Detecte anomalias de voltagem em dispositivos IoT dom√©sticos  

Use Node-RED e Watson IoT para desenvolver um aplicativo que detecte anomalias em dados do sensor

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Especialistas preveem a exist√™ncia de mais de 20 bilh√Ķes de dispositivos IoT no mundo at√© 2020, sendo que grande porcentagem desses dispositivos estar√° em nossas casas. Esta jornada do desenvolvedor lhe deixar√° em posi√ß√£o de vantagem no desenvolvimento de dispositivos conectados em casa. Usando APIs Node-RED e Watson IoT, voc√™ aprender√° a desenvolver um aplicativo IoT cognitivo que detecte irregularidades na voltagem de dispositivos dom√©sticos conectados.

By Laura Bennett, Bradon Kanyid, Romeo Kienzler

Overview

Hoje, a Internet das Coisas √© uma realidade e, de acordo com uma procura r√°pida no Google, especialistas est√£o prevendo que pelo menos 20 bilh√Ķes de dispositivos estar√£o conectados at√© 2020. Independentemente do tipo de desenvolvimento feito, seja sistemas corporativos ou jogos para celulares, voc√™ ter√° que saber conectar um dispositivo ‚ÄĒ qualquer dispositivo ‚ÄĒ a um ecossistema IoT maior.

Al√©m da inclus√£o de um grande n√ļmero de dispositivos conectados, os desenvolvedores de IoT tamb√©m dever√£o entender a computa√ß√£o cognitiva. Seu aplicativo pode capturar as entradas que recebe e aprender com os dados?

Então, por onde começar? Por aqui. Este padrão de código conduz você pelo processo de desenvolvimento de um aplicativo IoT cognitivo. Seu aplicativo terá um aprendizado de ponta em sua rede; ou seja, você afastará a computação da nuvem ou data center em direção aos sensores que estão recebendo a entrada. A computação acontece no gateway, próximo de sensores e agentes (e pode acontecer ainda mais perto da ponta em um microcontrolador entre o gateway e os sensores e agentes).

Neste padrão de código, você usará a nuvem para detectar anomalias em um dispositivo bem familiar para todos, a máquina de lavar. Você pode não achar tão interessante monitorar sua máquina de lavar, mas imagine o que acontece quando você lava com água quente por engano. Você ficará um tanto nervoso quando suas toalhas vermelhas transformarem todo o seu guarda-roupa em cor de rosa. Ou pior, e se sua máquina estiver girando muito rápido? Com certeza você ficará ainda mais nervoso se tiver que trocar um motor queimado. E também ficará um pouco mais pobre.

Vamos supor que você tenha uma máquina de lavar com três sensores:

  • Temperatura de fluidos
  • Dureza da √°gua
  • Velocidade do motor

√Č poss√≠vel desenvolver facilmente um aplicativo que se comunique com esses sensores. Quando um sensor capta uma instabilidade, seu aplicativo envia um comando para desativ√°-lo. Al√©m disso, voc√™ poder√° salvar e armazenar dados para fazer an√°lises de um dia para o outro. Um algoritmo de aprendizado de m√°quina no gateway de ponta pode otimizar os resultados e observar proativamente, por exemplo, se a temperatura est√° aumentando com rapidez. √Č poss√≠vel ent√£o desativar a m√°quina e enviar uma notifica√ß√£o de servi√ßo antes que ocorra uma grande cat√°strofe.

√Č poss√≠vel ver onde isso vai chegar. Qualquer desenvolvedor capaz de gravar um c√≥digo que ajude donas de casa a economizar dinheiro ser√° requisitado. Conclua este padr√£o de c√≥digo, aprenda a criar aplicativos IoT cognitivos de valor e mantenha suas aptid√Ķes ‚ÄĒ e suas roupas ‚ÄĒ em ordem.

Flow

  1. Os três sensores da máquina de lavar são: 1) temperatura de fluidos 2) dureza da água 3) velocidade do motor.
  2. O simulador de dispositivo Node-RED Edge simula dados do dispositivo; nesse caso, é o Raspberry Pi simulado. O Raspberry Pi é conectado à máquina de lavar com dados fluindo continuamente dos sensores para o Raspberry Pi. O Raspberry Pi simulado (ou seja, o dispositivo Node-RED Edge) é conectado à Internet por Ethernet e transmite dados para o Watson IoT Platform.
  3. O Watson IoT Platform usa o broker de mensagem MQTT e age como uma ligação assíncrona entre todos os componentes no modelo operacional IoT. Ele publica dados de volta para o dispositivo Node-RED Edge (em um caso real, se detectasse uma anomalia, ele enviaria uma mensagem de volta para a máquina para desativar seu motor). O Watson IoT Platform também transmite dados para a nuvem Node-RED, que, subsequentemente, os envia para o armazenamento.
  4. A nuvem Node-RED assina os dados que chegam do Watson IoT Platform. Ela é usada para transmitir dados do sensor IoT para o armazenamento em nuvem (Cloudant) para que a análise em lote possa ser executada posteriormente.
  5. O Modelo de Ponta √© composto por um algoritmo de detec√ß√£o de anomalia em tempo real chamado moving z-score, que detecta padr√Ķes de comportamento anormal em s√©ries temporais do sensor.
  6. O repositório Cloudant é usado para processamento de análise em lote para identificar tendências.

Components

Banco de dados NoSQL do Cloudant

Uma camada de dados gerenciada, criada para aplicativos móveis e web que usa um esquema de JSON flexível.

Node-RED

Uma ferramenta de programação para conexão de dispositivos, APIs e serviços on-line.

Plataforma Watson IoT

Conecte seu dispositivo, envie dados à uma plataforma Cloud, configure e gerencie seus dispositivos e use APIs para conectar aplicativos aos dados do dispositivo.

Technologies

Inteligência Artificial

Tecnologias cognitivas capazes de entender, raciocinar, aprender e interagir como seres humanos.

Databases

Reposit√≥rio para armazenar e gerenciar cole√ß√Ķes de dados.

IoT

Uma inter-rede de grandes volumes de dispositivos físicos, permitindo a coleta e a troca de dados.

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