L'IA et l'IoT sont de plus en plus associés dans la quête de la gestion de grands volumes de données, et les entreprises ont acquis la capacité de développer...
projets de conception et d'ingénierie et les dispositifs IoT se sont accélérés au cours des deux dernières années, grâce à la maturation de l'IA. Comment l'intelligence artificielle (IA) et l'internet des objetsIoT) peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Projets d'ingénierie en IA améliorer le développement des dispositifs IoT ?
Cela se produit grâce au traitement des données volumineuses générées par les appareils IoT . Les big data générées sont généralement des mesures provenant de capteurs et des signaux entre appareils qui fournissent de l'intelligence à la périphérie. Aujourd'hui, la technologie de l'informatique périphérique permet aux appareils périphériques intelligents de gérer une partie de ces données. L'IA fait désormais partie de ce paradigme.
En associant l'IA et l'IoT, les ingénieurs peuvent transformer leurs données brutes en informations exploitables, ce qui permet d'optimiser facilement l'ensemble du processus de développement des produits. Cela est possible grâce à des outils d'IA tels que la plateforme NVIDIA Jetson1ou l'ingénieur qui écrit son propre script Matlab. Le script Matlab doit recevoir les données de l'appareil IoT en cours de développement, à l'aide de protocoles de communication (MQTT, Zigbee, LoRa, etc.), et traiter les données en temps réel.2 3 4.
Les capteurs et les caméras collectent les données et les envoient à un petit ordinateur puissant doté d'une intelligence artificielle intégrée, afin d'effectuer de l'informatique de pointe. Ces appareils comprennent le NVIDIA Jetson Nano, le Google Coral6 Edge TPU, ou Raspberry Pi exécutant TensorFlow Lite pour les applications d'intelligence artificielle en périphérie.
5 façons dont l'IA soutient le développement des dispositifs IoT
Les systèmes IoT continuent d'évoluer et génèrent de plus en plus de données, ce qui est une bonne chose pour les développeurs. Plus de données signifie que les ingénieurs disposent de plus d'informations que jamais auparavant. Cependant, l'extraction d'informations utiles et la gestion de ces grandes quantités de données deviennent un défi pour l'esprit humain.
Bien que les kits de développementIoT aident les développeurs à accélérer le développement, l'utilisation de l'IA dans le processus de développement permet d'obtenir des projets de bien meilleure qualité en moins de temps. Par exemple, la combinaison d'un kit de développement IoT avec un outil d'IA comme AutoML Vision de Google7 de Google, peut permettre aux ingénieurs de former rapidement des modèles de reconnaissance d'images pour les caméras intelligentes, ce qui améliore considérablement la précision et la rapidité du développement par rapport au codage manuel.
En savoir plus sur l'IA et l'apprentissage automatique
Pour tirer le meilleur parti du potentiel des outils d'IA, les ingénieurs doivent leur fournir de grandes quantités de données. Plus l'algorithme est exposé à des données, plus ses prédictions futures sont précises. Le succès des modèles d'IA dépend de la quantité et de la qualité des données qu'ils analysent.8
Les algorithmes d'IA analysent les données volumineuses d'une manière comparable à celle d'un ordinateur, mais beaucoup plus rapidement.
Perspectives prédictives
L'IA excelle dans le traitement de grandes quantités de données et dans l'interprétation de modèles complexes que les humains ne peuvent pas voir, ce qui est un cas d'utilisation clé pour les appareils IoT dans les cas d'utilisation de la maintenance prédictive. Les appareils IoT génèrent d'énormes quantités de données brutes provenant de divers capteurs qui doivent être traitées pour obtenir des informations exploitables.9
L'IA permet d'extraire rapidement des informations précieuses, de détecter des modèles et de prédire le comportement futur d'un appareil en effectuant une analyse des données en temps réel. Les ingénieurs peuvent ainsi prendre des décisions plus éclairées et plus réactives.
Ces informations sont importantes pendant la phase de mise en service et d'essai du processus de développement. La compréhension des conditions en temps réel permet d'optimiser et d'améliorer les performances de l'appareil.
En outre, les prédictions basées sur l'IA permettent une prise de décision proactive, réduisant la probabilité de défaillances coûteuses et améliorant la fiabilité globale du système.
L'utilisation de capteurs de vibrations tels que les accéléromètres MEMS pour détecter l'usure d'un moteur est un exemple concret de l'utilisation d'une vision prédictive. À mesure qu'un moteur s'use, ses performances diminuent et des vibrations anormales peuvent se produire.
Ces anomalies peuvent entraîner des dommages coûteux si elles ne sont pas détectées et si le système n'est pas entretenu. Les données des capteurs de traitement de l'IA en temps réel détectent immédiatement l'anomalie. Grâce à une alerte rapide au technicien, le moteur peut être remplacé par un nouveau avant que le système ne subisse des dommages durables.10
L'apprentissage automatique pour l'optimisation
Les algorithmes d'apprentissage automatique traitent de grandes quantités de données collectées à partir de capteurs IoT . Ils identifient des modèles et des tendances qu'il serait impossible pour les humains de détecter manuellement.
Toutefois, l'analyse des données effectuée par l'IA ne vaudrait pas grand-chose si les données étaient de mauvaise qualité ou si l'on utilisait des modèles d'apprentissage automatique de qualité médiocre. La question se pose donc de savoir comment obtenir des données de haute qualité.
L'ingénieur doit prévoir des données de haute qualité avant de commencer à collecter des données de formation. Les ingénieurs garantissent des données de haute qualité en11:
- Établir des normes de qualité des données
- Utiliser des outils de qualité des données12 tels que IBM Infosphere Quality Stage13
- Garantir un étiquetage précis des données pour les tâches d'apprentissage supervisé telles que la classification
- S'assurer que les données sont pertinentes pour l'utilisation des modèles d'IA
- Collaborer avec des fournisseurs de données réputés et fiables
- Mise en œuvre d'un contrôle continu des données afin de détecter les problèmes le plus tôt possible.
Les précieux enseignements tirés de ces algorithmes aident les organisations à prendre des décisions, à rationaliser les processus et à améliorer les performances globales des projets d'IA et d'IoT .
Détection des anomalies
Lorsque les capteurs d'une machine collectent des données en continu, ils génèrent de grandes quantités de données. Parmi toutes ces données, de subtiles anomalies peuvent être le signe d'un problème ou d'une opportunité.
L'IA, en particulier les modèles d'IA générative, est très efficace pour détecter ces irrégularités. L'IA peut repérer des écarts qui passeraient inaperçus aux yeux des humains, en analysant des modèles et en les comparant à des données historiques. Cela permet aux entreprises d'extraire des informations et d'agir avant que de petits problèmes ne deviennent de gros problèmes, ce qui leur évite des échecs coûteux.
Par exemple, dans une usine de fabrication, où l'équipement d'automatisation industrielle fonctionne en continu, les anomalies qui ne sont pas détectées peuvent entraîner des perturbations opérationnelles, une augmentation des coûts de maintenance et des risques pour la sécurité des employés.
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Cependant, en utilisant les bons capteurs et un dispositif informatique périphérique, l'IA intégrée chargée de traiter toutes les données des capteurs pourrait détecter un changement subtil dans les données et le signaler comme une anomalie.
Ces changements subtils, peu susceptibles d'être détectés par l'œil humain, sont les suivants14:
- Dérive subtile du capteur, diminuant la qualité des données lues par le capteur
- Les variations environnementales, telles que l'augmentation de l'humidité, de la température et de la pression, peuvent entraîner des changements radicaux dans la qualité du produit fabriqué dans l'usine.
- Anomalies de comportement. L'équipement peut présenter un changement de comportement opérationnel dû à l'usure naturelle au fil du temps. L'IA peut détecter ces changements et signaler l'équipement pour qu'il fasse l'objet d'une maintenance.
Maintenance prédictive
L'intégration de l'IA dans les réseaux IoT , les infrastructures urbaines et les systèmes de gestion des bâtiments permet de surveiller l'état des équipements ou des infrastructures en temps réel. L'IA analyse les données des capteurs pour détecter des schémas et prédire quand une maintenance est nécessaire, réduisant ainsi les risques de pannes inattendues.
Par exemple, STMicroelectronics a mis au point un capteur de systèmes microélectromécaniques (MEMS) doté d'une unité de traitement intelligente intégrée qui peut être intégrée dans un système informatique d'intelligence artificielle pour détecter les anomalies à faible consommation d'énergie.15. Cela permet à l'ingénieur de maintenance de suivre l'état des ventilateurs utilisés dans les unités de climatisation et de venir immédiatement les réparer lorsqu'une anomalie est détectée.
Grâce à des approches proactives comme celle-ci, les environnements intelligents fonctionnent plus facilement, avec moins de perturbations et une meilleure efficacité globale.
La maintenance prédictive peut s'avérer essentielle dans la phase de validation (test) du développement. Les développeurs peuvent choisir une solution différente si nécessaire, en enregistrant le temps nécessaire pour que la maintenance devienne nécessaire.
Optimisation des ressources
Les algorithmes d'IA analysent les données des capteurs IoT pour prendre des décisions intelligentes. Par exemple, dans la gestion de l'énergie, l'IA peut analyser les modèles de consommation d'énergie pour trouver les inefficacités.
Les ingénieurs peuvent alors analyser ces inefficacités et commencer à travailler sur des solutions qui rendront la conception plus efficace et réduiront les coûts. En outre, l'IA peut suggérer des changements pour réduire les déchets et améliorer l'efficacité globale en comprenant les schémas de consommation d'énergie.
Cette approche proactive de l'allocation des ressources permet à l'entreprise de consommer moins d'énergie, de produire moins de déchets et de réduire les coûts de production. L'IA fait des recommandations en temps réel, s'adapte aux changements et améliore continuellement la gestion des ressources.
Dans le processus de développement, l'optimisation des recours peut réduire considérablement les coûts du projet. Pratiquement toutes les équipes de développement peuvent en bénéficier.
