La IA y IoT están cada vez más emparejados en la búsqueda de la gestión de grandes volúmenes de datos, y las empresas adquirieron la capacidad de desarrollar
proyectos de diseño e ingeniería y dispositivos IoT mucho más rápido en los dos últimos años a medida que la IA ha ido madurando. Cómo pueden la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT) trabajar juntos en
Proyectos de ingeniería de IA mejorar el desarrollo de dispositivos IoT ?
Esto ocurre a través del procesamiento de big data generado por dispositivos IoT . Los big data generados suelen ser mediciones de sensores y señales entre dispositivos que proporcionan inteligencia en el borde. Hoy en día, la tecnología de computación de borde permite a los dispositivos inteligentes de borde gestionar algunos de estos datos. Y la IA forma ahora parte de ese paradigma.
Combinando IA e IoT, los ingenieros pueden transformar sus datos brutos en información procesable, optimizando fácilmente todo el proceso de desarrollo de productos. Esto se consigue mediante herramientas de IA como NVIDIA Jetson Platform1o el ingeniero puede escribir su propio script de Matlab. El script de Matlab tendría que recibir los datos del dispositivo IoT que se está desarrollando, utilizando protocolos de comunicación (MQTT, Zigbee, LoRa, etc), y procesar los datos en tiempo real2 3 4.
Los sensores y cámaras recogen los datos y los envían a un pequeño y potente ordenador con IA integrada, para realizar edge computing. Entre estos dispositivos se encuentran NVIDIA Jetson Nano, Google Coral6 Edge TPU, o Raspberry Pi que ejecuta TensorFlow Lite para aplicaciones de edge AI.
5 formas en que la IA ayuda al desarrollo de dispositivos IoT
A medida que los sistemas IoT siguen evolucionando, generan cada vez más datos, lo que es fantástico para los desarrolladores. Más datos significa que los ingenieros tienen más información que nunca. Sin embargo, extraer información útil y gestionar estas grandes cantidades de datos se convierte en todo un reto para la mente humana.
Aunque los kits de desarrollo de IoT ayudan a los desarrolladores a conseguir un desarrollo rápido, el resultado final son proyectos de mucha mayor calidad en menos tiempo gracias a la utilización de IA en el proceso de desarrollo. Por ejemplo, la combinación de un kit de desarrollo de IoT con una herramienta de IA como AutoML Vision de Google7 de Google, puede permitir a los ingenieros entrenar rápidamente modelos de reconocimiento de imágenes para cámaras inteligentes, mejorando drásticamente la precisión y la velocidad de desarrollo en comparación con la codificación manual.
Conozca la IA y el aprendizaje automático
Para aprovechar al máximo el potencial de las herramientas de IA, los ingenieros deben proporcionarles grandes cantidades de datos. Cuantos más datos reciba el algoritmo, más precisas serán sus predicciones. El éxito de los modelos de IA depende de la cantidad y calidad de los datos que analizan.8
Los algoritmos de IA dan sentido a los big data de una forma que lo haría un ordenador, pero mucho más rápido.
Información predictiva
La IA destaca en el procesamiento de grandes cantidades de datos y en la interpretación de patrones complejos que los humanos podrían no ver, lo que constituye un caso de uso clave para los dispositivos IoT en casos de mantenimiento predictivo. Los dispositivos IoT generan enormes cantidades de datos en bruto procedentes de diversos sensores que deben procesarse para obtener información procesable.9
La IA extrae rápidamente información valiosa, detecta patrones y realiza predicciones sobre el comportamiento futuro de un dispositivo mediante el análisis de datos en tiempo real. Esto permite a los ingenieros tomar decisiones más informadas y con mayor capacidad de respuesta.
Estos conocimientos son importantes durante la fase de puesta en marcha y pruebas del proceso de desarrollo. Conocer las condiciones en tiempo real ayuda a optimizar y mejorar el rendimiento del dispositivo.
Además, las predicciones basadas en IA permiten tomar decisiones proactivas, reduciendo la probabilidad de fallos costosos y mejorando la fiabilidad general del sistema.
El uso de sensores de vibración, como los acelerómetros MEMS, para detectar el desgaste de un motor es un ejemplo práctico de cómo puede utilizarse el conocimiento predictivo. A medida que un motor se desgasta, su rendimiento disminuye y pueden producirse vibraciones anómalas.
Si no se detectan y el sistema no recibe mantenimiento, pueden provocar daños costosos. Los datos de los sensores de proceso de IA en tiempo real detectan inmediatamente la anomalía. Con una rápida alerta al técnico, el motor puede cambiarse por uno nuevo antes de que el sistema sufra daños duraderos.10
Aprendizaje automático para la optimización
Los algoritmos de aprendizaje automático procesan grandes cantidades de datos recogidos de sensores IoT . Identifican patrones y tendencias que los humanos no podrían detectar manualmente.
