数学与计算

小型计算机在工业上找到了一个利基市场

字号+ 作者:admin 来源:小丑鱼-分享科普知识 2019-11-29 10:43

物联网(IoT)对不同的人意味着不同的事物。你的定义是什么? 我认为我们已经做了些事,因为物联网设备的最早示例(人们在听到物联网一词时经常想到的示例)是消费类产品,例如连接互联网的灯泡,由Nest公司生产的智能开关和恒温器。我本人拥有一个Nest,但从这样的角度来思考IoT会产生误导。连接设备的

  物联网(IoT)对不同的人意味着不同的事物。你的定义是什么?

  我认为我们已经做了些事,因为物联网设备的最早示例(人们在听到“物联网”一词时经常想到的示例)是消费类产品,例如连接互联网的灯泡,由Nest公司生产的智能开关和恒温器。我本人拥有一个Nest,但从这样的角度来思考IoT会产生误导。连接设备的大多数潜力都在工业方面,因为在那里,应用不受人类关注的限制。

  作为消费者,您一生中将拥有的物联网对象数量将是可数的。您可能有一个智能恒温器。您可能拥有像亚马逊的Alexa这样的数字助理类型的对象。您可能需要一些家庭自动化来打开和关闭照明灯并打开车库门。但从根本上讲,您只有太多时间与连接的对象进行交互。工业物联网更有趣,因为它主要是与其他机器对话的机器,并且只要能够获得投资回报,该市场的规模就没有限制。

  工业IoT对象的市场很大,因为您可以节省很多钱。举例来说,制造过程中存在的效率低下是如此之大,如此明显,以至于您可以投入大量额外的自动化和监控设备,并且很快就会获得可观的收益。因此,对我而言,物联网更多地是关于工厂,并使工业流程比消费产品更平稳地运行。

小型计算机在工业上找到了一个利基市场

  什么样的工业流程?

  我将为您提供制造Raspberry Pi的工厂的示例。这家工厂位于南威尔士州,面积绝对庞大。它归索尼所有,他们在那里也做很多其他事情。他们使用的工业设备往往在背面有数据端口,通常是以太网端口或串行端口,这些数据端口散发出有关机器性能的数据-但从历史上看,几乎总是没有人在听。

  原因是要正确侦听,您需要一些东西来连接到那些数据端口并对数据进行一些预处理。然后,您需要将处理后的数据通过网络回传到可以存储该数据的计算机,直到您准备对其进行分析为止。但是直到最近,还没有便宜,低功耗和紧凑的设备可以插入数据端口,而且如果要备份数据集,也没有地方可以存储结果。我们还缺乏提取数据并将其转换为信息的必要的算法专业知识,这些信息将产生有关如何改善机器性能的见解。

  现在,随着数据存储成本的下降,机器学习技术的兴起以及像Raspberry Pi这样的小型计算机的出现,这一切都发生了变化。您可以将某种东西插入工业设备中以捕获该数据流。您需要在某个地方放置捕获的数据。通过网络将其重新获得之后,您便拥有了从中获取信息所需的工具。因此,索尼所做的就是添加一个全新的监视层,以观察设备的行为并将其馈送到“大数据”分析操作中-并且在不破坏公司一直用于该设备的现有工业控制系统的情况下完成了此操作。年份。

  小型设备还可以如何使用?

  有很多示例,但我最喜欢的一个是有人将Raspberry Pi连接到他们的电梯中的麦克风上,并记录了电梯运行的声音。一旦他们积累了足够的数据,就可以预测出不久的将来电梯需要维护的意义上,便能够确定哪些声音不好。工业上的Raspberry Pi部署大部分都是这样,从某种意义上说,它们涉及监视而不是控制,尽管这种情况已经开始改变。

  是什么让Raspberry Pi这样的小型计算机适合这些“机器与机器对话”的应用程序?

