Benefícios do Machine Learning para a IoT
Por Lyra M2M • 8 de novembro de 2024
As empresas estão adotando a utilização e expansão de projetos de IoT (internet of things).
Mas o que ainda não é de senso comum é como a ajuda de inteligências artificiais (IA) e principalmente do Machine Learning podem contribuir para a obtenção de melhores resultados e melhores filtros na hora de tomar decisões baseadas em dados.
Visando essa questão, a Lyra M2M hoje tem como proposta esclarecer um pouco mais sobre esse universo da aprendizagem de máquina e da IoT, além de explicar como esses dois termos se associam.
Se você quer entender como é possível utilizá-los juntos, para melhorar seus serviços ou performances na leitura de dados, então é só acompanhar o texto de hoje.
Por que usar o Machine Learning na IoT?
O aprendizado de máquina (Machine Learning) consegue reduzir os erros humanos em certos processos, permitindo que os dados coletados forneçam insights em tempo real.
O Machine Learning junto a IoT fornece insights que estariam ocultos nos dados de uma empresa, melhorando a tomada de decisões. Ao aplicar o aprendizado de máquina, os dispositivos IoT também são capazes de prever e se comportar de forma independente e contínua.
Outra questão relevante é o Big Data, que acaba exigindo que as inteligências artificiais aprendam com o tempo a operá-la e a gerir toda a massa de informações geradas em dispositivos.
As empresas estão cada vez mais adicionando sensores na esperança de aumentar a eficiência e reduzir custos, porém, poderiam ter maiores benefícios nessas operações ao adicionarem também IAs e plataformas que possam melhorar a eficiência do processo.
Entenda a diferença entre Machine Learning, IoT e as Inteligências artificiais (IA)
Antes de mais nada, vamos esclarecer um pouco alguns termos que podem confundir você leitor.
A Internet das Coisas, ou IoT (internet of things) é um fenômeno contemporâneo em que temos objetos se conectando com a internet e trocando informações na rede. Isso vai desde um simples smartwatch até mesmo carros e veículos no trânsito.
A IoT tem como maior vantagem do ponto de vista industrial e econômico a possibilidade de melhorar a leitura e sincronização de dados entre diversos dispositivos, melhorando a eficiência operacional de várias formas
Essa mesma IoT pode se beneficiar da ajuda de inteligências artificiais e do Machine Learning, que podem ser parecidos em certas funções, e isso acaba confundindo muitas pessoas.
Segundo o próprio Google, as IAs são máquinas e programas que conseguem imitar a inteligência humana, mesmo que para funções específicas (uma IA que faz imagens, IA que realiza procedimentos numéricos ou em bancos de dados), enquanto o Machine Learning (aprendizagem de máquina) são essas mesmas máquinas e IAs realizando uma melhoria constante em um determinado assunto ou tarefa.
Ou seja, no Machine Learning uma máquina começa a aprender de maneira autônoma e contínua, e com o tempo, aumenta sua precisão naquilo que faz.
Enquanto a IA possui uma ampla gama de aplicações e de possibilidades, o machine learning fica mais restrito a um escopo com dados massivos e estruturados (ou semiestruturados), o que faz com que dependam de modelos estatísticos.
Agora que explicamos o que é cada um dos termos, vamos falar como o Machine Learning se associa a IoT.
Benefícios do uso de Machine Learning na IoT
A possibilidade de ter a ajuda de máquinas e softwares operando fábricas e até mesmo cidades inteligentes é algo incrível, mas que parece estar um pouco fora do alcance de muitas pessoas e empresas.
Mas a verdade é que isso já é uma realidade graças a diversos protótipos e projetos de Machine Learning que estão sendo testados pelo planeta todo, e já começam a dar suas primeiras aparições no mercado.
Por isso, gostaríamos de apresentar algumas das principais oportunidades que estão surgindo nesse contexto:
Aprendizagem contínua
A aprendizagem contínua, também conhecida como aprendizado online ou em fluxo, envolve o desenvolvimento de modelos de Machine Learning que podem se adaptar e evoluir continuamente à medida que novos dados são coletados. Isso é importante em um ambientes de IoT, onde os dados são constantemente gerados, muitas vezes em alta velocidade e em volumes imensos.
O Machine Learning pode ser usado para aprendizado contínuo nas plataformas que controlam e gerenciam esses dados, melhorando constantemente o desempenho e a eficiência das redes IoT.
Dessa forma, ao longo dos meses um software ou IA que filtra e controla os dados obtidos vai melhorando sua performance e os resultados de acordo com as exigências da empresa que o utiliza.
Detecção de anomalias na rede
O Machine Learning é eficaz na detecção de anomalias e na segurança cibernética. Nas redes IoT, pode ser usado para identificar atividades suspeitas e também para proteger contra ameaças.
Isso ocorre pelo fato do Machine Learning operar com dados estruturados e processos padronizados, e assim conseguir identificar com facilidade dados, códigos e supostas “quebras” em seu banco de dados.
Automação de ações em operações críticas
Vamos pensar por um instante nos sensores automotivos (smart cars). Quando um carro está em movimento, centenas de pontos de dados são registrados por sensores integrados.
Os dados coletados devem ser processados em tempo real para evitar a possibilidade de acidentes e ao mesmo tempo proporcionar conforto aos passageiros. Como um analista humano não seria capaz de realizar tal tarefa para cada carro, a automação é a única opção.
A aprendizagem de máquina e ação automática permite que o sistema informático central do veículo, semelhante ao sistema nervoso central de um ser humano, aprenda sobre cenários potencialmente prejudiciais, tais como características de velocidade e fricção, e ative sistemas de segurança quando necessário.
Criação de relatórios inteligentes
O Machine Learning também é capaz de criar relatórios e possíveis previsões baseadas nos dados obtidos de dispositivos, facilitando a manutenção e funcionamento de diversos tipos de operações e máquinas.
Com relatórios mais inteligentes feitos com IAs e softwares que utilizam aprendizagem contínua, uma empresa consegue diminuir gastos e problemas que passariam despercebidos em fábricas ou tipos de máquinas diversas.
Um exemplo é a Rolls-Royce que começou a utilizar sensores em motores e em seus veículos, e por meio do Machine Learning conseguiu identificar padrões de quando haveria necessidade de manutenção ou suposta falha nos motores e engrenagens.
Como conectar seus dispositivos e começar a colher dados em sua empresa?
Já imaginou poder criar seu próprio projeto de IoT em combinação com o Machine Learning?
Hoje a Lyra M2M já é especializada em soluções de conectividade para projetos de IoT e de conexão entre dispositivos de tipos e tamanhos diversos.
Se você tem a curiosidade e interesse de saber como é possível estruturar e implementar um projeto para leitura de dados de múltiplos dispositivos, podemos ajudá-lo com nossa expertise no assunto, e assim tornar real sua ideia.
Leia também: O que é IoT as a Service?
