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예측 유지 보수는 킬러 AI 앱입니다 

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IoT와 AI가 함께 작동하여 발생하는 예측 유지 보수는 ROI 실적이있는 킬러 앱으로 확인되었습니다. (크레딧 : 게티 이미지) 

작성자 : John P. Desmond (AI 트렌드 편집자) 

예측 유지 보수 (PdM)는 킬러 AI 앱으로 부상했습니다. 

지난 XNUMX 년 동안 예측 유지 관리는 틈새 사용 사례에서 사용자에게 진정한 가치를 제공하는 빠르게 성장하는 높은 투자 수익 (ROI) 애플리케이션으로 이동했습니다. 이러한 발전은 오늘날 초기 단계에서 고려되는 시장 인 사물 인터넷 (IoT)과 AI의 힘을 함께 보여줍니다. 

이러한 관찰은 시장 인텔리전스를 제공하는 컨설턴트 인 IoT Analytics가 수행 한 연구에서 얻은 것으로, 최근 예측 유지 보수 시장이 6.9 억 달러에 이르면 28.2 년에는 2026 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.  

이 회사는 2016 년 독일 도르트문트에서 열린 산업 유지 보수 컨퍼런스에서 IoT 기반 예측 유지 보수 시장에 대한 연구 범위를 시작했습니다. 별로 일어나지 않았습니다. IoT Analytics의 CEO 인 Knud Lasse Lueth는 "매우 실망했습니다." IoT 비즈니스 뉴스. "어떤 전시 업체도 예측 유지 보수에 대해 이야기하지 않았습니다."  

여러가지가 바뀌었다. IoT 분석 분석가 Fernando Alberto Brügge는 다음과 같이 말했습니다. "2021 년에 실시한 연구에 따르면 예측 유지 보수는 정적 인 상태 모니터링 접근 방식에서 분명히 발전했습니다. 압도적으로 긍정적 인 ROI를 제공하는 실행 가능한 IoT 애플리케이션이되었습니다. " 

시장 확장에 기여한 기술 개발에는 IoT 자산 연결을위한 단순화 된 프로세스, 클라우드 서비스의 주요 발전, 기계 학습 / 데이터 과학 프레임 워크의 접근성 개선 등이 포함됩니다.  

기술 발전과 함께 예측 유지 보수 시장은 솔루션을 제공하는 소프트웨어 및 서비스 제공 업체의 수가 꾸준히 증가하고 있습니다. IoT Analytics는 100 년에이 분야에서 약 2016 개의 회사를 확인했습니다. 현재이 회사는 전 세계 280 개의 관련 솔루션 제공 업체를 확인했습니다. 그들 중 다수는 최근에 현장에 들어간 스타트 업입니다. GE, PTC, Cisco, ABB 등 기존 공급 업체, 지멘스는 인수를 통해 지난 XNUMX 년 동안 시장에 진출했습니다.  

시장에는 여전히 여지가 있습니다. 분석가들은 향후 500 년 내에 XNUMX 개의 기업이 사업에 참여할 것이라고 예측합니다.  

2016 년에는 예측 분석의 ROI가 명확하지 않았습니다. 2021 년에 산업 부문의 약 100 명의 IT 임원을 대상으로 한 설문 조사에 따르면 예측 유지 보수 프로젝트가 83 년에 긍정적 인 ROI를 달성 한 것으로 나타났습니다.% 사건의. 약 45% 이들 중 XNUMX 년 이내에 투자를 상각하는 것으로보고되었습니다. 분석가들은“이 데이터는 최근 몇 년 동안 투자가 얼마나 매력적이되었는지 보여주었습니다.   

더 많은 IoT 센서는 더 높은 정밀도를 의미합니다. 

분석가가 2016 년에 연구 한 구현 된 프로젝트는 제한된 수의 데이터 소스, 일반적으로 진동 또는 온도와 같은 하나의 센서 값에 의존했습니다. 2021 보고서에 설명 된 프로젝트는 기존 센서의 데이터 또는 컨트롤러의 데이터와 같은 11 가지 데이터 소스 클래스를 설명했습니다. 분석가들은 더 많은 출처를 이용할수록 예측의 정확성이 높아진다고 말합니다.  

오늘날 많은 프로젝트에서 도메인 전문 지식, 가상 센서 및 증강 데이터에 의존하는 하이브리드 모델링 접근 방식을 사용하고 있습니다. AspenTech와 PARC는 보고서에서 하이브리드 모델링 접근 방식을 수용하는 것으로 확인 된 두 공급 업체입니다. AspenTech는 60 개 이상의 회사와 협력하여 물리학과 ML / 데이터 과학 지식을 결합하여 예측 정확도를 향상시키는 하이브리드 모델을 개발하고 테스트했습니다. 

