物聯(lián)網(wǎng)危險(xiǎn)狀況怎樣做可以降低
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利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí),可在部署到實(shí)體機(jī)器之前判斷進(jìn)行更改時(shí)會(huì)發(fā)生什么情況。Essentra Components
導(dǎo)盲犬經(jīng)嚴(yán)格訓(xùn)練來服從主人命令,但其訓(xùn)練過程包括稱為“聰明的不服從”(Intelligent disobedience)行為,即為了更好的結(jié)果來違背主人的指示。此行為是導(dǎo)盲犬的成功關(guān)鍵,而也適用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。
據(jù)IoT Agenda報(bào)導(dǎo),每天走同條路的盲人,很熟悉過馬路的地方,能靠更好的嗅覺和聽覺理解交通和人群,而能做出適當(dāng)決定。但在角落里可能會(huì)有他從未遇過的意外??吹街魅丝床坏降臇|西的導(dǎo)盲犬則會(huì)察覺危險(xiǎn),違背前進(jìn)的命令。
這種行為在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也可能具有相同優(yōu)勢(shì)。智能系統(tǒng)應(yīng)設(shè)計(jì)成若出現(xiàn)不利于當(dāng)前工作最佳利益的情況,就要延后執(zhí)行指示,特別涉及危險(xiǎn)的情況。傳感器為物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)系統(tǒng),收集連續(xù)數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理。它們將數(shù)據(jù)提供給處理速度比任何人都快的計(jì)算機(jī)。
透過物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)獲得的情報(bào),應(yīng)會(huì)比任何操作員掌握的更全面。它可能會(huì)比操作員更快看到危險(xiǎn),并認(rèn)為需要采取必要預(yù)防措施。操作員指示做某件事時(shí),系統(tǒng)會(huì)知道這樣做太危險(xiǎn)。此時(shí)即為采取聰明的不服從,警告操作員在當(dāng)前條件下其指示將有負(fù)面后果的最佳時(shí)機(jī)。
當(dāng)然,有時(shí)盡管系統(tǒng)反對(duì)仍須遵循指令。例如,盲人走到轉(zhuǎn)角,導(dǎo)盲犬發(fā)現(xiàn)前面有兩個(gè)不熟的男人,而阻止主人繼續(xù)前進(jìn)。但對(duì)方一開口,盲人就認(rèn)出他舅舅的聲音,并向?qū)と疽鈱?duì)方是親友。如此一來,聰明的不服從就會(huì)被推翻。
同樣地,操作員可能會(huì)知道物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不可能知道的事。因此應(yīng)建立升級(jí)程序,讓工作人員能對(duì)系統(tǒng)要求提出質(zhì)疑,并繼續(xù)執(zhí)行原來的指示。
Red Hat開發(fā)人員與Cloudera、Eurotech共同創(chuàng)建一個(gè)工業(yè)4.0演示,其中包含一個(gè)預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用程序,并且會(huì)提供此程序歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析、建模和機(jī)器學(xué)習(xí)。
新的業(yè)務(wù)規(guī)則可基于這些數(shù)據(jù)來建立,并可在邊緣執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型來解決問題,對(duì)不可預(yù)知的事件做出反應(yīng)。像這樣的模型可用來統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測(cè)機(jī)器何時(shí)可能發(fā)生故障及何時(shí)要進(jìn)行維修。
隨著系統(tǒng)變得更智能化,未來發(fā)展應(yīng)將其整合到流程中,好在其建議下做出決定。在作決策之前考慮此反饋,可確保更好的決策。方法之一是透過虛擬工廠。Eclipse Kapua就有提供這樣的數(shù)字化模擬(Digital Twin)。
當(dāng)某個(gè)系統(tǒng)不可用時(shí),其數(shù)字分身將顯示最后一個(gè)已知狀態(tài)。在此情況下,用戶可查詢操作狀態(tài)并要求進(jìn)行測(cè)量,甚至可將變更發(fā)送到設(shè)備。另一個(gè)概念是建立某個(gè)引擎的虛擬副本,讓用戶測(cè)試更改。利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí),在部署到實(shí)體機(jī)器之前判斷進(jìn)行更改時(shí)會(huì)發(fā)生什么情況。
然而,第二種技術(shù)市面上的產(chǎn)品很少。報(bào)導(dǎo)認(rèn)為,為使業(yè)界更廣泛采用此技術(shù),應(yīng)建立開放標(biāo)準(zhǔn)以共享信息。要?jiǎng)?chuàng)建所需的復(fù)雜模型,應(yīng)有用軟件仿真這些設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)。推動(dòng)Digital Twin模型的標(biāo)準(zhǔn)化,即為潛在努力方向之一。