Rhyngrwyd Pethau yw un o dechnolegau mwyaf addawol ein hoes.
Mae sawl sector fel gweithgynhyrchu, cartrefi craff, modurol, olew a nwy, ac ati, yn gweithredu systemau sy'n seiliedig ar IoT i ddarparu gwell gwasanaethau i bobl a gwella prosesau a'u heffeithlonrwydd. Yn hyn o beth, mae dysgu â pheiriant yn chwarae rhan allweddol yn natblygiad datrysiadau Internet of Things. Pan ddaw i lawr i IoT, mae'r holl ddysgu peiriant yn digwydd ar y cwmwl mewn gwirionedd. Mae'n cael ei wneud yn eithaf posibl gan gysyniadau fel peiriannau rhagfynegol neu a elwir hefyd yn beiriannau sy'n seiliedig ar reolau.
Bydd y nod neu'r ddyfais ddiwedd yn casglu data o amrywiol synwyryddion a'i anfon yn uniongyrchol i'r cwmwl gan ddefnyddio modiwlau cyfathrebu mwyaf addas. Yna, bydd yr “injan” yn derbyn y data synhwyrydd ac yna'n gwneud penderfyniad ar beth i'w berfformio, a gyda'r penderfyniad penodol hwn, yn mynd ymlaen i reoli dyfeisiau eraill. Gwneir hyn i gyd heb unrhyw ymyrraeth ddynol. Mae datrysiadau Deallusrwydd Artiffisial o'r fath hefyd yn lleihau cost cynnal a chadw a llafur dynol.
Mae yna enghreifftiau eang o Ddysgu Peiriant gydag IoT. Mae gwahanol fathau o gymwysiadau, yn ogystal ag atebion craff, yn bodoli oherwydd dysgu peiriant yw'r allweddair ymhlith yr hysbysebion cyfrifiant hyn a chymwysiadau diwydiannol i IoT. Gadewch i ni fynd trwy ychydig o'r syniadau prosiect mwyaf diddorol sy'n cyfuno'r ddau ohonyn nhw. Rhai ohonynt yw:
1. Ynni Clyfar
Defnyddir Dysgu Peiriant gyda thechnolegau IoT yn aml i arbed ynni. Yr enghraifft orau yw bod dysgu peiriannau ac IoT yn ein cegin ein hunain yn eithaf dealladwy i bawb, y peiriannau coffi i fod yn fwy penodol. Mae'n weithrediad IoT gwirioneddol o'r bensaernïaeth dysgu peiriant gyfan ar gyfer lleihau'r defnydd o ynni.
Mae un o atebion Internet of Things yn addasydd trydan mewn gwahanol gymwysiadau bob dydd er mwyn osgoi amnewid, sy'n eu gwneud yn ddyfeisiau llawer mwy cynaliadwy ac felly'n osgoi twf gwastraff electronig. Isadeiledd wedi'i seilio ar gymylau sy'n ceisio caniatáu i'r gwahanol beiriannau eco-ymwybodol amcangyfrif bras o'r defnydd o ynni i'w effeithlonrwydd gorau posibl. Yn y blynyddoedd i ddod, gellir defnyddio'r math hwn o weithrediadau arbed ynni o ddysgu peiriannau gydag IoT a ddatblygwyd gan gwmni datblygu apiau IoT hyd yn oed mewn mathau eraill o gynhyrchion fel cyflyryddion aer a goleuadau.
2. Llwybro Deallus
Defnyddir y cyfuniad o synwyryddion IoT, ynghyd â systemau algorithmau dysgu peiriannau ar gyfer darogan tagfeydd traffig a hefyd gwneud llwybrau i'r pwynt cyrchfan penodol. Ymhlith yr enghreifftiau mwyaf cyffredin o'r systemau hyn fel Google Maps yn ogystal â systemau GPS eraill mewn car. Ond yn y dyfodol, gyda'r model dysgu peiriant o synwyryddion IoT a ddatblygwyd gan gwmni datblygu ap IoT ar gyfer strydoedd y ddinas a'i ddefnyddio mewn gwirionedd i ragweld y dyfodol, gellir ei wneud o fewn ychydig funudau neu hyd yn oed mewn ychydig eiliadau. Mae hwn yn ddatrysiad perffaith ar gyfer dod o hyd i lwybr amser real yn ogystal â rhagfynegiad traffig. Er ei fod yn effeithiol ac yn dda, mae'n eithaf drud.