에지 컴퓨팅으로의 전환은 데이터가 수집되는 지점에서 알고리즘을 실행하여 응답 지연 시간을 줄임으로써 예측 모델링 프로젝트에 더욱 도움이 될 것으로 예상됩니다. 공급 업체 인 STMicroelectronics는 최근 데이터를 수집하고 일부 분석 처리를 수행 할 수있는 스마트 센서 노드를 도입했습니다. 

보다 예측 가능한 유지 관리 앱이 ERP (Enterprise Resource Planning) 또는 CMMS (Computerized Maintenance Management System)와 같은 엔터프라이즈 소프트웨어 시스템과 통합되고 있습니다. Litmus Automation은 프로그래밍 가능한 로직 컨트롤러, 분산 제어 시스템 또는 감독 제어 및 데이터 수집 시스템과 같은 모든 산업 자산에 연결할 수있는 통합 서비스를 제공합니다.   

다운 타임 감소로 비용 절감 

가동 중지 시간을 방지하여 이익을 얻습니다. "예측 유지 보수는 운영 장비를 모니터링하고 잠재적 인 다운 타임이나 예상치 못한 또는 부정적인 결과를 방지하기위한 조치를 취한 결과입니다.”라고 IT 전략 회사 인 Enterprise Strategy Group의 분석가 인 Mike Leone은 다음과 같이 말했습니다. TechTarget.  

Felipe Parages, Valkyrie 선임 데이터 과학자

오늘날 예측 유지 보수를보다 실용적으로 만든 발전에는 센서 기술이 더욱 널리 보급되고 산업 기계를 실시간으로 모니터링 할 수있는 기능이 포함된다고 데이터 감지 컨설턴트 인 Valkyrie의 선임 데이터 과학자 인 Felipe Parages는 말했습니다. 센서가 많을수록 데이터 양이 기하 급수적으로 증가하고 클라우드 서비스를 통한 데이터 분석이 가능해졌습니다. 

예전에는 전문가가 기계가 최적의 방식으로 작동하지 않는지 확인하기 위해 분석을 수행해야했습니다. "요즘에는 활용할 수있는 데이터의 양과 머신 러닝과 AI를 기반으로 한 새로운 기술을 통해 모든 데이터에서 패턴을 찾을 수 있습니다. 매우 미묘하고 사람이 알아 차리지 않았을 것입니다." Parages. 

그 결과 이제 한 사람이 수백 대의 기계를 모니터링 할 수 있고 기업은 과거 데이터를 축적하여 더 심층적 인 추세 분석을 가능하게합니다. "예측 유지 보수는"매우 강력한 무기 "라고 그는 말했습니다.  

예시 프로젝트에서 이탈리아의 주요 철도 운영 사인 Trenitalia는 고속 열차에 대한 예측 유지 보수를 채택했습니다. 이 시스템은 10 ~ XNUMX 개를 절약 할 것으로 예상됩니다.% 연간 유지 보수 예산은 1.3 억 유로라고 최근 프로젝트에 대한 보고서를 발표 한 조사 기관 Forrester의 분석가 Paul Miller는 말했습니다.  

"그들은 종종 유지 보수에 직접적인 비용 절감을 제공하는 계획되지 않은 고장을 제거 할 수 있지만, 열차가 고장 나기 전에 운행을 중단함으로써 중요합니다.-그 더 나은 고객 서비스와 더 행복한 고객을 의미합니다.”라고 Miller는 말했습니다. 그는 조직이 파일럿 프로젝트를 수행하여 예측 유지 관리로 시작하도록 권장했습니다. 

예상되는 협력 예측 유지 보수 프로젝트 유형의 예에서 유럽의 여러 자동차 및 전자 회사의 CEO들은 최근 지능형 모빌리티 혁신을위한 새로운 생태계 인 "Software Republique"를 구성하기 위해 협력 할 계획을 발표했습니다. Atos, Dassault Systèmes, Groupe Renault, STMicroelectronics 및 Thales는 전문 지식을 통합하여 시장을 가속화하기로 결정했다고 발표했습니다.   

