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Analizzare dati complessi grazie a sensori e Intelligenza Artificiale

analizzare dati complessi

Le applicazioni dell’Industria 4.0 generano un volume di dati ingente e destinato a crescere, i cosiddetti Big Data, il cui valore dipende dalle modalità di analisi cui vengono sottoposti. Ecco i più evoluti sistemi di Data Analysis, che si avvalgono di innovativi sensori e dell’Intelligenza Artificiale

Affinché i dati si trasformino in valore aggiunto, e profitto economico, è necessario gestirli e interpretarli nel modo corretto. Accogliere tutti i dati possibili per archiviarli nel cloud, sperando di strutturarli successivamente, non è più sufficiente, stando la sempre crescente mole di Big Data prodotta dai processi dell’Industria 4.0. Diventa oggi necessario utilizzare la tecnologia a disposizione per attuare una sorta di selezione all’ingresso delle informazioni, rendendole così di più facile comprensione. I valori semplici, così come le regole stabilite a priori, stanno lasciando il posto ad algoritmi di Intelligenza Artificiale sempre più sofisticati.

Analizzare i dati con l’Intelligenza Artificiale

Elaborare i dati tramite algoritmi di AI significa avere la possibilità di ottenere un’analisi automatica delle informazioni ricavate dai sensori, che vengono ottenute lungo la catena di elaborazione. Esistono due tipi di metodi per la creazione di modelli basati sugli algoritmi di Intelligenza Artificiale.

Il primo metodo consiste nella creazione di modelli mediante formule e relazioni esplicite tra i dati e le informazioni d’interesse. Parliamo dei cosiddetti model-based, che combinano i dati rilevati dai sensori con le informazioni di base. Se invece non si hanno a disposizione le informazioni di base, si utilizzano gli approcci data-driven, gli algoritmi cioè che ricavano le informazioni desiderate direttamente dai dati, attraverso la tecnologia del Machine Learning.

Implementare la catena di elaborazione dati

Per generare il maggior valore aggiunto possibile, la catena di elaborazione dati deve essere implementata. Questo di solito avviene in modo generale e a più di un livello, così da pulire e comprimere i dati fin dall’inizio, riducendo i costi di archiviazione e comunicazione. Inoltre, l’estrazione precoce delle informazioni essenziali dai dati semplifica lo sviluppo di algoritmi globali a livelli superiori.

Altrettanto utili sono gli algoritmi dell’area di streaming analytics che, estraendo l’informazione completa, non necessitano del salvataggio dei dati.

Le piattaforme degli algoritmi di AI

Elenchiamo di seguito le piattaforme più comuni ed efficienti per gestire gli algoritmi dell’Intelligenza Artificiale utili all’analisi di dati complessi.

  • ADuCM4050, sistema integrato a basso consumo, con unità di power management integrata a dispositivi analogici e digitali per l’acquisizione, l’elaborazione, il controllo e la connessione di dati. Rende al meglio nel trattamento precoce dei dati con algoritmi di AI avanzati.
  • L’EV-COG-AD4050LZ piattaforma di sviluppo e valutazione a consumo bassissimo che, combinata con l’ EV-GEAR-MEMS1Z, può essere utilizzata per effettuare operazioni di monitoraggio strutturale e manutenzione predittiva basate sull’analisi di vibrazioni, rumore e temperatura.
  • COG, piattaforma a cui è possibile connettere anche altri sensori, per ottenere una valutazione più efficace dello stato della macchina da informazioni rilevate da sensori differenti. Tramite l’elaborazione intelligente di segnali sulla piattaforma, i big data vengono tramutati in smart data, per cui gli unici dati trasmessi al dispositivo periferico sono quelli relativi all’applicazione in questione.
  • L’EV-COG-SMARTMESH1Z, shield per la comunicazione wireless a bassissimo consumo è adatto a numerose applicazioni industriali e dotato di un protocollo di comunicazione 6LoWPAN e 802.15.4.
  • La SmartMesh® IP, composta da una rete mesh multi-hop di nodi wireless, altamente scalabile e configurabile, offre la possibilità di controllare e gestire le prestazioni e la sicurezza della rete tramite un network manager che scambia dati con un’applicazione host.

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