Uczenie Maszynowe w przemyśle

Fot. Pixabay, CC0

Internet Przedmiotów (IoT) oferuje zespołom inżynierów innowacyjny sposób gromadzenia danych i obserwowania statusu swoich produktów, usług, maszyn i sprzętu w terenie.

IBM podaje, że około 90% informacji zebranych przez IoT pozostaje niewykorzystanych w martwym oceanie danych.

Dzięki przekazywaniu dużych danych do algorytmów uczenia maszynowego inżynierowie mogą tchnąć życie w swoje cykle rozwojowe i produkcję.

Jeśli chodzi o kwestie związane z zapotrzebowaniem na energię i ergonomią, prowadzone są obecnie badania mające na celu umożliwienie działania chipów do nauki w bardzo małej skali i na bardziej zwartej przestrzeni. Ta opcja byłaby bardziej odpowiednia dla stale używanego urządzenia IoT. Podobne prace są w tej chwili prowadzone przez większość koncernów z branży mobile, gdzie mogłyby być wprowadzone do telefonów komórkowych.

Póki co urządzenia IoT, które implementują wbudowany układ uczący się maszynowo, będą wymagały  pakietu baterii lub będą musiały być stale zasilane.

Innym trendem, który według Stewarta, dyrektora Deloitte Canada będzie miał wpływ na rynek Internetu Rzeczy, jest to, że wiele powtarzalnych zadań związanych z zarządzaniem danymi będzie lub już jest zautomatyzowanych przez oprogramowanie.

Zadania takie jak obróbka danych, usuwanie drobnych błędów i wyrzucanie niepotrzebnych informacji stanowią dużą część codziennej pracy naukowca danych. Zadania te są powtarzalne, podatne na błędy i czasochłonne. Dzięki temu lepiej nadają się do automatyzacji.

"Osiemdziesiąt procent tego można zautomatyzować" - argumentował Stewart.

(KB)