Luca de Meo, Groupe Renault 최고 경영자

Groupe Renault의 최고 경영자 인 Luca de Meo는 릴리스를 누르십시오 STMicroelectronics에서 "새로운 모빌리티 가치 사슬에서 온보드 인텔리전스 시스템은 모든 연구와 투자가 집중되는 새로운 원동력입니다. 이러한 기술적 도전에 직면하여 우리는 집단적이고 공개적으로 플레이하기로 선택하고 있습니다. 센트가 없을 것입니다e중력의 r, 각각의 값은 다른 값으로 곱해질 것입니다. 사이버 보안, 마이크로 일렉트로닉스, 에너지 및 데이터 관리에 대한 전문 지식이 결합되어 유럽에서 제조 된 저탄소, 공유 및 책임 이동성을위한 고유 한 첨단 솔루션을 개발할 수 있습니다. "    

Software République는 프랑스 북 중부의 Renault Technocentre에있는 코뮌 인 Guyancourt에있는 12,000 평방 미터의 공간 인 Odyssée라는 건물에 환경을 책임집니다. 예를 들어, 내부 및 외부 구조는 100 % 목재이며 건물은 태양 광 패널로 덮여 있습니다. 

소스 기사 읽기 IoT 비즈니스 뉴스 TechTarget의 메이크업 시연, 그리고 한국에서 사랑을 담아 보낸  에 릴리스를 누르십시오 STMicroelectronics에서.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.aitrends.com/predictive-analytics/predictive-maintenance-is-a-killer-ai-app/

AI

현대 Warfighter를위한 AI 기반 건강 솔루션

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MTEC

MTEC (Medical Technology Enterprise Consortium)는 501 (c) (3) 비영리 기업으로, 새로운 의료 기술을 식별하고 실험실에서 전장, 병상, 궁극적으로 전 세계로 빠르게 전환 할 수 있도록 지원합니다. 첨부 된 백서는 의료 준비를 극대화하고 원격 및 엄격한 조건에서 필요한 시점에 치료를 제공하는 것과 관련된 AI 요구 사항에 중점을 둡니다.

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코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.aitrends.com/ai-trends-whitepapers-2021/ai-based-health-solutions-for-the-modern-warfighter/

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인공 지능

자동화가 직장을 바꾸고 있습니다 : 적응을위한 7 가지 팁

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우리는 이미 다양한 도구를 사용하여 링크를 더 간단하게 살고 있습니다. 화상 회의 소프트웨어에서 협업을위한 프로젝트 관리 도구에 이르기까지 기업은 혁신적인 기술 기회를 빠르게 수용하고 있습니다.

또한 자동화가 새로운 표준이되고 있습니다. 직원들이 핵심 책임에 집중할 수 있도록 이미 다양한 자동화 솔루션을 구현했을 가능성이 높습니다. 당신은 챗봇 사용 시작 지원 팀의 작업 부하를 일부 완화합니다. 그런 다음 다시, 아마도 귀하는 귀하의 분석 소프트웨어.

원격 작업도 증가함에 따라 기업은 더 많은 것을 찾고 있습니다. 워크 플로우를 단순화하는 자동화 기회. 이 목록을 통해 가장 적절하고 효과적인 솔루션을 찾을 수 있습니다. 결국 자동화는 위험과 인적 오류를 제거하거나 최소화하는 데 도움이되며 시간을 절약하고 직원이 번 아웃을 방지하는 데 도움이됩니다. 당신이 그것을 어떻게 보든 그것은 윈-윈입니다.

유일한 잠재적 인 문제는 도구를 구현하고 직원을 교육하는 데 시간이 필요하기 때문에 채택입니다. 결국에는 가치가있을 것입니다. 더 이상 고민하지 않고 여기에 핵심 자동화 기회 귀하의 비즈니스가 혜택을받을 다가오는 기간 동안.

성공적인 자동화를위한 직원 교육

첫 번째 단계는 프로세스의 인적 요소 인 직원을 대상으로 자동화 거래를 준비하는 것입니다. 모든 훌륭한 소프트웨어 솔루션 뒤에는 모든 단계에서 성능을 관리, 업데이트 및 보호하는 팀이 있습니다.

그렇기 때문에 강력한 자동화 솔루션을 구현하기 전에 직원을 교육해야합니다. 그들은 가까이에있는 도구에 의존 할 수있는 방법과 정도를 알아야합니다. 자동화가 프로세스와 도구를 지칭하는 경우 정기적으로 다시 교육해야하는 이유가 더 많습니다.

비정규직 인력 관리의 일관성

미국의 원격 및 비정규직 근로자는 지난 몇 년 동안 매우 중요한 문제가되었습니다. 즉, 일부 회사는 여전히 처리 방법을 확신하지 못하는 문제가되었습니다.

