최근 신경망이 주목받고 있습니다. 질문은 남아 있습니다. 현재와 미래의 세계에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까? CAGR(세계 신경망 시장의 연평균 성장률)은 26.7% 2021년부터 2030년까지. 이 사실은 곧 새로운 응용 분야가 나타날 수 있음을 시사합니다.
IoT(사물 인터넷)는 이제 비즈니스에서 가장 요구되는 기술 솔루션이기 때문에 – 회사의 61 % IoT 플랫폼 사용 – 신경망을 엔터프라이즈 IoT 솔루션에 보다 긴밀하게 통합할 수도 있습니다. 이 지식은 질문을 던진다고 비즈니스 운영 관리자인 Julia Mitchell은 말합니다. 전문 소프트웨어 어소시에이트(PSA). 다음과 같은 질문: 무엇이 그러한 상호 작용을 가져오고 어떻게 준비해야 합니까? 신경망을 통해 IoT 생태계를 최적화하는 것이 가능하며 누가 그러한 솔루션을 고려할 수 있습니까? 이러한 질문에 답하기 위해 PSA는 실행 가능한 사례를 준비했습니다. 엔터프라이즈 IoT 신경망이 이미 나타났습니다. 또한 구현 속도를 늦추는 함정을 사용합니다.
신경망이란 무엇이며 엔터프라이즈 IoT에 어떻게 도움이 됩니까?
ANN(Artificial Neural Network)은 인간의 뇌가 수행하는 분석 메커니즘을 시뮬레이션하는 것을 목표로 하는 인공 뉴런 네트워크입니다. 이러한 형태의 인공 지능(AI)에는 다양한 알고리즘이 포함됩니다. 자신의 경험에서 "학습"하고 스스로를 향상시킬 수 있습니다. 특정 작업을 해결하도록 프로그래밍된 기존 알고리즘과 다릅니다. 따라서 시간이 지나도 신경망은 쓸모 없게 되지 않습니다. 오히려 좋아질 뿐입니다!
EIoT(기업 사물 인터넷) 및 ANN은 적절한 구현을 통해 비즈니스에 가장 가치 있는 것, 즉 정확한 분석 및 예측을 제공할 수 있습니다. 일반적으로 둘을 비교할 수 없습니다. Enterprise IoT는 데이터 분석을 위한 소프트웨어가 필요한 시스템이라면 ANN은 많은 양의 데이터가 작동해야 하는 구성 요소입니다. 이들의 탠덤은 자연스럽게 분석 작업을 관리하므로 유지 관리 비용 절감, 프로세스 자동화, 새로운 수익원 찾기 등 높은 수준의 비즈니스 작업을 가장 효과적으로 관리합니다.
IoT 생태계에서 신경망은 무엇보다 두 가지 영역에서 이점을 얻습니다.
- ANN 기반 머신비전을 통한 데이터 획득
- 고급 데이터 분석
또한 빅 데이터 분석 솔루션에서 ANN을 구현하는 데 상당한 투자가 필요한 경우 신경망 이미지 처리를 통해 IoT 솔루션의 비용을 줄일 수 있습니다. 따라서 신경망은 엔터프라이즈 IoT 솔루션을 향상시키고 가치를 높이며 전 세계적으로 채택을 가속화합니다.
신경망을 통해 엔터프라이즈 IoT 내에서 어떤 솔루션을 개선할 수 있습니까?
- IoT 기반 비주얼 컨트롤
IoT 생태계는 데이터 수집에서 시작됩니다. 품질은 최종 예측의 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 생산 공정에서 시각적 제어를 실행하는 경우 신경망은 구식 알고리즘을 대체하여 제품의 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 궁극의 EIoT 솔루션을 최적화할 것입니다. 기존의 머신 비전 시스템은 비쌉니다. 제품의 가장 작은 결함을 감지하려면 최고 해상도의 카메라가 필요하기 때문입니다. 불행히도 그들은 복잡한 특정 소프트웨어와 함께 제공됩니다. 즉각적인 변화에 대응하지 못함.
