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Aplicar la inteligencia artificial y la predicción en Edge a los datos del IoT

En este tutorial, presento los pasos de alto nivel del taller práctico que enseña como implementar una arquitectura de computación edge. Usted descubrirá la forma de integrar sensores, conectividad inalámbrica, un dispositivo edge multiprocesador, un microcontrolador de baja potencia y bibliotecas de sensores en esta arquitectura edge para el IoT. Usted aprenderá cómo conectar su dispositivo edge a IBM Cloud y a Watson IoT Platform para crear una aplicación de Node-RED nueva. Usted puede utilizar el portal de ciencia de datos de Watson Studio para saber cómo crear un modelo de aprendizaje automático que se desplegará en su disposito edge. Y, lo que es más importante, aprenderá a ejecutar un modelo aprendizaje automático para predicciones en el dispositivo edge.

Si este tutorial le parece un poco desalentador, quizá prefiera comenzar con otro taller, «[Cómo configurar una red de malla para el edge del IoT] (/tutorials/create-iot-mesh-network).»

Espero que, caso no sea posible seguir exactamente los pasos de este taller, pueda usarlos como modelo para crear su solución edge para el IoT edge usando hardware y software similares.

Estos son los principales pasos de este tutorial:

  1. Instalar el dispositivo edge

  2. Crear las aplicaciones de Node-RED

  3. Crear, desplegar y ejecutar un modelo de aprendizaje automático

El proceso sigue esta serie de pasos.

Pasos para pasar de Sensores a Insights

Requisitos Previos

El dispositivo edge de este taller es el Kit Discovery STM32MP1 con la tarjeta de expansión de sensores IKS01A2 que se adjunta.

Es posible completar este tutorial usando una cuenta de IBM Cloud:

Paso 1. Instalar el dispositivo edge

Después de configurar la placa de desarrollo y conectar la placa de expansión de sensores, aprenderá como arrancar OpenSTLinux en el dispositivo edge, detectar la dirección IP de la wifi y conectarse al dispositivo edge. Después, ejecutará los programas de los sensores medioambientales para observar los datos de dichos sensores. Finalmente, después de conectar su navegador al Node-RED que se está ejecutando en el dispositivo edge, enviará los datos de los sensores a Watson IoT Quickstart.

  1. Desempaquete e instale la placa de desarrollo

  2. Encienda OpenSTLinux y conéctelo al dispositivo edge

  3. Ejecute los programas de los sensores medioambientales para ver los datos de los sensores

  4. Conéctelos al Node-RED del dispositivo edge

  5. Envíe los datos del dispositivo a Watson IoT Platform Quickstart

Paso 2. Cree las aplicaciones de Node-RED

Antes de empezar a crear sus aplicaciones de Node-RED, es necesario crear una aplicación inicial de IoT que se ejecute en IBM Cloud, abrir Watson IoT Platform para confirma que puede enviar/recibir datos desde su dispositivo edge, y registrar el dispositivo edge en Watson IoT Platform. Después, usted configurará Node-RED, instalará nodos adicionales, e importará un flujo preconstruido y, después, creará su primera aplicación de Node-RED que generará los datos de los sensores.

Después, creará su segunda aplicación de Node-RED – un panel de instrumentos de Node-RED – en IBM Cloud, que le permite experimentar con tipos de gráficos y representar en gráficos los datos de los sensores en tiempo real. También lanzará alertas cuando los datos de ese sensor lleguen al valor límite.

Finalmente, creará su tercera aplicación de Node-RED que almacena los datos de los sensores en una base de datos de Cloudant, dará formato al registro de la serie temporal de la base de datos, leerá los conjuntos de datos de la base de datos Cloudant y creará un gráfico de los datos históricos.

  1. Cree una aplicación inicial de IoT Platform

  2. Registre el dispositivo edge en Watson IoT Platform

  3. Instale y configure Node-RED en IBM Cloud

  4. Envíe los datos de su sensor desde el dispositivo edge, a través de MQTT, a Watson IoT Platform

  5. Reciba los datos del sensor en la aplicación de Node-RED que está en IBM Cloud

  6. Analice los datos del sensor en tiempo real en los gráficos del panel de control de Node-RED

  7. Almacene los datos del sensor en una base de datos Cloudant que esté en IBM Cloud

  8. Analice los datos históricos en gráficos del panel de instrumentos de Node-RED

Paso 3. Cree, despliegue y ejecute un modelo de aprendizaje automático

En este paso final, usted usará Watson Studio para crear un modelo de aprendizaje automático. Después, usará Node-RED en IBM Cloud para enviar el modelo al Node-RED que se ejecuta en el dispositivo edge. Finalmente, ejecutará el modelo del dispositivo edge con los datos entrantes del sensor para predecir si el sensor está retenido.

  1. Instale y configure Watson Studio en IBM Cloud

  2. Cree los datos de entrenamiento para entrenar un modelo de aprendizaje automático

  3. Lea los datos del sensor en la base de datos de Cloudant y cree un modelo para clasificar dichos datos

  4. Despliegue y ejecute el modelo de aprendizaje automático en el dispositivo edge

Resumen y próximos pasos

Con este tutorial intenté mostrarle cómo pasar de los sensores a los insights, del edge a la nube. Si quiere probarlo en otras soluciones de computación edge, vea los centros de Computación Edge e IBM Edge Application Manager.

Aviso

El contenido aquí presentado fue traducido de la página IBM Developer US. Puede revisar el contenido original en este link.