이러한 프로세스를 처리 할 내부 자원이없는 회사의 경우 미국의 비정규직 인력 솔루션 빠르게 필수품이되고 있습니다. 이러한 솔루션은 비즈니스에서 임시 직원의 온 보딩 및 오프 보딩을 자동화하고 법률 준수를 보장합니다. 이러한 복잡한 프로세스를 자동화하면 비용을 절감하고 수수료를 피할 수 있으며 국내외 모든 채용에 문화적 적합성을 부여 할 수 있습니다.

마케팅 및 소셜 미디어 자동화

업종에 상관없이 귀사의 비즈니스는 강력한 마케팅 전략. 오늘날 마케팅 산출물을 규제하지 않는 기업은 평판을 훼손 할 위험이 있습니다. 리뷰, 댓글, 이메일 또는 고객 지원에 응답하지 않으면 모두 역효과를 낼 수 있습니다.

마케팅 프로세스 자동화소셜 미디어 일정 및 이메일 캠페인과 같은은 팀에서 많은 부담을 줄 수 있습니다. 소셜 미디어를위한 AI 기반 도구 팀이 관련 데이터를 필터링하고이를 사용하여 향후 캠페인을 개선하는데도 도움이됩니다. 자동화 된보고 기능은 데이터를 선별하는 데 시간을 낭비하는 것을 방지하여 대신 창의적인 결과물에 집중할 수 있도록합니다.

자동화를 통해 데이터 및 분석 활용

데이터 분석 마케팅 부서 안팎을 자동화 할 수 있고 자동화해야합니다. 데이터 수집 및 분석 비즈니스의 모든 부문에서 비즈니스 성과를 확인하는 데 도움이됩니다. 이러한 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 직원의 어깨에 두는 대신 자동화로 하루를 절약 할 수 있습니다.

오늘날 데이터를 지속적으로 수집 할 수있는 고급 분석 도구는 기업이 모든 프로세스를 개선하는 데 도움이됩니다. 불필요한 비용을 찾아 내고 생산성이 가장 떨어지는 팀원을 삭감하고 그들을 돕고 브랜드에 대한 시장 기회를 알아 차릴 수 있습니다.

재무 관리의 위험 및 오류 최소화

아마도 모든 부서 중에서 가장 민감한 부분 인 재무 부문은 주로 직원이 문제를 일으킬 때 문제가 발생하기 쉽습니다. 이러한 복잡한 수학적 및 통계적 프로세스는 반복적 인 작업으로 가득 차 있기 때문에 자연스러운 일입니다.

다행스럽게도 대부분의 미국 회사는 이제 반복되는 송장, 급여 지급 등을 자동화하는 데 도움이되는 자동 회계 솔루션을 사용합니다. 재무 데이터 통합. 법무 팀에게도 확산 된 좋은 습관입니다. 법률 소프트웨어 주요 프로세스를 자동화합니다.

챗봇으로 고객 서비스 개선

성장을 처리하는 대부분의 비즈니스에서 수많은 고객을 처리하는 것은 벅찬 도전이자 엄청난 기회로 보입니다. 이러한 성장에서는 고객 서비스 부서의 직원이 모든 단일 요청 또는 쿼리를 처리 할 것으로 기대할 수 없습니다.

챗봇 활용의 아름다움 비즈니스에 해를 끼치 지 않고 다양한 고객 서비스 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. 실제로 결과적으로 전반적인 고객 경험이 향상 될 것으로 기대할 수 있습니다. 챗봇은 지체없이 응답하고 정확한 정보를 제공하며 편견이 없습니다. 이는 불만을 품고 호기심 많은 고객과 상호 작용할 수있는 완벽한 용기입니다.

직원 참여 및 만족도

다른 (또는 첫 번째) 자동화 솔루션을 채택하기 전에 철저한 성능 분석을 수행해야합니다. 이 데이터는 자동화를 통해 참신함을 도입 할 준비가되면 비교 기준으로 사용됩니다. 새로운 자동화 옵션을 사용하기 전후에 팀이 작업에 대해 어떻게 느끼는지 특별히주의하십시오.

그것을 아는 것은 직원의 40 % 이상 대부분의 시간을 사소하고 반복적 인 작업에 보내면 자동화가 어떻게 도움이되는지 상상할 수 있습니다. 동일한 연구에 따르면 거의 90 %의 직원이 자동화가 더 효율적이라고 생각합니다. 사소하고, 반복적이며, 마음을 마비시키는 작업을 손에서 제거하면 작업자가 훨씬 더 만족하고 참여할 수 있습니다.

자동화를 채택하더라도 비즈니스의 전반적인 목적은 변하지 않습니다. 반대로, 가장 중요한 것에 집중할 수있는 더 많은 시간과 기타 리소스가 있습니다. 자동화 도구는 비즈니스 내에서 인간의 영향을 대체하기위한 것이 아니라이를 확대하기 위해 여기에 있습니다. 자신의 산업 및 비즈니스에 대해 나열된 기회를 고려하면 비즈니스가 성장할 수 있습니다. 