머신 비전 시스템 내의 신경망은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 카메라 요구 사항 감소
- 데이터에 대한 자가 학습
- 고속 프로세스 자동화
실제로 산업용 카메라는 최고 품질의 이미지를 생성하기 위해 고감도 및 해상도를 갖춘 대형 글로벌 셔터 센서를 사용합니다. 그러나 잘 훈련된 ANN은 시간이 지남에 따라 이미지를 인식하기 시작합니다. 카메라에 대한 기술 요구 사항을 줄이고 결과적으로 엔터프라이즈 IoT 구현의 최종 비용을 줄일 수 있습니다. 회로 기판과 같은 작은 구성 요소를 식별하기 위해 이미지 품질을 희생할 수는 없습니다. 그러나 인쇄 생산, 식품 포장 또는 완결성 검사의 경우 관리가 가능합니다.
신경망은 방대한 양의 데이터를 사용하여 훈련 후 이미지에서 객체를 식별합니다. 이를 통해 EIoT 솔루션을 사용자 지정하고 ANN이 이미지를 처리하여 제품과 특별히 작동하도록 교육할 수 있습니다. 예를 들어, 컨볼루션 신경망(CNN)은 의료 산업에서 X선 및 CT 스캔을 감지하기 위해 활발하게 사용됩니다. 이러한 맞춤형 시스템이 제공하는 결과는 기존 시스템보다 훨씬 더 정확합니다.
고속으로 정보를 처리하는 능력은 생산 공정의 자동화를 가능하게 합니다. 결함이 감지되면 신경망은 즉시 운영자에게 이를 보고하거나 자동 분류와 같은 지능형 반응을 시작합니다. 따라서 불량품을 실시간으로 감지하고 거부할 수 있습니다. ANN이 에지 및 포그 컴퓨팅에 어떻게 사용되는지에 대한 대표적인 예입니다.
PSA에 따르면 머신비전 시스템에 구현된 신경망은 반년 만에 결함 수를 90%까지 줄이고 생산 비용을 30%까지 줄일 수 있다. IoT 시각 제어에서 ANN의 예상 영역은 QA(품질 보증), 생산, 분류, 수집, 마킹, ADAS 및 교통 제어입니다.
- 엔터프라이즈 IoT를 위한 빅 데이터 고급 분석
오늘날 예측 유지 관리, 자산 관리, 새로운 수익 흐름 등과 같이 기술 미디어의 헤드라인을 장식하는 압도적인 비즈니스 이점에 도달할 수 있는 신경망이 있습니다. DNN(심층 신경망)과 데이터 처리를 위해 여러 계층을 포함하는 딥 러닝(DL)이라는 방법을 통해 가능합니다. 분류, 클러스터링 및 회귀 방법을 사용하여 중요한 데이터 세트에서 숨겨진 데이터 추세와 중요한 정보를 식별합니다. 그 결과 효과적인 비즈니스 솔루션과 비즈니스 애플리케이션 촉진이 가능해졌습니다.
기존 모델과 비교하여 DL은 풍모 IoT 데이터에 공통적인 사항:
- 측정 시간 고려
- 엔터프라이즈 IoT 데이터의 높은 노이즈를 견딤
- 정확한 실시간 분석 수행
- 이질적이고 일관성 없는 데이터 식별
- 대량의 데이터 처리
실제로 이는 클라우드에서 데이터를 제공 및 정렬하거나 실시간으로 분석하기 위해 중간 솔루션이 필요하지 않음을 의미합니다. 예를 들어 전체 주기 야금 기업은 금속 채굴, 제련 및 최종 제품 제조에서 발생하는 가변 데이터 및 구조화되지 않은 데이터를 분석하기 위해 하나의 솔루션을 구현할 수 있습니다. 항공기는 시간당 약 800TB의 데이터를 생성하므로 기존의 분석 시스템으로는 모든 데이터를 완벽하게 처리할 수 없습니다.
현재 DNN 모델은 다음 엔터프라이즈 IoT 애플리케이션에서 성공적인 것으로 입증되었습니다.