Darllenwch y blog- Sut y gallwch Drawsnewid Eich Busnes gyda Microsoft Azure IoT
3. Diogelwch Cartrefi Clyfar
Byddai cartrefi craff sydd wedi'u galluogi gydag IoT yn cael eu gwarchod yn fawr iawn gyda system dysgu peiriannau a fydd yn anelu at fonitro'r traffig dyfeisiau IoT sy'n dod i mewn yn ogystal â mynd allan i greu proffil penodol sy'n pennu union ymddygiad arferol yr ecosystem IoT gyfan. Ar ôl gwneud hynny, yn y bôn, caniateir i'r system ganfod bygythiadau ac anfon larymau i ddyfeisio perchnogion i'w rhybuddio am unrhyw ymddygiad amheus a risgiau posibl.
4. Parcio Clyfar
Yn y byd sydd ohoni, mae'r broblem o barcio ceir mewn dinasoedd mawr wedi dod yn dipyn o drychineb. Yn y bôn, mae'r rhan fwyaf o'r traffig yn cael ei gynhyrchu gan yrwyr sy'n chwilio am leoedd i barcio. Gyda chymorth dyfeisiau IoT craff ynghyd â phwer dysgu peiriannau, bydd y broses gyfan o barcio yn dod yn gyflymach ac yn haws. Bydd y system mewn gwirionedd yn chwilio a hyd yn oed yn lleoli lleoedd gwag ac yna'n cyfeirio'r gyrwyr tuag atynt. Bydd yn cynorthwyo i wneud y rhan fwyaf o seilwaith presennol y dinasoedd presennol, gan leihau'r tagfeydd cyfan a lleihau allyriadau ceir hyd yn oed. Gall cwmni datblygu AI ddarparu'r atebion angenrheidiol trwy weithredu Machine Learning i ddyfeisiau IoT.
5. Rheoli Ynni Clyfar
Gan ein bod eisoes wedi trafod sut y gall IoT sydd wedi'i alluogi i ddysgu â pheiriannau drawsnewid y sector ynni, mae sawl agwedd ar reoli ynni y gellir eu newid a'u gwella yn hawdd. Mae llai o allyriadau carbon yn ogystal ag arbed arian ar y cyfleustodau yn eithaf hawdd gyda'r cyfuniad gwych o ddysgu peiriannau gyda'r dyfeisiau IoT. Mae'r systemau hyn yn caniatáu monitro yn ogystal â rheoli'r egni gan ddefnyddio'r synwyryddion IoT. Mae'n haws monitro'r defnydd o ynni o wresogi, goleuo, cyflyrydd aer, codwyr, systemau diogelwch tân gyda'r system rheoli ynni adeiladau craff.
6. Cynnal a Chadw Offer Rhagfynegol mewn Diwydiannau
Pan fydd gwahanol rannau hanfodol o unrhyw broses weithgynhyrchu wedi'u rhyng-gysylltu'n uniongyrchol mewn rhwydwaith IoT ynghyd â system ganolog sy'n rhedeg system dysgu peiriannau neu system ddata fawr sy'n gallu prosesu'r data, yna gall pethau gwych ddigwydd yn sicr.
Er enghraifft, mae'n hawdd cynllunio ailosod y nwyddau traul yn llawer mwy effeithiol hyd at bwynt gwirio awtomatig lefel stoc y nwyddau traul yn ogystal â phrynu ychwanegiadau, rhag ofn y bydd angen. Hefyd, gall hyd yn oed y system gynllunio gyfathrebu'n hawdd bod cwm cynhyrchu penodol bellach yn agosáu. Felly mae'n syniad gwell defnyddio'r amser segur presennol i gynnal gwahanol weithrediadau cynnal a chadw.
Casgliad
Mae gan IoT lawer i'w gynnig i'r gwahanol sectorau diwydiannol a masnachol. Gyda chymorth dysgu trwy beiriant, gall ddarparu datrysiadau torri-i-lawr ar gyfer system rheoli ynni craff, diogelwch cartref craff, siopau manwerthu craff, cynnal a chadw offer rhagfynegol mewn diwydiannau, llwybro traffig deallus, ac ati. Fodd bynnag, efallai y byddech chi'n meddwl tybed a all y ddau hyn byddwch yn llwyddiannus heb eich gilydd ai peidio. Wel, ie, oherwydd gall rhywun ddefnyddio systemau dysgu peiriannau yn hawdd i gyflawni tasgau ar y data sy'n bodoli ar hyn o bryd, ond ar yr un pryd, mae IoT yn cynhyrchu llawer iawn o ddata. Fodd bynnag, er mwyn troi'r data cyfan hwn yn gamau gweithredu a mewnwelediadau yn effeithiol, bydd angen dysgu trwy beiriant bob amser. Ar gyfer datblygu datrysiadau Internet of Things , bydd angen dysgu peiriant yn bendant. Gall y ddau ohonyn nhw weithio yn ogystal â disgleirio gyda'i gilydd.
Video
- https://www.youtube.com/watch?reload=9&v=uayW349F6GE&feature=youtu.be