이미지 신용 : Freepik

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://datafloq.com/read/automation-is-changing-workplace-7-tips-help-you-adapt/15647

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인공 지능

지속적인 사기 위협으로 인해 결제 및 모바일 자격 증명을위한 소비자 생체 인식

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이번 주 생체 인식 스푸핑 공격과 새로운 사기 보고서는 모두 금융 거래가 합법적인지 확인해야한다는 문제를 보여 주며, 최근 Goode Intelligence 예측에 향후 몇 년 동안 수십억 달러의 지불에 사용되는 생체 인식이 포함 된 이유를 보여줍니다.

Idex와 파트너 Zwipe 및 Tag Systems의 생체 인식 기술은 사기를 줄이기 위해 소비자의 지갑에 한 걸음 더 가까워졌습니다. G + D 및 Thales를 포함한 Google SE 파트너는 모바일 디지털 신원 자격 증명을 위해 노력하고 있으며 지속적인 산업 이해 관계자들이 투자하고 있습니다. 그리고 Mitek 경영진은 이번 주 가장 널리 읽힌 일부 기사에서 진화하는 소비자 생체 인식 생태계에 대한 통찰력을 공유합니다.

금주의 주요 생체 인식 뉴스

2026 년까지 생체 인식은 $ 5.6 십억 지불, Goode Intelligence의 최신 예측과 금주의 가장 널리 읽힌 기사에 따르면. Goode의 최신 생체 인식 결제 보고서는 Idex Biometrics가 TrustedBio 센서의 새로운 주문을 발표하고 Zwipe와 Tag Systems 간의 파트너십으로 인한 생체 인식 카드 비용 절감을 강조하는 Nilson 보고서가 발표되면서 나왔습니다.

Google이 곧 출시 될 Pixel 3 휴대 전화에 사용할 보안 요소는 생체 인식 여권의 디지털 사본을 보호하고 모바일 운전 면허증을 지원하도록 최적화되어 있습니다. 회사와 파트너는 다음을 통해 기술 개발을 가속화하고 있습니다. Android Ready SE Alliance, G + D, NXP, STMicroelectronics 및 Thales를 포함한 OEM 파트너는 이미 관련 StrongBox 애플릿을 사용하고 있습니다.

정교한 생체 인식 스푸핑 공격 이야기 75 만 달러 이상의 순이익 중국에서는 한 쌍의 해커가 법 집행 기관에 의해 기소 된 후보고되었습니다. 이 사기에는 암시장에서 얻은 데이터, 사기성 세금 계산서 및 납치 된 스마트 폰으로 만든 다양한 행동을 수행하는 사람들의 고해상도 이미지가 포함되었습니다.

UbiSecure의 'Let 's Talk About Digital Identity'팟 캐스트는 NIST 컴퓨터 과학자 Mei Ngan, NIST에 합류하기위한 경로, 애플리케이션 및 시장 측면에서 얼굴 생체 인식의 확장, 마스크 및 인구 통계 학적 차이를 사용한 얼굴 인식 작업, 신원 문서에 대한 얼굴 변형의 심각한 위협에 대한 흥미로운 세그먼트 .

Javelin Research의 최신 신원 사기 연구에 따르면 43 억 달러가 디지털 신원 사기 작년에는 생체 인식을 채택하려는 소비자의 증가 된 의지를 활용할 수있는 더 좋은시기가 없었습니다. 소비자들은 또한 너무 빈번한 사기 청구 해결 실패를 용납하지 않기 때문에 금융 기관은 양측의 압력을 받고 있습니다.

이 전염병은 금융 서비스 이외의 산업 분야의 많은 기업이 행동 생체 인식을 통해 온라인 사기를 방지하기 위해 Buguroo에 접근하도록 이끌었습니다. 설립자이자 CEO 인 Pablo de la Riva는 말합니다. 시작 정보. 회사는 '좋은'사용자와 '나쁜'사용자의 집단이 아닌 개인의 행동 기록과 비교하는 데 초점을 맞추고 금융 서비스 고객을 확보 한 경험을 통해 "대단한 추진력을 얻고있는"업계에서 우위를 점할 수 있다고 de la Riva는 말합니다.

