Nền tảng phần mềm và mô-đun hỗ trợ BLE mới của TDK là một phần trong nỗ lực của công ty nhằm thực hiện giám sát thiết bị dựa trên cảm biến bằng AI
Ngày 29 tháng 1 năm 2024Đối với những người làm việc trong môi trường công nghiệp, việc quản lý kỹ thuật số vận hành máy có thể dễ dàng hơn nhờ giải pháp và cảm biến mới từ công ty linh kiện điện tử TDK Corporation.
Công ty đang cung cấp Nền tảng cảm biến thông minh để cho phép triển khai nhanh hơn các thiết bị Internet of Things (IoT) hoặc công nghệ cảm biến không dây khác.
Công ty đã phát hành thiết bị I3 kết nối lưới Bluetooth—với khả năng tiên tiến của AI dành cho IoT công nghiệp. Thiết bị này thu thập dữ liệu cảm biến và chia sẻ dữ liệu đó cũng như dữ liệu suy luận không dây nhưng yêu cầu năng lượng thấp dựa trên khả năng gửi của nó. chỉ những dữ liệu liên quan khi cần thiết. Công ty đã trình diễn các sản phẩm mới tại CES.
Làm cho cảm biến thông minh hơn
Các hoạt động kinh doanh chính của TDK được chia thành ba nhóm chính: ICT (công nghệ thông tin và truyền thông), ô tô, công nghiệp và năng lượng. Trong các nhóm này, một trong những giải pháp công nghệ bao gồm các cảm biến dựa trên IoT để đo lường các điều kiện và chia sẻ dữ liệu đó qua mạng có dây hoặc kết nối không dây.
Jim Tran, tổng giám đốc của TDK USA cho biết: “Chúng tôi [chủ yếu] tập trung vào việc làm cho các cảm biến của mình thông minh hơn và một phần của nỗ lực đó là tính toán biên. “Khi chúng tôi nói đến biên, [trong trường hợp này] chúng tôi thực sự muốn nói đến rất cạnh tranh—trên chính cảm biến.”
Do đó, công ty đã xây dựng thuật toán học máy SmartEdge liên kết với cảm biến chuyển động trong thiết bị để nó có thể phát hiện chuyển động và truyền tín hiệu tương ứng.
Cảm biến I3 công suất thấp
Tran lưu ý rằng hầu hết công nghệ thiết bị đeo đều đi kèm với một dạng cảm biến chuyển động.Theo truyền thống, các thiết bị xử lý dữ liệu chuyển động trên CPU hoặc phần cứng chuyên dụng khác để xác định ý nghĩa của chuyển động đó.
Các kỹ sư của TDK đã xây dựng một giải pháp thay thế trong đó thuật toán học máy có thể nhận dạng các mẫu chuyển động ở cấp độ cảm biến để xác định xem có cần xử lý thêm dữ liệu hay không. Bằng cách đó, thiết bị có thể tiêu thụ điện năng cực thấp.
Công ty gọi công nghệ thu được là “dòng điện nhỏ” hoặc những giọt năng lượng cực nhỏ cần thiết để theo dõi tình trạng của các thiết bị mới.
Mô-đun I3, có kích thước bằng một phần tư, là sản phẩm dành cho các nhà phát triển thiết bị điện tử tập trung vào đo lường tình trạng máy. Nó đi kèm với đèn hiệu BLE tích hợp cho mạng lưới công nghiệp.
Thuật toán SmartEdge
Giải pháp tổng thể cho phép triển khai IoT mới nhất, tiêu tốn ít năng lượng là Nền tảng cảm biến thông minh của TDK, bao gồm các cảm biến và phần mềm với AI biên, khả năng kết nối và điện toán đám mây. Giải pháp tận dụng thuật toán SmartEdge AI của công ty.
Các thuật toán cho phép người dùng chạy máy học ở biên, sử dụng các tính năng cảm biến chọn lọc như cấu hình rung hoặc yêu cầu về nhiệt độ để xác định điều gì đang diễn ra và khi nào dữ liệu cần được chuyển tiếp đến máy chủ.
Người dùng có thể áp dụng TDK I3 hoặc các thiết bị cảm biến IoT khác trên máy móc trong nhà máy hoặc khu công nghiệp, sau đó bắt đầu theo dõi dữ liệu về âm thanh, độ rung hoặc nhiệt độ do mỗi máy phát ra. dữ liệu đến điểm truy cập Wi-Fi khi cần thiết.
