¿Qué es IoT? y su futuro!
El “Internet de las Cosas” – IoT, técnicamente descrito como un dispositivo electrónico que está equipado con sensores, que envía datos y recibe instrucciones gracias a la conexión a internet. Para describir en términos no técnicos, miles de millones de dispositivos físicos (con sensor) conectados a Internet en todo el mundo. IoT tiene diversas aplicaciones en todos los sectores, para empoderar y enriquecer la vida humana en este planeta.
Por ejemplo, tomemos un teléfono inteligente, está escuchando canciones usando auriculares conectados al teléfono inteligente mientras está ocupado con otras cosas (conducir), viene IoT con tecnología de IA (inteligencia artificial). Imagine sensores IoT en los auriculares, que podrían tomar los datos de su frecuencia cardíaca y, con la ayuda de la IA, podrían predecir su emoción. En función de esa emoción, su teléfono inteligente podría elegir la mejor canción almacenada en algún lugar del mundo. Hay varios millones de canciones en todo el mundo y su teléfono inteligente no necesita tener un súper almacenamiento para almacenar todas las canciones o una súper potencia informática para el modelo de IA aplicado para la detección de emociones. Todo lo que necesita para asegurarse es que está conectado a Internet.
Según Business Insider , habrá más de 41000 millones de dispositivos IoT para 2027, frente a los 8000 millones de 2019. Esta encuesta se construyó con 400 respuestas de altos ejecutivos de todo el mundo. Esas empresas incluyen Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, VMWare, Verizon, etc. Además, establece que para 2027 todos los dispositivos que quedan atrás alcancen el acceso a Internet, y el mercado de IoT crecerá a más de $ 2.4 billones anuales.
IoT combinado con la tecnología más dinámica de Inteligencia Artificial (IA) posiblemente podría hacer que el propio sistema IoT se vuelva más inteligente y pueda imitar fácilmente la actividad humana.
Papel de la inteligencia artificial en IoT
“IA + IoT = AIoT”
La IA se define como el proceso de hacer que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes para realizar las tareas sin intervención humana. Todos los dispositivos IoT juntos recopilan una gran cantidad de datos y, por otro lado, para construir un modelo de IA de última generación, se necesitan una gran cantidad de datos. Así, la combinación de estas dos técnicas dinámicas convierte el IoT monótono en un IoT inteligente (tareas inteligentes sin intrusión humana). La poderosa combinación de IoT con la IA puede ser un gran avance en la vida de los humanos.
Entonces, cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) juegan un papel más importante ya que DL y ML son los subconjuntos de AI.
Aprendizaje automático (ML): el aprendizaje automático tiene algoritmos o técnicas de ML en forma de programa informático que aprenden información de los datos de forma iterativa, por sí solo o utilizando el conjunto de reglas que mencionamos. Hay tres tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Veamos algunos de los algoritmos o modelos de aprendizaje automático utilizados en IoT.
Regresión: La regresión es el concepto fundamental en el aprendizaje automático. Cae en la categoría de aprendizaje supervisado donde el modelo se entrena utilizando los datos de entrada (característica independiente) y las etiquetas de salida (característica dependiente). La regresión se aplica a la naturaleza continua de los datos. Hay dos tipos de regresión que son la regresión lineal y la regresión no lineal.
La regresión lineal se aplica cuando existe una linealidad en los datos de entrada. Por ejemplo, cuando se cambia la entrada x, posiblemente debería haber un cambio en una salida y. La ecuación que utiliza el modelo de regresión lineal para entrenar viene dada por Y = θ 1 + θ 2 X 1 . Por ejemplo, tome las emisiones de co 2 en los vehículos según el tamaño del motor y el número de cilindros. La tasa de emisión tiene una relación lineal con el tamaño del motor y el número de cilindros.
Regresión no lineal, por ejemplo, considere los datos de un ingreso interno bruto (GDI) de China por año. Aquí, la característica independiente de los datos son los años y la característica dependiente o variable pronosticada es GDI. A partir de estos datos pudimos ver la relación no lineal entre las variables. La ecuación para la regresión no lineal viene dada por Y = θ 1 + θ 2 (X 1 ) 2 .
Clasificación: La clasificación es una técnica de aprendizaje supervisado. Se utiliza para categorizar el conjunto desconocido de elementos en un conjunto discreto de clases. El algoritmo de clasificación aprende la relación entre la variable de característica de entrada y la variable objetivo de interés. La variable objetivo es categórica con valores discretos. Los famosos algoritmos de clasificación ampliamente utilizados son K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Logistic Regression y Support Vector Machine.
Clustering: Clustering significa encontrar los clusters en un conjunto de datos, en una técnica no supervisada. El clúster se define como un grupo de puntos de datos u objetos en un conjunto de datos que son similares a otros objetos en un grupo y diferentes a los puntos de datos en otro clúster. Los algoritmos de agrupamiento ampliamente utilizados son el agrupamiento de K-means, el agrupamiento jerárquico y el agrupamiento basado en la densidad.
