Desbloqueando o potencial dos sistemas IoT: o papel do Deep Learning e da IA

A Internet das Coisas (IoT), uma rede de dispositivos interligados equipados com sensores e software, revolucionou a forma como interagimos com o mundo que nos rodeia, permitindo-nos recolher e analisar dados como nunca antes.

À medida que a tecnologia avança e se torna mais acessível, mais objetos são equipados com conectividade e capacidades de sensores, tornando-os parte do ecossistema IoT. Espera-se que o número de sistemas IoT ativos atinja 29,7 mil milhões até 2027, marcando um aumento significativo em relação aos 3,6 mil milhões de dispositivos registados em 2015. Este crescimento exponencial exige uma enorme procura de soluções para mitigar os desafios computacionais e de segurança das aplicações IoT. Em particular, a IoT industrial, a indústria automóvel e as casas inteligentes são três áreas principais com requisitos específicos, mas partilham uma necessidade comum de sistemas IoT eficientes para permitir funcionalidade e desempenho ideais.

Aumentar a eficiência dos sistemas IoT e desbloquear o seu potencial pode ser alcançado através da Inteligência Artificial (IA), criando arquiteturas AIoT. Ao utilizar algoritmos sofisticados e técnicas de aprendizado de máquina, a IA capacita os sistemas IoT a tomar decisões inteligentes, processar grandes quantidades de dados e extrair insights valiosos. Por exemplo, esta integração impulsiona a otimização operacional na IoT industrial, facilita veículos autónomos avançados e oferece gestão inteligente de energia e experiências personalizadas em casas inteligentes.

Entre os diferentes algoritmos de IA, o Deep Learning que aproveita redes neurais artificiais é muito apropriado para sistemas IoT por vários motivos. Um dos principais motivos é a capacidade de aprender e extrair recursos automaticamente dos dados brutos do sensor. Isto é particularmente valioso em aplicações IoT onde os dados podem ser desestruturados, ruidosos ou ter relacionamentos complexos. Além disso, o Deep Learning permite que os aplicativos IoT lidem com dados em tempo real e de streaming com eficiência. Esta capacidade permite análises e tomadas de decisões contínuas, o que é crucial em aplicações urgentes, como monitoramento em tempo real, manutenção preditiva ou sistemas de controle autônomos.

Apesar das inúmeras vantagens do Deep Learning para sistemas IoT, a sua implementação tem desafios inerentes, como eficiência e segurança, que devem ser abordados para aproveitar plenamente o seu potencial. OVeryEeficienteDeepeuganhando emIoT(VEDLIoT) visa resolver esses desafios.

Uma visão geral de alto nível dos diferentes componentes do VEDLIoT é apresentada na Figura 1. A IoT é integrada ao Deep Learning pelo projeto VEDLIoT para acelerar aplicações e otimizar a eficiência energética da IoT. O VEDLIoT atinge esses objetivos através da utilização de vários componentes principais:

O VEDLIoT concentra-se em alguns casos de uso, como métodos de interação orientados à demanda em casas inteligentes (ver Fig. 2), aplicações industriais de IoT como Classificação de Condição de Motor e Detecção de Arco, e o sistema de Frenagem Automática de Emergência para Pedestres (PAEB) no setor automotivo ( veja a Figura 3). O VEDLIoT otimiza sistematicamente esses casos de uso por meio de uma abordagem ascendente, empregando engenharia de requisitos e técnicas de verificação, conforme mostrado na Figura 1. O projeto combina conhecimento de nível especializado de diversos domínios para criar um middleware robusto que facilita o desenvolvimento por meio de testes, benchmarking, e estruturas de implantação, garantindo, em última análise, a otimização e a eficácia dos algoritmos de Deep Learning nos sistemas IoT. Nas seções a seguir, apresentamos brevemente cada componente do projeto VEDLIoT.

Vários aceleradores estão disponíveis para uma ampla gama de aplicações, desde pequenos sistemas embarcados com orçamentos de energia na faixa de miliwatts até plataformas de nuvem de alta potência. Esses aceleradores são categorizados em três grupos principais com base em seus valores de desempenho máximo, conforme mostrado na Figura 4.

O primeiro grupo é a categoria de consumo de energia ultrabaixo (<3 W), que consiste em núcleos estilo microcontrolador com eficiência energética combinados com aceleradores compactos para funções específicas de Deep Learning. Esses aceleradores são projetados para aplicações IoT e oferecem interfaces simples para fácil integração. Alguns aceleradores nesta categoria fornecem interfaces de câmera ou áudio, permitindo tarefas eficientes de visão ou processamento de som. Eles podem oferecer uma interface USB genérica, permitindo que funcionem como dispositivos aceleradores conectados a um processador host. Esses aceleradores de consumo ultrabaixo são ideais para aplicações IoT onde a eficiência energética e a compactação são considerações importantes, proporcionando desempenho otimizado para tarefas de Deep Learning sem consumo excessivo de energia.