Biometric Update의 미디어 파트너 네트워크 성장의 하이라이트에서 IEC e-tech 잡지 공동 편집자 Antoinette Price의 ISO / IEC 생체 인식 표준 편집자 Mike Thieme과의 최근 인터뷰를 소개합니다. 생체 인식 공격. Thieme은 때때로 생각하는 것보다 더 광범위한 프레젠테이션 공격 개념, PAD 시스템의 문제 및 ISO / IEC 4-30107 표준의 Part 3가 수행하는 작업에 대해 이야기합니다.

모든 소비자 애플리케이션에 대해 온라인 계정 및 다양한 디지털 장치에 권한 부여 및 인증을 위임하기위한 생체 인식 및 기술은 현재 사용할 수 있다고 Mitek CTO Stephen Ritter는 Biometric Update에 대해 설명합니다. 더 넓은 생태계 그것을 지원하는 것은 아직 확립되지 않았습니다. 스마트 홈과 IoT에 대한 소비자 신뢰를위한 올바른 환경을 만드는 것은 신뢰를 구축하는 것을 의미하며, 대형 은행과 같은 거대 기업의 노력이 필요할 수 있지만, 그 동안 생체 인식 구현에 대한 적절한 선택은 지금 기업에 우위를 제공 할 수 있습니다.

두 명의 국제 통화 기금 (International Monetary Fund) 관계자는 빅 데이터와 AI가 완전히 활용되는 것을 방해하는 빅 테크 사일로를 허물고 싶어합니다. 너무 많은 데이터가 수집되고 개인과 공유되는 가치가 너무 적지 만 개인 정보 보호 및 정책과 관련된 주요 장벽이 변화를 방해합니다. 백신 상태를 증명하기위한 데이터 공유 및 디지털 신원에 대한 정책의 우선 순위는 이러한 장벽을 극복 할 수있는 기회를 제공 할 수 있습니다. 의견 조각 작성자 : Yan Carriere-Swallow 및 Vikram Haksar.

Innovatrics의 SmartFace 플랫폼에는 이제 보행자 및 신체 부위 감지 최신 업데이트를 통해 익명의 실시간 탐지를 지원합니다. 이 회사는 또한 마스크를 착용하라는 알림과 같이 SmartFace 진입 점 옆에 배치 된 모바일 장치에서 즉각적인 피드백을 제공하는 애플리케이션을 도입했습니다.

디지털 건강 패스 계획은 전 세계 정부에 의해 계속 발표되며 일본, 에스토니아 및 뉴욕 주 최신 QR 코드 기반 자격 증명을 채택했습니다. 판게아는 이스라엘의 COVID 백신 자격 증명 스푸핑을 방지하기 위해 '그린 패스'인증 시스템을 개발했습니다.

한 쌍의 새로운 건강 패스가 출시되었습니다, Global ID 및 Unisys가 각각 의료 기관과 협력하고 있습니다. 디지털 문서 보안 온라인 이벤트 2021의 일환으로이 주제에 대한 백서가 발표되었으며 Aware는 디지털 신원 인증을위한 활성의 중요성을 상기시킵니다.

Nomidio와 Post-Quantum 경영진은 데이터 보안을 위해 데이터를 암호화하는 방법의 중요성과 미래의 데이터를 오늘날의 데이터를 파괴 할 수있는 양자 컴퓨터에 대해 어떻게 보호 할 수 있는지에 대해 Biometric Update와 이야기합니다. 표준 암호화 알고리즘. 그 미래는 XNUMX 년 이내에 도착할 것입니다.

가져올 새로운 연구 파트너십 생체 인식 사전 등록 Idiap 및 Facedapter의 공항 경험에 대한 최근의 터치 포인트와 항공편 대기 시간을 줄이기위한 시도가 발표되었습니다. 인도 정부는 Digi Yatra 계획을 추진하고 있으며 SITA는 공항에 대한 팁을 제공하고 K2 Security 임원은 COVID-19가 TSA 검문소에 미치는 영향에 무게를두고 있습니다.

전 IATA 국장 겸 CEO 인 Alexandre de Juniac은 IATA Travel Pass의 디지털 신원 혜택이 업계를 재개하는 데 중요한 역할을 할뿐만 아니라 OneID 프로젝트를 활성화하고 승객 경험을 혁신 할 수 있다고 믿습니다. 항공. De Juniac은 IATA가 새로운 CEO로 전환 한시기와 전염병이 어떻게 업계 이해 관계자들 사이에 긴밀한 협력을 가져 왔는지에 대해 이야기합니다.

많은 사람들이 모바일 서비스가 중단됨에 따라 나이지리아 인들이 SIM에 NIN을 등록하는 기한이 법원 명령에 의해 XNUMX 개월 연장되었습니다. 생체 인식 지원 국가 신원 번호는 삶의 더 많은 부분 NIN은 이제 대학 입학 시험을 작성하는 데 필요합니다.