Sin embargo, el análisis de datos realizado por la IA valdría de poco con datos de mala calidad o utilizando modelos de aprendizaje automático deficientes. Esto plantea la cuestión de cómo obtener datos de alta calidad.
El ingeniero debe planificar la obtención de datos de alta calidad antes de empezar a recopilar datos de formación. Los ingenieros garantizan la calidad de los datos11:
- Establecer normas de calidad de los datos
- Utilización de herramientas de calidad de datos12 como IBM Infosphere Quality Stage13
- Garantizar el etiquetado preciso de los datos para tareas de aprendizaje supervisado, como la clasificación.
- Garantizar que los datos son pertinentes para el uso de los modelos de IA
- Colaborar con proveedores de datos reputados y fiables
- Realizar un seguimiento continuo de los datos para detectar cualquier problema lo antes posible.
Los valiosos conocimientos obtenidos de estos algoritmos ayudan a las organizaciones a tomar decisiones, agilizar procesos y mejorar el rendimiento general de los proyectos de IA e IoT .
Detección de anomalías
Cuando los sensores de las máquinas recopilan datos continuamente, generan grandes cantidades de datos. Entre todos esos datos, las anomalías sutiles pueden ser señal de un problema o una oportunidad.
La IA, en particular los modelos generativos de IA, son muy buenos para encontrar estas irregularidades. La IA puede detectar desviaciones que pasarían desapercibidas a los humanos, analizando patrones y comparándolos con datos históricos. Esto permite a las empresas extraer información y actuar en consecuencia antes de que los pequeños problemas se conviertan en problemas graves, evitándoles costosos fracasos.
Por ejemplo, en una planta de fabricación, donde los equipos de automatización industrial funcionan continuamente, las anomalías que no se detectan pueden causar interrupciones operativas, mayores costes de mantenimiento y riesgos para la seguridad de los empleados.
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Sin embargo, con los sensores adecuados y un dispositivo informático de última generación, la IA integrada encargada de procesar todos los datos de los sensores podría detectar un cambio sutil en los datos y señalarlo como anomalía.
Estos cambios sutiles que probablemente no sean detectados por el ojo humano incluyen14:
- Desviación sutil del sensor, que reduce la calidad de los datos leídos por el sensor.
- Las variaciones ambientales, como el aumento de la humedad, la temperatura y la presión, podrían provocar cambios drásticos en la calidad del producto fabricado en la planta de producción.
- Anomalías de comportamiento. Los equipos pueden mostrar un cambio operativo en su comportamiento debido al desgaste natural con el paso del tiempo. La IA puede detectar estos cambios y marcar el equipo para su mantenimiento.
Mantenimiento Predictivo
La integración de la IA en las redes IoT , las infraestructuras urbanas y los sistemas de gestión de edificios permite supervisar el estado de los equipos o las infraestructuras en tiempo real. La IA analiza los datos de los sensores para detectar patrones y predecir cuándo es necesario el mantenimiento, reduciendo la posibilidad de fallos inesperados.
Por ejemplo, STMicroelectronics ha desarrollado un sensor de sistemas microelectromecánicos (MEMS) con una unidad de procesamiento de sensores inteligentes (ISPU) integrada que puede integrarse en la informática de vanguardia para detectar anomalías de bajo consumo.15. Esto permite al ingeniero de mantenimiento hacer un seguimiento de la salud de los ventiladores utilizados en las unidades de aire acondicionado y acudir inmediatamente a repararlos cuando se detecta una anomalía.
Con enfoques proactivos como éste, los entornos inteligentes funcionan mejor, con menos interrupciones y una mayor eficiencia general.
El mantenimiento predictivo puede ser vital en la fase de validación (pruebas) del desarrollo. Los desarrolladores pueden elegir una solución diferente si es necesario, registrando cuánto tarda en ser necesario el mantenimiento.
Optimización de recursos
Los algoritmos de IA analizan los datos de los sensores IoT para tomar decisiones inteligentes. Por ejemplo, en la gestión de la energía, la IA puede analizar patrones de consumo energético para detectar ineficiencias.
A continuación, los ingenieros pueden analizar estas ineficiencias y empezar a trabajar en soluciones que hagan el diseño más eficiente y reduzcan los costes. Además, la IA puede sugerir cambios para reducir los residuos y mejorar la eficiencia general mediante la comprensión de los patrones de consumo de energía.
Este enfoque proactivo de la asignación de recursos significa que la empresa utiliza menos energía, produce menos residuos y reduce los costes de producción. La IA hace recomendaciones en tiempo real, se adapta a los cambios y mejora continuamente la gestión de los recursos.
En el proceso de desarrollo, la optimización del recurso puede reducir considerablemente los costes del proyecto. Casi todos los equipos de desarrollo pueden beneficiarse de ello.
