AIoT हे अभियांत्रिकीचे पुढचे मोठे क्षेत्र आहे

वेब आणि मोबाईल डेव्हलपमेंट आता प्रगल्भ झाले आहे. क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर ही आता एक सामान्य गोष्ट झाली आहे. जर तुम्हाला उच्च आर्थिक मागणी असलेली कठीण आव्हाने शोधायची असतील, तर भौतिक जगाकडे पहा.

AIoT हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि IoT इन्फ्रास्ट्रक्चरचे एकत्रीकरण आहे. हे क्षेत्र आता विस्तारण्यास सुरुवात करत आहे. जर तुम्ही वेब किंवा बॅकएंडमधून AIoT कडे वळलात, तर तुमच्या जुन्या धारणा मोडीत निघतील.

कनेक्टिव्हिटीची कधीही खात्री देता येत नाही. वेब डेव्हलपमेंटमध्ये, तुम्ही असे गृहीत धरता की API कॉल यशस्वी होईल. परंतु कारखान्यात, एखादे डिव्हाइस तासाभरासाठी ऑफलाइन असू शकते. तुम्हाला लोकल बफर्स, गहाळ झालेले टाइमस्टॅम्प्स आणि सेन्सरमधील त्रुटी हाताळाव्या लागतील. या गोंधळातही तुमच्या मॉडेल्सना निर्णय घ्यावे लागतील.

डेटाची गुणवत्ता हे एक अभियांत्रिकी आव्हान आहे. औद्योगिक सेन्सर डेटा अशुद्ध असतो. काळानुसार सेन्सर्समध्ये बदल (drift) होऊ शकतात. इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक इंटरफेरन्समुळे डेटा मध्ये अचानक चढ-उतार (spikes) येऊ शकतात. फर्मवेअरमधील बग्समुळे एरर कोड्स चुकीच्या रीडिंगमध्ये बदलू शकतात. कोणताही AI डेटाला स्पर्श करण्यापूर्वी तुम्हाला तुमच्या पाइपलाइनमध्ये संरक्षणात्मक उपाय तयार करावे लागतील.

येथे जोखीम अधिक मोठी आहे. वेबसाइटवरील चुकीच्या शिफारसीमुळे फक्त एक क्लिक वाया जातो. परंतु कारखान्यातील चुकीच्या अलर्टमुळे कामगाराला इजा होऊ शकते किंवा मशिनरीचे मोठे नुकसान होऊ शकते. यामुळे विश्वासार्हता आणि फेल्युअर मोड्ससाठी तुम्ही कशा प्रकारे सिस्टीम तयार करता, यात मोठा बदल होतो.

एका पूर्ण AIoT सिस्टमसाठी पाच स्तरांवर प्रभुत्व मिळवणे आवश्यक आहे:

  • Edge: मर्यादित वीज आणि मेमरी असलेल्या मायक्रो-कंट्रोलर्सवर मॉडेल्स चालवणे.
  • Connectivity: सिग्नलमधील खंड हाताळताना MQTT, LoRaWAN, किंवा Zigbee सारखे प्रोटोकॉल्स व्यवस्थापित करणे.
  • Data: सेन्सर रीडिंगच्या प्रचंड डेटा स्ट्रीम्स व्यवस्थापित करण्यासाठी टाइम-सीरीज डेटाबेस वापरणे.
  • AI/ML: विरळ (sparse) डेटावर मॉडेल्स प्रशिक्षित करणे आणि विस्कळीत व्हिज्युअल वातावरणाचे व्यवस्थापन करणे.
  • Application: आधुनिक डॅशबोर्ड्सना दशकांपासून चालत आलेल्या औद्योगिक प्रणालींशी जोडणे.

येथील समस्यांमध्ये खोलवर तांत्रिक ज्ञान असल्यास मोठे फळ मिळते. दीर्घकाळ सिस्टीम बंद राहिल्यानंतर डेटा सुसंगत करणे आणि उष्णता व कंपन (vibration) यांसारख्या विविध प्रकारच्या सेन्सर्सचा डेटा एकत्र करणे, अशी आव्हाने तुम्हाला भेडसावतील.

अभियांत्रिकी बाजारपेठ दुर्मिळ कौशल्यांना महत्त्व देते. जे डेव्हलपर्स Edge AI आणि हार्डवेअर-सॉफ्टवेअर इंटिग्रेशनमध्ये प्रभुत्व मिळवतील, त्यांना स्पर्धा खूप कमी आणि मागणी खूप जास्त असेल.

भौतिक जग आता बुद्धिमत्तेचा एक स्तर प्राप्त करत आहे. या क्षेत्रात लवकर प्रवेश करा.

तुमचा IoT किंवा edge AI मधील अनुभव काय आहे? तुमचे सर्वात कठीण आर्किटेक्चरल आव्हान कोणते होते?

स्रोत: https://dev.to/assettechinsights/aiot-is-the-engineering-frontier-most-developers-havent-seriously-considered-heres-why-thats-49ed

ऐच्छिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi