Integrando a inteligência artificial na IoT – Casos de uso e tendências

A seguir, apresentaremos diferentes tendências com alguns casos de uso, onde a inteligência artificial está sendo usada na internet das coisas:

1. Manutenção preventiva: A IA na IoT pode ajudar a realizar manutenção preventiva por meio da análise dos dados dos sensores em tempo real. Ao coletar dados dos sensores nos equipamentos e sistemas, a IA pode detectar padrões e tendências que possam indicar um mau funcionamento. Alguns exemplos:

• Sensores e análise de dados: Os sensores IoT podem coletar dados de diversas fontes, como maquinários, equipamentos, sistemas de segurança, etc. Esses dados podem incluir informações como temperatura, umidade, pressão, vibração, fluxo de energia, etc. Por exemplo, se um motor mostrar um aumento na vibração, a IA no IoT pode prever que o motor está prestes a falhar e alertar os técnicos para realizarem a manutenção antes que o motor falhe.
• Análise de dados: A IA na IoT pode analisar os dados coletados em tempo real para identificar padrões e tendências no desempenho dos equipamentos ou sistemas. Isso pode ser feito utilizando técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados. A IA pode identificar padrões que indicam a deterioração de um equipamento ou sistema e alertar os usuários para que realizem manutenção antes que ocorra uma falha.
• Planejamento de manutenção: A IA na IoT também pode ajudar no planejamento de manutenção. Ao analisar os dados de desempenho, a IA pode identificar quando será necessário realizar manutenção no futuro e planejar a execução das tarefas de manutenção antes que ocorra uma falha.

Um artigo interessante sobre o tema poderia ser “Do modelo analítico baseado no conhecimento ao big data: um novo sistema de suporte à decisão baseado em IoT e aprendizado de máquina para manutenção preditiva na Indústria 4.0” onde fala da Internet das Coisas e do sistema ciberfísico, são tecnologias-chave na Indústria 4.0 que permitem a implementação da produção inteligente e da manutenção preditiva (PdM), que busca prever e abordar problemas de manutenção para minimizar o tempo de inatividade e os custos associados. A falta de manutenção pode levar a falhas de emergência e tempo de inatividade nas linhas de produção, o que afeta a capacidade de produção e diminui a margem de lucro. Os sistemas de suporte à decisão de manutenção (DSS) potencializados por IoT, Big Data e Machine Learning podem ajudar a garantir a manutenibilidade e a confiabilidade dos equipamentos nas indústrias. No entanto, a aplicação de PdM em ambientes de produção apresenta desafios não resolvidos, como a dificuldade de recuperar dados de treinamento rotulados de falhas.

2. Detecção de anomalias nos dados: também pode ajudar a detectar anomalias nos dados dos sensores. A IA pode analisar grandes quantidades de dados e detectar padrões que possam indicar um mau funcionamento ou uma falha iminente. Por exemplo:

• Análise de dados: Os sensores IoT podem coletar dados de diversas fontes, como maquinários, equipamentos, sistemas de segurança, etc. Esses dados podem incluir informações como temperatura, umidade, pressão, vibração, fluxo de energia, etc. A IA na IoT pode analisar os dados coletados em tempo real para identificar padrões anormais. Isso pode ser feito utilizando técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados. A IA pode identificar padrões que não se ajustam às normas e alertar os usuários sobre possíveis problemas.
• Manutenção preditiva: A detecção de anomalias pode ser utilizada para a manutenção preditiva. Ao identificar padrões anormais nos dados, a IA pode prever quando pode haver um problema em um sistema. Por exemplo, se o sistema de ventilação de um edifício mostra padrões anormais de fluxo de ar, a IA pode prever que o sistema está prestes a falhar e alertar os técnicos para que realizem a manutenção antes que o sistema falhe.
• Segurança: A detecção de anomalias também pode ser utilizada para melhorar a segurança. Por exemplo, se um sistema de segurança em uma empresa mostrar padrões anormais de acesso ou comportamento dos funcionários, a IA pode detectar essas anomalias e alertar o pessoal de segurança sobre possíveis ameaças.

Um artigo interessante sobre o tema poderia ser “Detecção e predição de anomalias em dispositivos IoT na Edge computing” onde fala de: Atualmente, os dispositivos da Internet das Coisas (IoT), têm a capacidade de executar modelos de aprendizado de máquina (ML). Aproveitando esse potencial, pretende-se incorporar em um dispositivo IoT um modelo de ML para detectar e prever anomalias nos dados (séries temporais) que capturam, em tempo real, os sensores conectados ao dispositivo. Detectar e prever dados anômalos dentro do dispositivo pode trazer vantagens como a redução do envio de dados errôneos e assim conseguir uma economia na sua transmissão e também no posterior processamento desses dados na nuvem, bem como poder fazer um filtro dos dados errôneos. O âmbito do trabalho é ambiental, neste caso, para medir a qualidade do ar. Os sensores medirão as partículas do ar. O dispositivo IoT será gerido através da plataforma https://www.particle.io/, estarão disponíveis dois tipos de sensores para medir vários diâmetros de partículas do ar. Os sensores serão: Particulate Matter Sensor SPS30 e Laser PM2.5 Dust Sensor. Este trabalho pretende desenvolver um modelo de ML para a detecção e predição de dados anômalos capturados pelos sensores conectados ao dispositivo IoT, e executá-lo dentro do dispositivo IoT.

3. Melhorar a eficiência e a automação: A integração da IA na IoT permite que os dispositivos sejam mais eficientes e autônomos. Por exemplo:

• Fabricação: A IA na IoT pode ser utilizada para melhorar a eficiência e a automação na fabricação. Por exemplo, os sensores IoT podem coletar dados em tempo real sobre os processos de fabricação e a IA pode analisar os dados para identificar possíveis problemas ou ineficiências na produção. Isso pode ajudar os fabricantes a tomar medidas preventivas antes que surjam problemas e aumentar a eficiência da produção.
• Logística: A IA na IoT também pode ser utilizada para melhorar a eficiência e a automação na logística. Por exemplo, os sensores IoT podem monitorar a localização e o estado das remessas, e a IA pode analisar os dados para otimizar as rotas de envio e reduzir os custos de transporte. Também podem ser utilizados sistemas de rastreamento automatizados para enviar atualizações de status aos clientes.
• Manutenção: A IA na IoT também pode ser utilizada para melhorar a eficiência e a automação na manutenção de equipamentos e maquinarias. Por exemplo, os sensores IoT podem coletar dados em tempo real sobre o desempenho dos equipamentos e a IA pode analisar os dados para detectar possíveis problemas antes que ocorram. Isso pode ajudar os técnicos de manutenção a tomar medidas preventivas para manter os equipamentos em bom estado de funcionamento e evitar tempos de inatividade custosos.

Um artigo interessante sobre o tema poderia ser: “Design de um sistema de monitoramento com IoT para controlar parâmetros físico-químicos em uma estufa para cultivos hidropônicos localizada no distrito de Tigrera no município de Santa Marta.” Onde fala sobre o contexto dos cultivos hidropônicos na Colômbia e revela fatores que afetam esse negócio devido ao crescimento da população urbana. O propósito da pesquisa é determinar os problemas que afetam a indústria da hidroponia e coletar informações sobre as técnicas eficientes de cultivo que podem melhorar o uso da água e aumentar a produtividade. Propõe-se o design de um sistema de monitoramento baseado em IoT que permitirá monitorar as principais condições ambientais do processo de produção do produto por meio de um sistema embarcado, e que estará vinculado a uma página web onde o agricultor poderá visualizar as informações dos sensores.

4. Melhorar a segurança: A IA está sendo utilizada para melhorar a segurança em diferentes áreas:

• Nos dispositivos IoT. Por exemplo, a IA pode detectar padrões de comportamentos suspeitos nos dados dos sensores para identificar possíveis ameaças de segurança.
• Segurança física: Pode ser utilizada para monitorar os ambientes e detectar situações de segurança. Por exemplo, câmeras de segurança equipadas com IA podem detectar comportamentos suspeitos, como uma pessoa que permanece em um local por muito tempo ou que carrega um objeto incomum. Ao detectar essas situações, é possível enviar alertas e tomar medidas para prevenir situações de segurança.
• Segurança cibernética: também pode ser usada para melhorar a segurança cibernética, ao analisar grandes quantidades de dados gerados por dispositivos IoT, a IA pode detectar padrões e anomalias que possam indicar uma ameaça cibernética. Por exemplo, a IA pode detectar tráfego incomum em uma rede, o que pode indicar um ataque de negação de serviço (DoS). Ao detectar essas ameaças, podem ser tomadas medidas preventivas para evitar um ataque.
• Segurança da cadeia de suprimentos: A IA na IoT também pode ser utilizada para melhorar a segurança da cadeia de suprimentos. Ao rastrear os produtos através de sensores IoT, a IA pode detectar qualquer anomalia no processo de envio, como uma possível manipulação do produto. Ao detectar essas situações, podem ser tomadas medidas para garantir a segurança do produto e prevenir possíveis riscos para os consumidores.

Um artigo interessante poderia ser “Dispositivos inteligentes em segurança industrial para a prevenção de acidentes e doenças ocupacionais” O artigo se concentra na importância da segurança industrial em empresas e construções, e como as soluções tecnológicas podem contribuir para melhorá-la. A pesquisa se foca em determinar um conjunto de tecnologias em dispositivos inteligentes para prevenir acidentes e doenças ocupacionais, através de uma revisão de literatura. Conclui-se que as tecnologias podem capturar e processar dados para aumentar a segurança, monitorar o estado pessoal online e tomar decisões em tempo real.