AIoT este un acronim care denumește interacțiunea dintre inteligența artificială (IA) și internetul lucrurilor (IL). Internetul lucrurilor nu mai este un concept nou. Din ce în ce mai multe produse și servicii inteligente sunt conectate pentru a genera valoare adăugată pentru utilizatorii lor. De exemplu, 92% din toate clasele de produse Bosch se pot conecta. Se estimează că vor exista 25 de miliarde de dispozitive conectate până în 2025 comparativ cu doar 14,2 miliarde în 2019.
Astfel, pe măsură ce dispozitivele sunt tot mai conectate și încep să transmită date, întrebarea >>Ce facem cu toate aceste date?<< devine și mai actuală.
Pe de altă parte, algoritmii IA au nevoie de date din care să învețe, aceștia fiind la fel de buni, precum datele pe care au fost antrenați. Prin urmare, factorul cheie în acest context sunt datele rezultate din utilizarea produselor inteligente, conectate, din interacțiunea dintre oameni și mașini sau din aceea dintre mașini. Conectând internetul lucrurilor cu IA și învățarea automată, putem trage concluzii corecte din acest volum mare de date și putem reacționa la aceste date în termen de câteva secunde, la nivel de procese de inginerie. Învățăm din date și astfel ne putem îmbunătăți produsele și serviciile noastre în permanență.
Recunoaștem că investițiile cele mai semnificative în domeniul IA se fac, de departe, în SUA și China. În timp ce companiile IT mari din SUA câștigă cei mai mulți bani din serviciile bazate pe date, companiile europene au oportunitatea de a deveni lideri globali ai aplicațiilor în domeniul IA industrial. În acest domeniu pot juca la adevărata lor valoare — atât la realizarea unor produse fizice complexe, cât și la evaluarea datelor legate de mașini/aparate și produse. Este vorba exact despre astfel de cunoștințe de specialitate pe care Bosch le combină cu internetul lucrurilor și expertiza IA.
Crearea de valoare în cadrul realizării unui produs presupune mai multe etape: de la ciclul de dezvoltare la producție și de aici, la utilizarea produsului de către client. În ciclul tradițional de creare de valoare, bucla de feedback cu producătorul este lentă, deoarece necesită interacțiune manuală. Datele sunt colectate doar prin activități planificate și țintite, prin cercetări de piață sau analizele reclamațiilor. Acest lucru înseamnă că produsul trebuie să fie folosit o perioadă de timp înainte ca feedbackul să poată fi colectat. Colectarea de feedback se desfășoară într-o perioadă de timp definită, după care datele sunt colectate, pentru ca la finalul activității, datele să fie analizate manual. Rezultatul analizei este limitat la datele disponibile. De exemplu, concluziile ce pot fi trase atunci când se dezvoltă noi funcționalități sunt constrânse de întrebările din timpul cercetării de piață.
Adăugând IA la internetul lucrurilor, creăm o buclă închisă de creare de valoare ce poate fi automatizată. Procesul este mai rapid, ne permite să fim mai agili și să ne axăm mai mult pe utilizator. Forța motrice a acestui ciclu este crearea valorii de business, pe baza unui flux constant de date. Datele sunt forța vitală a businessului.
Ciclul de viață asociat unui produs, crearea de date și strângerea datelor încep încă din etapa de ideație, parcurg toate etapele de inginerie - atât în secțiunea hardware, cât și în acea software -, urmate de producție, logistică și interacțiunea cu clientul.
Datele sunt colectate, stocate și procesate într-o manieră structurată. Acesta nu este un pas facil, deoarece datele provin din surse multiple, sunt de diverse tipuri, având calitate și frecvență diferite. Evident, aici vorbim de Big Data.
Este vital să ne asigurăm că utilizatorii sunt în control, că își mențin suveranitatea asupra datelor lor în permanență și că aceste date sunt sigure.
Datele sunt apoi procesate prin metode de data science și algoritmi de tip machine learning. Pe baza descoperirilor rezultate, putem închide bucla îmbunătățind produsele noastre cu informațiile dobândite. La Bosch, atuul principal este legat de produsele fizice și de tehnologiile folosite în manufacturarea lor. Marele nostru avantaj sunt cunoștințele specializate pe varii domenii, de la lumea automotive la bunurile de consum sau la tehnologiile industriale. Cunoștințele de specialitate ne permit să înțelegem datele de intrare la un nivel mai profund, să identificăm surse de date noi sau care lipsesc și să creăm oportunități de vânzare de tip cross-selling.
