モノのインターネットにおける機械学習の役割は何ですか?

ビッグデータや人工知能などのテクノロジーがもたらす機会と脅威、そしてその将来に対する懸念については、多くの議論がなされてきました。同時に、企業はより多くのセンサーを設置することで効率を向上させ、コストを削減したいと考えています。しかし、適切なデータ管理と分析戦略がなければ、これらの手法はノイズを増やし、サーバーを占有するだけになると、InData Labs の機械学習コンサルタントは述べています。彼らの本当の潜在能力に気付かずに。単純なセンサー記録を実用的な業界洞察に変換する方法はあるでしょうか?

[[272528]]

簡単な答えは「はい」です。それは機械学習 (ML) にあります。

機械学習機能

ML の範囲は、人間の脳が入力を処理して論理的な応答を生成する方法を模倣することです。人間が学習、訓練、経験に頼るのに対し、機械にはアルゴリズムが必要です。さらに、私たち一人ひとりが知識を蓄積するにつれて、私たちは対応を調整し、より熟練し、選択的に適用し始めます。この自己調整動作をマシンで再現することが、ML 開発の最終目的です。

学習を容易にするために、コンピューターは生データを表示し、それをより意味のあるものにしようとします。発達するにつれて、経験が増え、より複雑なフィードバックが生成されます。

IoTの課題

モノのインターネット (IoT) の広範な領域には、スマートフォンからスマート冷蔵庫、産業プロセスを監視するセンサーまで、あらゆるものが存在します。

ただし、IoT の実装に関連して対処する必要がある基本的な問題が少なくとも 4 つあります。

• セキュリティとプライバシー: この種のデータを処理するアルゴリズムには、すべての通信を安全に保つために何らかの方法でデータを埋め込む必要があります。特に、医療用センサーによって収集されるような個人データの場合はその傾向が顕著です。
• 動作の精度: 厳しい条件下では、実装されたセンサーが誤ったデータを送信したり、データを送信しなかったりして、アルゴリズムが中断される可能性があります。
• ビッグデータの 3V: ほとんどの IoT デバイスは、ボリューム、速度、変動の 3V に基づいてビッグデータとして分類できるものを生成します。 3v 問題を解決するには、処理するデータの種類と解決しようとしている問題に最適なアルゴリズムを見つける必要があります。
• 接続性: IoT の価値は、接続されていないオブジェクトやツールが互いに「通信」できるようにすることにあります。ただし、これらはすべて異なる方法で作成されるため、通常は最低共通分母である共通言語を話す必要があります。コンピューターにすでに TCP/IP が搭載されている場合、冷蔵庫はコーヒーメーカーとどのように通信するのでしょうか?

IoT に機械学習を使用する理由は何ですか?

機械学習が IoT 分野に適したソリューションである主な理由は少なくとも 2 つあります。 1 つ目は、データの量と自動化の機会に関連しています。 2 つ目は予測分析に関連しています。

データ分析の自動化

自動車用センサーを例に挙げてみましょう。車が走行すると、センサーが何千ものデータ ポイントを記録します。これらのデータは、事故を防ぎ、乗客に快適さを提供するためにリアルタイムで処理する必要があります。人間のアナリストがすべての車両に対してこのような作業を実行することはできないため、自動化が唯一の解決策となります。

機械学習を通じて、車両の中央コンピューターは、速度や摩擦パラメータなど、運転手に危害を及ぼす可能性のある危険な状況を理解し、その場で安全システムを作動させることができます。

MLの予測力

車の例に戻ると、IoT の真の力は、差し迫った危険を検出するだけでなく、より一般的なパターンを識別することにあります。たとえば、システムは急カーブを曲がるドライバーや縦列駐車が難しいドライバーについて学習し、これらの問題に関して追加のガイダンスを提供することでドライバーを支援することができます。

IoT 向け ML の最も便利な機能は、外れ値や異常なアクティビティを検出し、必要な警告をトリガーできることです。現象についてより多くを学ぶにつれて、より正確で効果的になります。良い例としては、Google が HVAC システムでエネルギー消費を大幅に削減したことが挙げられます。

最後に、特定の結果につながる要因を特定することで、将来の出来事を非常に正確に予測できるモデルを作成する機会もあります。これにより、入力を操作して結果を制御する機会が提供されます。

どのように動作するのでしょうか?

IoT システムが人間の入力に依存している場合、障害が発生する可能性があることを理解することが重要です。人為的エラーに耐性のある完全に一貫性のあるシステムになるには、機械学習のサポートが必要です。

相互接続された世界では、人間のエラーはアルゴリズムによってすぐに修正されます。これは、フィードバック メカニズムを通じてプロセス全体を最適化するのに役立ちます。システムの予測コンポーネントは、期待される出力を得るために正しい入力を識別できます。

ML を活用すると、IoT は個人レベルで完璧に機能し、たとえば集団レベルで朝のルーチンを台無しにすることがなくなります。後者のケースは、相互に通信し、交通渋滞を回避するために動的なルート変更を実行できるコネクテッドカーによって説明できます。

ビッグデータからスマートデータへ

「より賢く、より一生懸命働く」というアドバイスは、IoT によって生成されたデータを管理し、それを有用な洞察に変えるのに適しています。ビッグデータは 3V によってもたらされる課題を克服することがすべてですが、スマートデータは以下を指します。

• 分析のためにクラウドに送信する前に、センサーデータを現場でクリーンアップします。
• センサー情報のバッチを前処理し、実用的な洞察に変換できるようにします。

どちらの場合も、機械学習の付加価値は、インテリジェントなデータを取得し、ML モデルをより高速かつ正確に動作させることができることです。