Coppernic 공동 설립자 겸 CEO Kevin Lecuivre는 다음과 같이 말합니다. 프로방스 비즈니스 Psion Teklogix에있는 회사의 뿌리, 선거 과정의 디지털화에서 프랑스가 아프리카 국가들보다 얼마나 뒤처져 있는지, 프랑스어 인터뷰에서 회사의 2021 년 전망에 대해 설명합니다. 전염병이 20 년 말까지 매출 2022 만 유로에 도달하겠다는 Coppernic의 계획을 저지했을 수 있지만 회사는 국제화 중입니다. 및 고용.

Simprints는 현재 1.2 만 명 이상의 수혜자에게 도달했습니다. 최고 제품 책임자 Alexandra Grigore 발표 LinkedIn 게시물에서. 이 비영리 단체는 지금까지 14 개국에서 사회 복지 프로그램을 지원하기 위해 지문 생체 인식을 제공했습니다.

아래 의견이나 소셜 미디어를 통해 생체 인식 및 디지털 신원 커뮤니티와 공유해야하는 인터뷰, 사설 또는 기타 콘텐츠에 대해 알려주십시오.

코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.fintechnews.org/persistent-fraud-threats-drive-consumer-biometrics-for-payments-and-mobile-credentials/

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AI

Amazon Comprehend를 사용하여 감정 분석을 수행하는 방법

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Shreya Ghate Hacker Noon 프로필 사진

@슈레 야 게트슈레 야 가테

www.udgama.com의 기술 직원

Amazon Comprehend 서비스

Amazon Comprehend는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 텍스트에서 통찰력을 추출하는 AWS의 자연어 처리 (NLP) 서비스입니다. 감정 분석, 키 프레이즈 추출, 엔티티 인식 및 언어 감지 API와 같은 다양한 기능을 제공하므로 자연어 처리를 애플리케이션에 쉽게 통합 할 수 있습니다.

비즈니스 분석이 필요한 다양한 텍스트 세트가 있습니다. 제품 리뷰, 지원 이메일, 광고 문구까지. 고객 감정 분석은 비즈니스 성장에 매우 유용 할 수 있습니다.

문제는 그것을 얻는 방법입니다. 결과적으로 머신 러닝은 텍스트에서 특정 항목을 정확하게 식별 한 다음 컨텍스트를 사용하여 특정 규모의 데이터에서 긍정적이거나 부정적인 리뷰를 식별하는 것과 같이 언어이면의 감정을 분석합니다.

서비스를 탐색 할 수 있습니다. 여기

감정 분석

감성 분석은 다양한 알고리즘의 도움을 받아 텍스트의 감성을 분석하는 프로세스입니다. 감정 분석을 통해 다양한 감정을 분석 할 수 있습니다. 긍정적, 중립적 또는 부정적. 이를 통해 수신 된 텍스트를 더 잘 이해할 수있는 지능형 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 

Twitter, Facebook 및 Google과 같은 회사는 이러한 알고리즘을 사용하여 앱에 게시 된 콘텐츠를 모니터링하여 사용자에게 안전한 경험을 제공합니다. 

이 기사에서는 Amazon Comprehend, AWS IAM, AWS Lambda 및 Amazon S3와 같은 AWS 서비스를 사용하여 텍스트의 감정을 분석하는 방법을 알아 봅니다. 따라서 시작하기 전에 이러한 모든 서비스에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오. 관리 콘솔을 통해 이러한 모든 서비스에 액세스 할 수 있습니다.

시작하자!

Amazon Comprehend에 대한 IAM 권한

관리 콘솔을 사용하여 IAM 서비스를 선택합니다. IAM 대시 보드의 왼쪽에 액세스 관리가 표시됩니다. 여기에서 역할을 선택하여 다양한 권한을 부여하는 IAM 역할을 추가합니다. 역할 만들기 버튼을 클릭합니다. 

AWS Lambda를 사용할 것이므로 Lambda를 선택하고 권한 (아래 오른쪽)을 클릭하여 다양한 권한을 역할에 추가해야합니다.

고르다

ComprehendFullAccess

AWSLambdaExecute

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권한을 필터링 한 다음 선택하면 다음 것!

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역할에 적절한 이름과 설명을 제공하고 역할 만들기, IAM 관리 콘솔의 기존 역할 목록에서 언제든지 액세스 할 수있는 새 역할이 생성됩니다. 