Sistemul de parcare cu valet automat (AVP) este prima soluție din lume, susținută de infrastructură, care asigură un serviciu automat de conducere și parcare.
AVP le permite utilizatorilor să își lase vehiculul la zona de drop-off a garajului fără a fi necesare alte manevre. Utilizatorul trebuie doar să își activeze o aplicație pe telefonul mobil. Această aplicație stabilește un contact digital cu garajul, dar calculează și o rută spre un loc de parcare liber.
Aici intervine tehnologia Bosch din parcare. Sistemul de parcare pilot din Stuttgart are 180 de camere stereo Bosch montate pe tavan cu algoritmi care să detecteze obiecte și să măsoare distanțe. Camerele trimit imaginile și metadatele spre un server dintr-o cameră separată din clădire. Stocată pe server se află și o hartă digitală, o schemă simplificată a clădirii împărțită în pătrate mici nu mai mari decât câțiva centimetri. Serverul aliniază datele din camere cu rețeaua compusă din segmente pătrate individuale, detectând, ulterior, poziția oamenilor sau a altor obiecte și obstacole. Mașina folosește parametri precum dimensiune și direcție de mișcare, prin identificarea locurilor de parcare disponibile.
Serverul folosește o cale predefinită stocată în harta digitală care ghidează mașina prin parcarea care, structural, este formată din multe segmente individuale, fiecare conținând specificații ca viteza de condus și raza curbei. Serverul calculează o comandă de conducere pentru fiecare segment și o transmite pentru a ghida vehiculul din segment în segment spre locul de parcare.
Camerele monitorizează coridorul prin care se conduce mașina și împrejurimile, detectând persoane sau obstacole neașteptate în calea mașinii, astfel încât vehiculul să poată reacționa imediat. Mai întâi, mașina încetinește când un obstacol este detectat la câțiva metri depărtare, apoi se oprește când distanța este de 4 metri. Mașina frânează automat dacă un pieton, o valiză în mișcare sau alte obstacole se află la o distanță mai mică de 4 metri. Comenzile de conducere sunt calculate de câteva ori pe secundă în paralel, pe serverul principal și pe un server secundar. Dar comenzile sunt trimise către mașină doar dacă ambele calculatoare dau aceeași comandă. Dacă acest lucru nu se întâmplă, vehiculul se oprește imediat. Acest sistem de conducere automată este mai rapid decât șoferul obișnuit și are mai multe sisteme de securitate și protecție. Mai multe programe de monitorizare verifică constant toate componentele și funcțiile, fiind toate supravegheate de un alt software de securitate.
Bosch se așteaptă ca autoritățile să aprobe sistemul de parcare cu valet automat în P6 Parking Garage la aeroportul din Stuttgart, pentru producția în masă, până în toamna lui 2021 și desfășoară discuții cu producători auto și cu operatorii ce furnizează servicii de garaj-parcare din alte țări, de asemenea. Pe bună dreptate, un lucru este universal valabil: nimănui nu-i place să parcheze.
AIoT este promițător pentru aplicații din domeniul rezidențial sau mobilitate dar și pentru domeniul "life" - dar trebuie să fie conștient de împrejurimile sale, autonom în colectarea, procesarea și transmiterea datelor, dar și acționabil, ceea ce înseamnă că concluziile trase de IA sunt transformate în acțiuni. În timp ce o soluție singulară oferă valoare minimă companiilor, un ecosistem IoT vibrant, bazat pe soluții conectate și pe o abordare centrată pe utilizator, pot dezvolta potențialul ascuns al companiilor și al consumatorilor.
Acest lucru ne definește activitatea zilnică la Centrul de Inginerie Bosch din Cluj, unde lucrăm pe toate palierele implicate în aceste aplicații: de la dezvoltarea senzorilor smart, la controlul electronic și unități de comunicare, transmiterea datelor către platforme cloud, dar și soluții de data science și IA pentru mai multe studii de caz legate de sectorul de mobilitate.
de Dan Suciu
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