  低成本和可入侵性都很重要,因为它们一起降低了实验成本。我们希望人们能够尝试这些东西,使用他们可利用的任意预算,向他们的生产线添加监视和自动化,而不必陷入特定供应商的困境。这样他们就可以快速进行实验,如果结果不理想,那很好,他们只花了50英镑购买了Raspberry Pi。但是,如果它们取得了积极的成果,那么这些计算机的低单位成本将使它们能够扩大规模,同时保持良好的投资回报率(ROI)。在某些行业中,回报是非常大的,但使用50英镑的产品所获得的ROI计算仍要比使用500英镑的产品所赢得的ROI多得多,这在诊断设备方面是我们曾经的做法。

  投资回报率的计算还有第二个方面,即总拥有成本。如果插入PC并使其闲置,则每年将消耗数十磅的电力。使用像Raspberry Pi这样的小型计算机,其重量下降到几磅,多年来,两者之间的差额逐渐增加。Raspberry Pi中缺少活动部件,这也使其坚固耐用,因此您不必经常更换它们。打造一台强大的机器对我们而言至关重要,因为我们希望孩子们使用它们,并且我们用于该指标的指标也对行业有用。电脑的最恶劣环境是:石油钻机还是孩子的卧室?

  安全是有关物联网的讨论中经常提到的另一个主题。您如何确保这些机器对机器对话的安全?

  每当您谈论一个光荣的“大数据”世界时,设备在其中徘徊着大量数据,人们对此会感到不安。那不是不合理的。几年前有人制造了一台IoT电视,实际上是在录制您房屋中发生的所有事情,并将其传送到“云”数据中,人们为此感到恐惧。

  我家里没有Alexa型设备。我谈论的秘密太多了;我的妻子也在Raspberry Pi工作,所以我们经常谈论生意。但是,在工业环境中也会出现同样的问题,我认为本地数据处理是解决方案的一部分。如果您正在运行机器学习类型的应用程序,则可能无法在本地训练算法。但是一旦获得了预训练的模型,就可以使用Raspberry Pi上的处理器进行本地推理。您可以想象构建一个监视系统,该监视系统由一些廉价的传感器组成,这些传感器通过蓝牙连接到Raspberry Pi,该传感器将这些传感器的数据进行汇总,进行一些处理,然后通过网络发送相对少量的相关数据。

  在计算的许多历史中,进步一直在制造更快,功能更强大的计算机。重点是否正在改变?如果改变了,这将告诉我们该领域的未来方向吗?

  我认为处理器速度的免费回报时代已经接近尾声,因为我们的原子已经用完了。硅芯片上最小的结构现在间隔约7纳米,约70个原子,在这样的距离下,系统的物理和经济性都开始出现问题。我们对半导体行为的了解是基于每千个硅原子的统计模型,平均而言,其中嵌入了这么多掺杂原子。但是,当然,一旦将硅结构分开70个原子,就不再是统计过程,因此您的假设在物理方面开始被打破。同时,在经济方面,制造更快的芯片变得越来越昂贵。

  这是否意味着摩尔定律不再成立?

  摩尔定律只是在利益相关方(芯片设计人员,铸造厂和铸造设备制造商之间)之间真正达成的协议,即每单位面积硅的晶体管数量将以一定速率沿指数曲线增长。这是一种共识。但是,达成共识的趋势即将结束,这意味着我们开始看到对软件工程效率的新关注。我为此感到兴奋,因为我仍然是一名软件工程师,直到最近,由于计算机能力加倍意味着没有必要,因此一直很难争论编写更有效的代码。您只等了两年,您的代码运行速度就快了两倍。

  还有其他变化吗?

  我看到人们越来越注重通讯,这使计算机更容易与现实世界进行交互。孤立地在一台计算机上真正快速地进行大量数学运算并没有太多兴奋,而实际上,这是在我们的业务教育方面看到的。

  当我们构建第一个Raspberry Pi时,我不想在其上放置输入输出引脚,因为我认为孩子们会对使用它们编写程序感兴趣。当然,孩子真正喜欢使用Raspberry Pi进行的操作是与现实世界互动,构建气象站和机器人控制器等。也许那是预兆,或者说孩子们比我们更喜欢时代精神。他们感兴趣的事情就是我们现在都感兴趣的事情,它正在研究计算机可以为您解决的问题。现在免费回报时代已经结束,我认为我们可以扩大这个问题。

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