หน่วยที่ 2

การประมวลผล

          4 องค์ประกอบหลักของ IoT คือ: เซนเซอร์ เครือข่าย การประมวลผลข้อมูล และอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ในกรณีส่วนใหญ่ กระบวนการจะเป็นไปตามวงจรที่ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนง่าย ๆ ได้แก่ อินพุต การประมวลผล และเอาต์พุต

       อย่างแรก ข้อมูลเซนเซอร์ดิบที่ตรวจจับได้ต้องผ่านการล้างข้อมูลและประมวลผลก่อน การประมวลผลจะบรรลุผลได้โดยใช้เทคนิคข้อมูลต่าง ๆ เช่น การลดสัญญาณรบกวนข้อมูล การคาดคะเนข้อมูล และการตรวจจับข้อมูลผิดจากพวก การรวบรวมข้อมูล และเทคนิคการจัดการข้อมูลอื่น ๆ (การจัดประเภท การเรียงลำดับ และการคำนวณ) การรวมข้อมูลหรือการรวมเซนเซอร์เป็นกระบวนการรวมแหล่งข้อมูลตั้งแต่สองแหล่งขึ้นไป ซึ่งช่วยในการสร้างระบบไดนามิกที่แม่นยำและสม่ำเสมอมากขึ้นโดยมีผลลัพธ์ในการใช้งานที่หลากหลาย

        ระบบ IoT ต้องการความสามารถในการคำนวณเป็นพิเศษสำหรับข้อมูลและการจัดเก็บข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเป็นสิ่งสำคัญในการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล และบรรลุผลตามที่ต้องการ การเรียนรู้ของเครื่องจักร ปัญญาประดิษฐ์ และเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกมอบโซลูชันที่น่าสนใจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเซนเซอร์ IoT จำนวนมาก เทคโนโลยีเหล่านี้เป็นตัวพลิกเกม เนื่องจากสามารถใช้เพื่อปรับให้กระบวนการทำงานโดยอัตโนมัติ คาดการณ์ความผิดพลาดของอุปกรณ์ และติดตามภัยคุกคามด้านความปลอดภัยแบบ

เรียลไทม์ เมื่อโซลูชันทำงานอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ AI จะใช้อุปกรณ์เครือข่าย IoT ที่เชื่อมต่อเพื่อช่วยนำทาง การประยุกต์ AI มาใช้กับการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล IoT องค์กรสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยุ่งเหยิงเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว และตอบสนองต่อเงื่อนไขได้แบบเรียลไทม์

         มีความจำเป็นต้องผสมผสานเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ต่าง ๆ เช่น Edge Computing, Cloud Computing และ Fog Computing เพื่อบรรลุการคำนวณที่มีประสิทธิภาพของโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ Edge จะเน้นวิเคราะห์ข้อมูลที่ Edge ของเครือข่าย มากกว่าที่จะวิเคราะห์ในจุดศูนย์รวมข้อมูล ข้อมูลสามารถถูกวิเคราะห์ได้แบบเรียลไทม์บนอุปกรณ์ของตัวมันเอง หรือบนระบบเกตเวย์ใกล้เคียงที่เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT อุปกรณ์ Edge อาจทำหน้าที่เป็นเกตเวย์ ทำให้อุปกรณ์อื่น ๆ บนเครือข่ายสามารถสื่อสารกับฮับ IoT อื่นได้ เกตเวย์ Edge เป็นจุดเชื่อมต่อเครือข่ายสำหรับแอปพลิเคชันที่สื่อสารกับบริการบนคลาวด์ นอกจากนี้ มันมักจะทำการแปลข้อมูลเครือข่ายระหว่างเครือข่ายที่ใช้โปรโตคอลที่แตกต่างกัน

        Cloud Computing ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยีระบบกระจายแบบขนานบนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ระยะไกล จัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลที่สร้างโดยเซนเซอร์ IoT ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถให้บริการที่มีประสิทธิภาพแก่แอปพลิเคชัน IoT ในการประมวลผลข้อมูลเซนเซอร์ IoT ระดับ Fog คุณลักษณะข้อมูลเซนเซอร์จะถูกดึงและประมวลผลเพื่อจำแนกรูปแบบสัญญาณที่แตกต่างกันโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ตามผลลัพธ์ของการจำแนกโครงข่ายประสาทเทียม การระบุเหตุการณ์ และการตัดสินใจจะดำเนินการที่ระดับ Fog

        แพลตฟอร์มการประมวลผล IoT แบบ Edge และการคำนวณที่ใช้คอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ช่วยให้นักออกแบบมีโซลูชันที่คุ้มค่า และได้รับการสนับสนุนเป็นอย่างดี นอกจากนี้ ยังมีชุดอุปกรณ์และเครื่องมือเพื่อการพัฒนาที่หลากหลายสำหรับแพลตฟอร์มที่ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) ไมโครโปรเซสเซอร์ (MPU) โปรเซสเซอร์สัญญาณดิจิทัล (DSP) และอุปกรณ์ลอจิกแบบโปรแกรมได้ (FPGA) ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการออกแบบและพัฒนาระบบที่ใช้ IoT