Tuy nhiên, hệ thống này chỉ nhằm mục đích gửi dữ liệu liên quan lên đám mây. Nền tảng biên thông minh của TDK sẽ suy đoán các điều kiện cụ thể trước khi truyền dữ liệu đó.
Dễ dàng tích hợp với ít kỹ thuật hơn
Tran cho biết, để xây dựng trí thông minh AI của các nhà phát triển thành một cảm biến, quy trình này cần một số bước.
Ông nói: “Bạn cần có khả năng tạo ra thuật toán siêu nhỏ để có dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất cũng như chi phí và độ trễ”.
Ông nói thêm rằng bước tiếp theo là yêu cầu các kỹ sư AI sẵn sàng viết thuật toán cho mỗi lần triển khai và trong một số trường hợp, cho từng loại thiết bị cảm biến hoặc thiết bị mà thiết bị đó đang giám sát.
Để đạt được mục tiêu đó, TDK gần đây đã mua lại công ty phụ Qeexo của Carnegie Mellon, công ty đã tạo ra các công cụ dành cho nhà phát triển giúp đơn giản hóa quy trình.
Một tập hợp các thuật toán học máy
Trong hầu hết các trường hợp, các kỹ sư hoặc nhà phát triển sẽ cần tiến hành lập mô hình và mã hóa bằng cách sử dụng mã C hoặc C++ trong Python — tận dụng các chuyên gia miền được đào tạo để hiểu dữ liệu đó để họ có thể gắn nhãn cho nó. Tuy nhiên, các kỹ sư AI có thể bỏ qua một số quy trình với công nghệ này. giải pháp, một cảm biến có thể sử dụng bất kỳ thuật toán nào trong số 18 thuật toán học máy được thiết kế cho cảm biến cạnh.
Các nhà phát triển chọn thuật toán, chuyển đổi nó thành mã máy, sau đó tải nó xuống cảm biến, sau đó áp dụng cảm biến vào máy để bắt đầu theo dõi dữ liệu.
Chuyển đổi sản xuất sang công nghiệp 4.0
Trần cho biết: “Chúng tôi tin rằng loại giải pháp này thực sự cần thiết để mở rộng quy mô cho công nghiệp 4.0”.
Công nghệ này đang được áp dụng bởi các công ty như nhà máy sử dụng cảm biến thông minh cũng như các nhà cung cấp giải pháp cấp phép cho công cụ của TDK và tạo ra các sản phẩm AI tiên tiến của riêng họ.
“Chúng tôi tập trung vào việc sử dụng công cụ này kết hợp với các thiết bị của chúng tôi như I3 và để thực sự giúp các nhà máy chuyển mình sang thế giới kỹ thuật số,” Trần nói và cho biết thêm đối với anh, đó là một cách để dân chủ hóa các giải pháp IoT và AI.
Mục tiêu là giúp các công ty có thể triển khai giải pháp mà không cần thuê kỹ sư bên ngoài.
Khả năng tự phát triển
Bằng cách đó, một số công ty có thể phát triển giải pháp IoT của mình mà không cần thuê chuyên gia bên ngoài. David Almoslino, SVP tiếp thị doanh nghiệp cho biết: “Họ có thể tự làm điều đó, giúp đơn giản hóa mọi thứ một cách đáng kể”.
Năm ngoái, Procter and Gamble đã công bố việc sử dụng công cụ này để phát triển sản phẩm của họ, công ty cho biết công cụ này sẽ giúp giảm thời gian phát triển thuật toán AI của họ nhưng họ chưa chia sẻ cụ thể cách họ sử dụng công nghệ này.
Công nghệ này giúp các công ty quản lý tốt hơn các điều kiện ngay cả tại địa điểm của khách hàng. Ví dụ: các công ty bán hoặc cho thuê thiết bị được sử dụng tại địa điểm sản xuất có thể xác định các vấn đề có thể phát sinh. Trong trường hợp hỏng hóc, họ sẽ có quyền truy cập vào dữ liệu khắc phục sự cố ngay cả trước đó nhân viên phục vụ có mặt tại chỗ.