Aprendizaje profundo (DL): el aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático, que se diseñó con la inspiración del cerebro humano y se denominó red neuronal artificial (ANN). Por lo tanto, el avance en las redes neuronales profundas hace que sea más sofisticado reaccionar en un entorno real complejo más rápido que los humanos.
Red neuronal artificial: la red neuronal artificial se construyó principalmente con tres capas, son capa de entrada, capa oculta, capa de salida. Las entradas de la primera capa (capa de entrada) se multiplican por el peso y el sesgo agregado. El sesgo y los pesos son aleatorios al principio. Luego, estos valores pasan por alguna función de activación (ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.) y luego pasan a la siguiente capa hasta la capa de salida. Esta iteración del proceso se puede repetir hasta que obtengamos el rendimiento/precisión óptimos.
Aplicaciones de Machine Learning a IoT
Hoy en día existen varios algoritmos de ML aplicados en IoT. Estas aplicaciones de ML dependen en gran medida del campo aplicado. Hay varias razones por las que el aprendizaje automático influye en el IoT. Pero primero, ¿qué sucede si IoT se implementa sin ML? IoT tiene que enfrentar las siguientes consecuencias cuando se implementa únicamente sin ML. Eso incluye la integración de datos de múltiples fuentes, administración de dispositivos, manejo de grandes volúmenes de datos y control de versiones de aplicaciones.
IoT se ocupa de la interconexión de dispositivos con el objetivo principal de compartir la información (datos). Estos datos fueron la razón estándar que hace que el ML sea más poderoso, aumentando la eficiencia de IoT. Los factores clave que ML contribuye a IoT son: analizar los datos y predecir los eventos futuros, convertir datos sin procesar en un formato comprensible para humanos, sistema de recomendación en tiempo real, mantenimiento de los dispositivos (IoT), etc.
El proceso de hacer que IoT sea inteligente y analizar los grandes datos producidos por miles de millones de dispositivos de este tipo encuentra una aplicación en varios campos. Dichos campos son los vehículos autónomos, los dispositivos portátiles, la automatización industrial, la agricultura, la atención médica y las compras minoristas.
Automatización industrial: cuando se trata de las líneas de producción en las industrias, necesita la ayuda de los robots automatizados. Los robots que trabajan junto a los humanos se denominan robots colaborativos o cobots. La principal desventaja de ellos es que funcionan sin el conocimiento de ningún obstáculo (humano) presente en su entorno. Esta situación podría causar lesiones letales o incluso la muerte. Para mitigar el daño físico a los humanos o para hacer que los robots sean lo suficientemente inteligentes como para ser conscientes de su entorno de trabajo, se necesitan ciertos sistemas de seguridad. Llega la aplicación de algoritmos ML/DL con IoT, en el desarrollo del sistema de seguridad inteligente basado en visión artificial para robots colaborativos.
Agricultura: La población mundial sigue creciendo. En los próximos 80 años se sumarán 3.600 millones de personas a la población actual. Por lo tanto, habrá una mayor demanda de alimentos. Por lo tanto, IoT y AI juntos mejoran la producción agrícola con las siguientes tecnologías,
- Herramientas de agricultura de precisión utilizando datos satelitales. Esta técnica se utilizó para reducir el uso de fertilizantes que contienen nitrógeno y aumentar el rendimiento de los cultivos.
- Monitoreo de cultivos, utilizando los datos de cámaras y sensores, se puede monitorear y analizar la condición de los cultivos. Los algoritmos de aprendizaje automático con el uso de esos datos brindan una actualización oportuna al agricultor sobre la condición del cultivo.
- El control de plagas impulsado por IA, los microsensores IoT junto con las soluciones de control de IA hacen que los agricultores puedan tratar las plantas individualmente y protegerlas de cualquier enfermedad y plaga potencial.
Coches autónomos : los coches autónomos son el futuro de los automóviles. Con la combinación de IoT (sensores, cámaras, LiDAR, RADAR) y la red neuronal profunda, es posible hacer que el automóvil se conduzca solo. Hay una investigación y desarrollo activos en este campo, llevados a cabo por empresas corporativas como Tesla, Google, Uber, Volvo, etc.
Wearables y cuidado de la salud: los wearables podrían recopilar la frecuencia cardíaca sin procesar, el EEG y los datos de movimiento del cuerpo humano con la ayuda de sensores IoT integrados en él. La recuperación de estas métricas se puede traducir en información más precisa y personalizada, a través de la implementación de inteligencia artificial, para aumentar la conciencia sobre las condiciones de salud y estado físico, la detección temprana de enfermedades y la prevención del riesgo potencial en el sistema cardiovascular.
Venta minorista inteligente: ¡haga sus compras más inteligentes! Con la combinación de IoT e IA, el consumidor obtiene una experiencia más inteligente tanto en compras en línea como fuera de línea. Con la ayuda de la IA, también podría ayudar al minorista a comprender el patrón de compra del consumidor. La multinacional de venta al por menor de ropa HM ha ofrecido a su cliente una nueva experiencia de compra con el concepto de Smart mirror.