보건 의료. AI 기반 IoT 시스템을 활용한 질병 예측이 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어, 신경망을 기반으로 한 최근의 발명품은 심장 마비의 위험을 최대 94.8%. DNN은 또한 질병 탐지에 성공합니다. IoT 장치를 활용하여 얻은 사람의 음성 스펙트로그램은 다음을 가능하게 합니다. 음성 병리 식별 DNN 처리 후. 일반적으로 ANN 기반 IoT 건강 모니터링 시스템의 정확도는 85% 이상으로 추정됩니다.
전력 소비. 엔터프라이즈 IoT의 DL 시스템은 소비 데이터를 기반으로 한 전력 수요 예측, 전력 가격 예측, 전력 도난 감지, 이상 및 누수 감지에서 결과를 보여주었습니다. 스마트 미터 데이터 분석을 통해 사용량을 추정하고 이상 전기 사용량을 파악하여 XNUMX% 이상의 정확도로 예측 가능 95%, 이는 에너지 소비를 조정할 수 있음을 의미합니다.
조작. 신경망은 제조사들 사이에서 가장 요구되는 IoT 서비스인 장비의 예측적 유지보수를 완성할 수 있게 해줍니다. 기계 및 전기 시스템 모두에서 실행 가능한 방식임이 입증되었습니다. 이 네트워크는 정확한 실시간 상태 모니터링과 유용한 수명 예측을 제공합니다. 또 다른 놀라운 사례는 직원 활동 인정 암밴드에서 판독한 후 심층 분석을 수행합니다.
운송 및 물류. 딥 러닝은 지적 운송 시스템을 가능하게 합니다. 속도, 이동시간, 날씨, 주차점유 예측 등을 처리하여 교통체증 관리 개선을 고려합니다. 차량 데이터를 기반으로 한 분석 보고서는 고장이 발생하기 전에 위험 운전 및 가능한 문제를 감지하는 데 도움이 됩니다.
보시다시피 이전 산업은 이기종 데이터를 생성합니다. 따라서 엔터프라이즈 IoT 내에서 ANN 분석의 잠재력은 여러 복잡한 시스템에서 잠금 해제될 것으로 예상됩니다.
- 요약: 엔터프라이즈 IoT용 ANN을 고려해야 하는 경우
지금까지 ANN 분야의 연구는 매우 활발하며 이러한 솔루션이 가져올 모든 이점이나 함정을 예측할 수 없습니다. 확실히 신경망은 다른 알고리즘보다 상관 관계, 모델 및 추세를 더 잘 감지합니다. IoT 생태계에서 생성되는 데이터는 점점 더 커지고 복잡해지고 다양해짐에 따라 신경망의 발전이 IoT의 미래라고 할 수 있습니다.
오늘은 엔터프라이즈 IoT용 신경망의 다음 기능에 주목할 수 있습니다.
- 이들은 IoT 에코시스템 아키텍처에 적합하여 대체 솔루션을 큰 이점으로 대체합니다.
- 산업용 이미지 처리에 없어서는 안될 필수 요소입니다.
- 고급 ANN 기반 데이터 분석은 엔터프라이즈 IoT 솔루션의 높은 수준의 비즈니스 가치를 제공합니다. 즉, 생산성, 정확성을 높이고 판매를 늘리고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내립니다.
- ANN을 교육하는 데는 시간과 비용이 필요하지만 시간이 지나면 완전히 사용자 정의할 수 있게 될 것입니다.
- 이 솔루션을 저렴하다고 할 수는 없지만 IoT 생태계가 올바르게 구현된다면 그 이점은 매우 귀중합니다.
따라서 IoT 생태계 내에서 아이디어를 구현하기 위한 옵션 중 하나로 신경망이 제공되는 경우 최소한 이 옵션을 고려하십시오. 가까운 장래에 이 솔루션이 필수품이 될지 누가 알겠습니까?
저자는 Professional Software Associates의 비즈니스 운영 관리자인 Julia Mitchell입니다..
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- 출처: https://www.iot-now.com/2023/01/17/126903-neural-networks-for-enterprise-iot-crucial-use-cases/
