La nuova frontiera dell’IoT: analisi dei dati e manutenzione predittiva

Il Machine Learning – il cui è acronimo è ML e la cui traduzione letterale in italiano corrisponde ad “apprendimento automatico” – è una tecnologia che sta prendendo piede da qualche tempo e che promette di essere la chiave di una svolta significativa nei prossimi anni.

In DuckMa, il Machine Learning si sposa con l’IoT attraverso la piattaforma Google Cloud IoT, strumento che ci consente di connettere, elaborare, archiviare e analizzare i dati.

Machine Learning: Cos’è?

Il Machine Learning consente di insegnare a device come computer o robot a completare determinate azioni. Il processo di apprendimento non è one shot, ma è assimilabile a quello degli esseri umani, che correggono gli errori e migliorano nel tempo sulla base dell’esperienza.

Nella pratica il processo di Machine Learning si basa su algoritmi specifici, strutturati per far sì che le macchine possano apprendere le informazioni necessarie direttamente dai dati.

Gli algoritmi utilizzati nel Machine Learning non prevedono formule predeterminate, ma si evolvono in modo “adattivo” ogni qualvolta entrano in contatto con nuove esperienze da cui imparare.

In sostanza è come se i computer seguissero un percorso scolastico o didattico in cui le competenze si accumulano man mano, un iter che consente poi alle stesse macchine di attingere alle informazioni apprese per prendere decisioni oculate.

E dato che come abbiamo visto le macchine non fanno tutto da sé, potremmo paragonare gli algoritmi agli insegnanti. Torna il ragionamento?

Tipologie di Machine Learning

In linea generale, possiamo distinguere due diversi approcci al Machine Learning: il primo prevede che il computer abbia a disposizione esempi completi da utilizzare come traccia per completare l’intero processo richiesto.

Abbiamo due possibilità: nel primo caso viene individuato il nesso fra i dati e le informazioni fornite ( parliamo di Machine Learning Supervisionato, in inglese Supervised Learning), mentre nel secondo il software lavora senza aiuti particolari e per questo motivo si parla di Machine Learning non Supervisionato (Unsupervised Learning).

Secondo questa casistica al computer vengono forniti set di dati, ma non viene specificato quale sia il risultato atteso, a differenza di quanto accade nel Machine Learning Supervisionato.

È dunque la macchina a risalire a un percorso logico che colleghi le informazioni, creando così schemi e modelli che non sono definiti a priori.

Oltre ai due approcci presentati, ce ne sono altri che sono di fatto sottoinsiemi di quanto descritto sinora.

Nel Machine Learning con Apprendimento per Rinforzo, il sistema “lavora” in un ambiente dinamico che fornisce gli input e riceve un rinforzo (una sorta di ricompensa) quando raggiunge correttamente l’obiettivo, imparando anche dagli errori commessi che il sistema può riconoscere perché associati a “punizioni”.

Un metodo che prende come modello il condizionamento operante di Skinner, in cui è presente un rinforzo positivo ed un rinforzo negativo per influenzare un particolare comportamento.

In questo caso il parallelismo con il comportamentismo avviene attraverso il meccanismo di ricompensa o punizione, su uno stimolo e sulla relativa risposta (premio o punizione).

Anche in questo caso, ciò che accade è assimilabile all’apprendimento degli esseri umani, soprattutto dei bambini. Per quanto l’argomento sia molto tecnico, insomma, fornisce molti spunti per parallelismi concreti che consentono di comprenderlo meglio.

In aggiunta alle tipologie di Machine Learning sin qui menzionate, vale la pena ricordare il Machine Learning con Apprendimento Semi Supervisionato, un modello “ibrido” in cui il computer ha a disposizione un set di dati che risulta però incompleto al fine di incentivare l’apprendimento.

Nel set di dati forniti sono presenti sia esempi completi, come avviene nel Machine Learning Supervisionato, sia informazioni che non specificano l’obiettivo atteso come nel Machine Learning non Supervisionato.

Machine learning e intelligenza artificiale

Spesso nel linguaggio comune i significati di Machine Learning e Intelligenza Artificiale vengono sovrapposti come se facessero riferimento al medesimo significato.

In realtà si tratta di due concetti differenti, vediamo come:

• L’Intelligenza Artificiale fa riferimento alle funzioni delle macchine che simulano il sistema cognitivo umano, come per esempio la capacità di apprendere, di raggiungere un obiettivo o di risolvere un determinato problema;
• Con Machine Learning intendiamo invece tutto il sistema di algoritmi che automatizzano l’apprendimento dei computer in assenza di programmazione, con le modalità che abbiamo visto nel paragrafo precedente.

Date le definizioni, si può concludere che il Machine Learning è una sottocategoria dell’Intelligenza Artificiale.

Gli Ambiti di Applicazione del Machine Learning

Il Machine Learning trova attualmente diverse applicazioni, alcune delle quali entrano in gioco regolarmente nella nostra vita quotidiana addirittura senza che noi ce ne rendiamo conto.

Vediamone alcune:

• Motori di Ricerca: Le risposte che ci vengono fornite dalla SERP (la pagina dei risultati) sono veicolati da algoritmi di Machine Learning non Supervisionato;
• Filtri Anti-Spam: Come ormai tutti sappiamo, le e-mail che riceviamo passano attraverso filtri anti-spam, “incaricati” di separare le mail “buone” dallo spam, appunto. Questi filtri apprendono costantemente al fine di individuare messaggi spam e per agire coerentemente, per esempio non consegnando il messaggio o recapitandolo nella casella “Spam”;
• Sistemi Anti-Frode e di Prevenzione: Il discorso è analogo a quello dei filtri anti-spam, solo che in questo caso gli algoritmi seguono percorsi più complessi per individuare nessi logici fra eventi, comportamento dell’utente e informazioni utili a individuare eventi inconsueti e pertanto potenzialmente allarmanti;
• Riconoscimento Vocale;
• Automobili a Guida Autonoma: In questo ambito specifico entra in gioco il Machine Learning con Apprendimento per Rinforzo;
• Contenuti Consigliati: Quando leggiamo un articolo online o guardiamo film e serie tv utilizzando servizi come Netflix, ci vengono forniti ulteriori contenuti che il sistema presume potrebbero piacerci in base a quanto abbiamo già letto o visto. Questo è possibile grazie al Machine Learning: il sistema apprende dal nostro comportamento e restituisce di conseguenza il suo “verdetto”.  

In DuckMa abbiamo realizzato diverse applicazioni nel settore Industrial IoT.

Leggi il nostro case study sull’App Arianna, per l’azienda Automazioni industriali, in cui abbiamo introdotto un sistema per monitorare da remoto, in pochi e semplici passaggi, sia lo stato della macchina che le sue informazioni chiave.

Clicca sull’immagine per leggere il case study.

Machine Learning e Sviluppo di Applicazioni Mobili

Il Machine Learning ha preso piede e si è sviluppato inizialmente sui computer, ma la tendenza che si sta affermando è l’utilizzo del Machine Learning nello sviluppo di app.

Questo perché gli smartphone di ultima e ultimissima generazione hanno le caratteristiche adatte per apprendere processi garantendo la medesima efficienza di un computer.

Questo trend è confermato anche dal fatto che Google ha lanciato software che si basano su reti neurali artificiali e incorporano la traduzione da una lingua a un’altra; queste tecnologie sono ottimizzate per smartphone e possono operare anche in assenza di una connessione internet.

Ci sono anche brand noti che stanno mettendo a punto smartphone in grado di funzionare senza collegamenti alla rete internet, in grado di supportare geolocalizzazioni e realtà aumentata.

IoT e Machine Learning

Il Machine Learning trova una delle sue applicazioni cardine nell’ambito dell’Internet of Things. In particolare, il binomio Machine Learning e IoT confluisce nella cosiddetta Manutenzione Predittiva (Predictive Maintenance): i sistemi che controllano il funzionamento delle macchine e degli oggetti connessi sono in grado di fare delle autodiagnosi a ciclo continuo che consentono di prevedere possibili anomalie o guasti.

In questo modo si riducono i tempi di fermo macchina e si contengono i costi.

In DuckMa siamo specialisti nello sviluppo di Applicazioni IoT, nell’immagine trovi Blue Devil: l’app sviluppata per migliorare l’efficienza di un trituratore industriale.

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IOT, machine learning e data mining

La Manutenzione Predittiva, al pari di altre applicazioni del Machine Learning, non può prescindere dall’affermazione di una nuova cultura: la cultura dell’analisi del dato che nel mondo anglosassone va sotto il nome di Data Mining. I

l Data Mining è fondamentale per analizzare i big data e per individuare collegamenti per niente scontati e spesso molto interessanti fra diversi set di dati. Per farlo, è necessario raccogliere i dati, conservarli e, naturalmente, analizzarli.

Ed è proprio qui che il Machine Learning si rivela un vero e proprio asso nella manica grazie alla sua capacità di fornire set di dati e strumenti come pure gli algoritmi di apprendimento affinché le macchine possano individuare le relazioni più utili e interessanti fra i dati.

Machine learning e data mining: la google IOT platform

Come già accennato, anche Google sta mettendo a punto strumenti ad hoc per il Machine Learning e per l’IoT. In particolare parliamo di Google Cloud IoT, un set completo di strumenti che consentono di collegare, elaborare, archiviare e analizzare i dati.

In una parola, il software di Google consente di portare avanti il Data Mining.

Piaciuto l’articolo? Abbiamo deciso di scriverne diversi sull’argomento IoT e sui nostri casi di successo per le app realizzate in questo settore. Spero tu abbia gradito la lettura, ti aspettiamo per il prossimo!