Amazon S3에 텍스트 파일 업로드 

역할이 생성되면 S3 관리 콘솔로 이동합니다. 로컬 장치에서 텍스트 문서를 만든 다음이를 사용하여 문서의 감정을 분석합니다. 이를 위해 먼저 버킷을 만듭니다. 텍스트 분석을 위해 Lambda 함수로 테스트하려면 버킷을 퍼블릭으로 유지해야합니다.

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생성 된 후 이와 같은 텍스트 문서를 업로드하면 다양한 문서를 업로드 한 후 S3 버킷이 다음과 같이 보입니다. 파일의 최대 크기는 5000 바이트 미만이어야합니다.

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파일을 업로드하면 버킷이 이렇게 생겼습니다. 권한을 관리하고 필요에 따라 다양한 작업을 수행 할 수 있습니다.

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Lambda 함수 설정 

마지막이자 마지막 단계는 S3 버킷에 업로드 한 텍스트 문서를 분석하는 Lambda 함수를 생성하는 것입니다. 

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여기에 함수를 만들었습니다.

textanalysis_lambda

. 우리는 사용할 것이다 파이썬 3.8 우리의 런타임을 위해. 기존 역할

Comprehend_Lambda

앞서 생성 한 내용은 Lambda 함수와 함께 사용됩니다.

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Lambda 관리 콘솔을 통해 생성 된 함수에 액세스 한 다음이를 클릭하여 Python 3.8을 사용하여 감정 분석 작업을 수행하기위한 함수 코드를 작성합니다. 여기에서 생성 한 S3 버킷의 이름을 입력하고 키는 분석 할 파일의 이름이됩니다 (동일한 버킷에 업로드 됨).

import boto3
from pprint import pprint
def lambda_handler(event, context): s3 = boto3.client("s3") bucket = "comprehend-lambda-analysis" key = "analysisdata.txt" file = s3.get_object(Bucket = bucket, Key = key) analysisdata = str(file['Body'].read()) comprehend = boto3.client("comprehend") sentiment = comprehend.detect_sentiment(Text = analysisdata, LanguageCode = "en") print(sentiment) return 'Sentiment detected'

함수 코드를 저장 한 다음 코드를 테스트하여 버킷과 키를 통해 지시 한 텍스트의 분석 결과를 확인하십시오.

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함수 코드를 테스트하면 텍스트에 대한 결과가 제공됩니다. 결과 섹션에는 코드의 로깅 호출이 표시됩니다. 이 Lambda 함수가있는 CloudWatch 로그 그룹 내의 단일 행에 해당합니다.

내가 업로드 한 분석 텍스트에 액세스합니다 (Apple의 WWDC 2020 기조 연설에서 발췌 한 기조 연설입니다). https://comprehend-lambda-analysis.s3.us-east-2.amazonaws.com/analysisdata.txt

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Keynote 추출의 감정을 식별합니다. 중립의 각 감정에 대한 감정 점수와 함께.

내가 시도한 것과 같은 다양한 텍스트 파일을 분석하는 데 동일한 것을 사용할 수 있습니다. 

분석하기로 선택한 트위터 댓글은 다음과 같습니다. https://comprehend-lambda-analysis.s3.us-east-2.amazonaws.com/twitterhatecomment.txt

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이것은 트위터의 증오 댓글이므로 부정.

분석하기 위해 선택한 또 다른 파일이 있습니다. 짧은 이야기입니다. 다음을 읽을 때 즐길 수 있습니다. https://comprehend-lambda-analysis.s3.us-east-2.amazonaws.com/shortstory.txt

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매우 짧고 동기를 부여하는 이야기이므로 결과는 양.

다양한 다른 파일을 사용하여 분석 할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 파일의 감정을 이해할 수 있습니다. 

결론

Amazon Comprehend는 감정 분석 외에도 다양한 자연어 처리 기능을 제공합니다. 주요 기능은 주어진 텍스트의 언어를 식별하고 특정 요소를 추출하여 텍스트가 얼마나 긍정적인지 부정적인지 이해하는 것입니다. 그런 다음 주제별로 텍스트 세트를 자동으로 구성하는 데 사용됩니다. 복잡한 의료 정보 추출을 위해 다음을 사용할 수 있습니다. 아마존 종합 의료

이 블로그가 AWS Lambda 인터페이스를 사용하여 텍스트에 대한 감정 분석을 수행하는 방법을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 서버리스 프레임 워크와 같은 다양한 다른 접근 방식을 사용하거나 React 또는 Angular를 사용하여 프런트 엔드에서 출력을 테스트 할 수 있습니다.

질문 / 제안이 있으시면 언제든지 저에게 연락하십시오. 😃

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출처 : https://hackernoon.com/how-to-perform-sentiment-analysis-with-amazon-comprehend-8l4p351p?source=rss

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