Éléments à prendre en compte lors de l'utilisation de l'IA pour développer des dispositifs IoT
L'utilisation de l'IA dans les dispositifs IoT nécessite une planification et une exécution. Bien que les avantages soient considérables, plusieurs éléments clés doivent être pris en compte pour s'assurer de l'efficacité et de la fiabilité des dispositifs IoT dotés d'IA.
Les considérations à prendre en compte lors de l'utilisation de l'IA pour soutenir le développement de l'IoT sont notamment les suivantes :
- Gestion des données: Gérer et traiter des quantités massives de données provenant d'appareils IoT .
- Cybersécurité: Sécuriser les données et empêcher les accès non autorisés
- Interopérabilité: Assurez-vous que l'IA des appareils IoT fonctionne avec d'autres systèmes et technologies.
- Le coût: Tenir compte du coût de l'IA et le mettre en balance avec les avantages.
- Matériel: Choisir le bon matériel pour prendre en charge l'IA et l'IoT.
- Intégration des applications: Intégrer l'IA dans les applications existantes pour améliorer les fonctionnalités et les performances.
- Le long terme: Planifier l'avenir et prendre en compte la durabilité et l'évolutivité de l'IA et de l'IoT.
FAQ sur lIoT et l'IA
Comment l'IA fonctionne-t-elle dans les appareils intelligents ?
L'IA rend les appareils intelligents en leur permettant d'effectuer des tâches de manière autonome et de prendre des décisions intelligentes. Par exemple, dans les voitures autonomes, l'IA traite des quantités massives de données provenant de capteurs et de caméras afin de naviguer sur les routes de manière sûre et efficace.
Cela implique un échange de données en temps réel entre les systèmes de la voiture pour répondre aux conditions de circulation, aux obstacles et aux demandes du conducteur. De même, dans d'autres appareils intelligents, l'IA analyse les données de l IoT pour optimiser les performances, prévoir les besoins de maintenance et personnaliser l'expérience de l'utilisateur.
Quelle est la synergie entre l'IA et l'IoT ?
La synergie est l'interaction et la coopération de 2 agents ou plus (technologies IA et IoT ), pour créer quelque chose de plus grand qu'eux-mêmes.
Dans ce cas, la synergie entre l'IoT et l'IA amplifie considérablement les capacités des appareils connectés.
Les données IoT sont massives et écrasantes en soi, mais lorsqu'elles sont combinées à la vitesse de traitement de l'IA, ces données deviennent exploitables.
Les algorithmes d'IA analysent ces données pour fournir des informations qui peuvent être utilisées pour mettre en œuvre une atténuation proactive des risques. L'IA ne se contente donc pas de gérer les données, elle les interprète pour prédire et traiter les problèmes avant qu'ils ne surviennent.
Les systèmes IoT deviennent plus intelligents, plus efficaces et mieux à même d'anticiper les changements dans leur environnement et d'y répondre lorsqu'ils sont combinés à l'IA.
Comment l'IoT, le Big Data et l'IA peuvent-ils résoudre des problèmes concrets ?
Les réseaux IoT , le big data et l'IA sont des outils puissants qui, combinés, peuvent résoudre de nombreux problèmes du monde réel. Dans les chaînes d'approvisionnement, par exemple, les dispositifs IoT suivent les marchandises en temps réel et génèrent des quantités massives de données.
Le modèle d'IA traite les big data pour prévoir les retards, optimiser les itinéraires et mieux gérer les stocks. L'IA peut également analyser les flux vidéo des caméras de sécurité pour améliorer la sécurité et détecter les problèmes.
Les entreprises peuvent non seulement améliorer leur efficacité, mais aussi obtenir des informations exploitables pour résoudre les problèmes de manière proactive et prendre des décisions éclairées en tirant parti de l'ensemble de ces technologies.
Prochaines étapes
A propos de l'auteur
Hans Tschohl est un ingénieur mécatronicien qui possède une vaste expérience dans la conception, la construction et la mise en service d'appareils IoT . Lorsqu'il n'optimise pas les systèmes IoT avec l'IA, vous le trouverez en train de bricoler dans son atelier privé, toujours en train de travailler sur son prochain grand projet. Hans est convaincu que l'avenir de la technologie réside dans l'intégration transparente de l'IA et de l'IoT.
Références
1) NVIDIA : Machines autonomes
2) Mathworks : Traitement et visualisation des données
3) Mathworks : Modélisation prédictive
4) Mathworks : Démarrer avec MQTT
5) NVIDIA : Jetson Nano
6) Corail : Produits
7) Google : AutoML
8) Forbes : La qualité des données pour de bons résultats en matière d'IA
9) Webby Lab : Cas d'utilisation de la maintenance prédictive IoT
10) Robotique énergétique : Rôle de l'IA dans le traitement des données
11) Recherche AIMultiple : Guide pour l'assurance qualité de la collecte de données sur l'IA
12) IBM : InfoSphere QualityStage
13) RWS : Garantir une IA de haute qualité
14) Idea Usher : L'IA pour la détection des anomalies
15) STMicroelectronics : Détection d'anomalies à faible consommation d'énergie