अलग तरह से काम करते हैं," लुसेरो ने कहा। "इन ऑपरेटिंग निर्देशों को बदल दें क्योंकि हमें यह डेटा मिल रहा है जिसे हम स्वचालित रूप से संसाधित कर रहे हैं और परिणामस्वरूप हम अधिक कुशलता से काम कर सकते हैं।"

Schneider Electric, Schneider के EcoStruxure मार्केटिंग मैनेजर, मार्टिन बाउर के अनुसार AI क्षमताओं को "पूरी तरह से एक विकल्प के रूप में एकीकृत" प्रदान करता है, जिन्होंने ईमेल के माध्यम से IoT वर्ल्ड टुडे के सवालों का जवाब दिया। "ग्राहकों के पास [मशीनों से एकत्रित] डेटा एकत्र करने और प्रदर्शित करने या पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए एनालिटिक्स विकल्प जोड़ने के लिए इकोस्ट्रक्सर मशीन सलाहकार चलाने के लिए पूर्ण लचीलापन है।"

आईबीएम का कार्यान्वयन सिर्फ विसंगतियों का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग नहीं करता है, यह उस पहचान के आधार पर गतिविधियां भी शुरू कर सकता है। "हम वास्तव में लूप को बंद करते हैं," बर्टी ने कहा। "हम मैक्सिमो के अंदर एक वर्क ऑर्डर बना सकते हैं और फिर एक तकनीशियन को उपकरण देखने के लिए कह सकते हैं।" तकनीशियन सुझाए गए उपचारों के साथ-साथ जानकारी देखने के लिए मोबाइल डिवाइस का उपयोग कर सकता है।

एआई आईओटी सुरक्षा में भी मदद करता है

बेहतर डेटा प्राप्त करने और तेज़ी से विश्लेषण करने के साथ, सुरक्षा प्रणालियाँ और सिस्टम ऑपरेटर कथित खतरे के प्रकट होने पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

एआई के बिना, एक सुरक्षा या प्रबंधन प्रणाली केवल एक चेतावनी उत्पन्न कर सकती है यदि कोई उपकरण डेटा को संचालित करने और एकत्र करने और संचारित करने में विफल रहता है। लेकिन एआई/एमएल उपकरण संचालन की सूक्ष्मताओं का पता लगा सकता है जो यह संकेत दे सकता है कि एक उपकरण जो स्पष्ट रूप से ठीक से काम कर रहा है वह एक विषम तरीके से ऐसा कर रहा है-शायद डेटा एकत्र कर रहा है जब इसकी तापमान सीमा के बाहर या संचालन की उम्मीद नहीं है।

"नियंत्रण तल पर, एमएल का उपयोग एक प्रकार की विसंगति का पता लगाने के लिए होता है, जिसके परिणामस्वरूप सुरक्षा में सुधार होता है," लुसेरो ने कहा।

आईबीएम के बर्टी ने कहा कि एआई-सहायता प्राप्त प्रबंधन द्वारा एकत्रित और कार्य की गई जानकारी, आईओटी नेटवर्क के खंडों को अलग करने में मदद कर सकती है और इस प्रकार कमजोरियों को कम कर सकती है और इंटरलोपर्स के लिए संभावित संलग्न सतहों को कम कर सकती है।

श्नाइडर का इकोस्ट्रक्स्योर प्लेटफॉर्म नेटवर्क सुरक्षा को मजबूत करने के लिए एआई विशेषज्ञता का भी उपयोग करता है। "साइबर सुरक्षा हमारी पेशकश के विकास में सबसे प्रासंगिक पहलुओं में से एक है," श्नाइडर के बाउर ने लिखा।

एआई को आईओटी में जोड़ने के लिए कम आवास की आवश्यकता है

कुछ उपयोगकर्ता एआई-संवर्धित IoT प्लेटफॉर्म को लागू करने या अपग्रेड करने से कतरा सकते हैं, यह मानते हुए कि इस तरह की अत्याधुनिक सॉफ्टवेयर तकनीक के लिए समान रूप से परिष्कृत हार्डवेयर की आवश्यकता होगी, जिसका अर्थ होगा व्यापक और महंगी डिवाइस अपग्रेड।

लेकिन ऐसा जरूरी नहीं है।

लुसेरो ने कहा, "मैंने किसी विशेष संशोधन के बारे में नहीं सुना है जिसे डिवाइस पर ही एकीकृत या विकसित करने की आवश्यकता है," और वास्तव में अगर आईओटी उपकरणों के विशाल बहुमत के लिए होता है जो शुरुआत से ही एक डील-ब्रेकर की तरह होगा। ।”

वही उस डेटा के प्रारूप के लिए जाता है जिसे उपकरण संचारित करते हैं और प्रोटोकॉल जो वे डेटा को लंबे समय तक स्थानांतरित करने के लिए उपयोग करते हैं। अधिकांश एआई-सक्षम प्लेटफॉर्म ट्राइ-एंड-ट्रू ट्रांसमिशन प्रोटोकॉल का उपयोग करके विभिन्न परिचित प्रारूपों में डेटा एकत्र और व्याख्या कर सकते हैं।

"हम वास्तव में किसी भी प्रकार के डेटा को स्वीकार कर सकते हैं," बर्टी ने कहा। "हमने जो किया है वह प्रमुख एससीएडीए सिस्टम के लिए लिखित कनेक्टर है।"

उठना और दौड़ना आम तौर पर इतना मुश्किल भी नहीं होता है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, कुछ एआई/एमएल सिस्टम ऐतिहासिक डेटा को निगलने और विश्लेषण करने में सक्षम होने से लाभान्वित होते हैं, लेकिन सिस्टम या ऑपरेटरों के लिए आमतौर पर बहुत कम प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।

AI IoT मार्केट को गति देता है

इसमें कोई संदेह नहीं है कि AI IoT संचालन प्रबंधन का एक अभिन्न अंग बन गया है। बड़े और जटिल IoT वातावरण के संचालन की गुंजाइश और चुनौतियों के कारण बड़े IoT इंस्टॉलेशन छोटे इंस्टॉलेशन की तुलना में जल्द ही AI के लाभ देखेंगे। और जबकि आज एआई-सक्षम प्लेटफॉर्म की संख्या सीमित है, वह जल्द ही बदल जाएगा।

लुसेरो ने कहा, "हम पहले से ही विक्रेता परिदृश्य का समेकन देख रहे हैं।" "मुझे संदेह है कि एआई / एमएल उन चीजों में से एक होने जा रहा है जो उस प्रक्रिया को गति देने में मदद करता है।"

यह भी संभव है - हालांकि आज ऐसा नहीं हो रहा है - कि एआई-उन्नत प्लेटफॉर्म के विक्रेता उन एआई क्षमताओं में से कुछ को एपीआई या अन्य एकीकरण के माध्यम से अन्य अनुप्रयोगों के लिए उपलब्ध कराएंगे।

लुसेरो ने कहा, "मुझे यकीन है कि यह अन्य सुविधाओं और कार्यक्षमता के साथ सामने आएगा," लेकिन मुझे लगता है कि आईओटी प्लेटफॉर्म के साथ सीधे एकीकरण के मामले में यह फिर से थोड़ा और नीचे है।