Aspectos a tener en cuenta al utilizar la IA para desarrollar dispositivos IoT
El uso de IA en dispositivos IoT requiere planificación y ejecución. Aunque los beneficios son grandes, hay varias consideraciones clave para asegurarse de que los dispositivos IoT con IA sean eficaces y fiables.
Entre las consideraciones que hay que tener en cuenta a la hora de utilizar la IA para apoyar el desarrollo IoT se incluyen:
- Gestión de datos: Gestionar y procesar cantidades masivas de datos procedentes de dispositivos IoT .
- Ciberseguridad: Proteger los datos y evitar accesos no autorizados
- Interoperabilidad: Asegúrese de que la IA de los dispositivos IoT funciona con otros sistemas y tecnologías.
- Coste: Considera el coste de la IA y sopésalo con los beneficios.
- Hardware: Elige el hardware adecuado para soportar IA e IoT
- Integración de aplicaciones: Integrar la IA en las aplicaciones existentes para mejorar la funcionalidad y el rendimiento.
- A largo plazo: Planificar para el futuro y considerar la sostenibilidad y escalabilidad de la IA y IoT.
Preguntas frecuentes sobre IoT e IA
¿Cómo funciona la IA en los dispositivos inteligentes?
La IA hace que los dispositivos inteligentes sean inteligentes al permitirles realizar tareas de forma autónoma y tomar decisiones inteligentes. Por ejemplo, en los coches autoconducidos, la IA procesa cantidades ingentes de datos procedentes de sensores y cámaras para circular por las carreteras de forma segura y eficiente.
Esto implica el intercambio de datos en tiempo real entre los sistemas del coche para responder a las condiciones del tráfico, los obstáculos y las indicaciones del conductor. Del mismo modo, en otros dispositivos inteligentes, la IA analiza los datos IoT para optimizar el rendimiento, predecir las necesidades de mantenimiento y personalizar la experiencia del usuario.
¿Qué es la sinergia entre IA e IoT ?
La sinergia es la interacción y cooperación de 2 o más agentes (tecnologías de IA e IoT ), para crear algo más grande que ellos mismos.
En este caso, la sinergia entre IoT e IA amplifica enormemente las capacidades de los dispositivos conectados.
Los datos IoT son masivos y abrumadores por sí solos, pero cuando se combinan con la velocidad de procesamiento de la IA, estos datos se vuelven procesables.
Los algoritmos de IA analizan estos datos para proporcionar información que puede utilizarse para mitigar los riesgos de forma proactiva. Así, la IA no se limita a gestionar los datos, sino que los interpreta para predecir y abordar los problemas antes de que se conviertan en tales.
Los sistemas IoT se vuelven más inteligentes, eficientes y capaces de anticipar y responder mejor a los cambios de su entorno cuando se combinan con la IA.
¿Cómo pueden IoT, Big Data e IA resolver problemas del mundo real?
Las redes IoT , los macrodatos y la IA son herramientas potentes que, combinadas, pueden resolver muchos problemas del mundo real. En las cadenas de suministro, por ejemplo, los dispositivos IoT rastrean las mercancías en tiempo real y generan cantidades ingentes de datos.
El modelo de IA procesa los macrodatos para predecir retrasos, optimizar rutas y gestionar mejor el inventario. La IA también puede analizar las secuencias de vídeo de las cámaras de seguridad para mejorar la seguridad y detectar problemas.
Las empresas no sólo pueden mejorar la eficiencia, sino también obtener información práctica para abordar los problemas de forma proactiva y tomar decisiones informadas mediante el aprovechamiento conjunto de estas tecnologías.
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Sobre el autor
Hans Tschohl es ingeniero mecatrónico con amplia experiencia en diseño, construcción y puesta en marcha de dispositivos IoT . Cuando no está optimizando sistemas IoT con IA, lo encontrarás trasteando en su taller privado, siempre trabajando en su próximo gran proyecto. Hans cree que el futuro de la tecnología está en la integración perfecta de la IA y IoT.
Referencias
1) NVIDIA: Máquinas autónomas
2) Mathworks: Procesamiento y visualización de datos
3) Mathworks: Modelización predictiva
4) Mathworks: Introducción a MQTT
5) NVIDIA: Jetson Nano
6) Coral: Productos
7) Google: AutoML
8) Forbes: Calidad de los datos para obtener buenos resultados en IA
9) Laboratorio Webby: Casos de uso del mantenimiento predictivo IoT
10) Robótica energética: El papel de la IA en el procesamiento de datos
11) Investigación AIMultiple: Guía para garantizar la calidad de la recogida de datos de IA
12) IBM: InfoSphere QualityStage
13) RWS: Garantizar una IA de alta calidad
14) Idea Usher: IA para la detección de anomalías
15) STMicroelectronics: Detección de anomalías de bajo consumo