Claire Swedberg
Para quem trabalha em ambientes industriais, o gerenciamento digital da operação da máquina pode ser mais fácil, com uma nova solução e sensor da empresa de componentes eletrônicos TDK corporation.
A empresa está oferecendo sua plataforma Smart Sensing para permitir uma implantação mais rápida de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) ou outra tecnologia de detecção sem fio.
A empresa lançou seu dispositivo I3 conectado por malha Bluetooth – com capacidade de IA de ponta para IoT industrial. Ele captura dados de sensores e os compartilha, bem como dados de inferência, sem fio, mas requer baixo consumo de energia devido à sua capacidade de enviar apenas dados relevantes, quando necessário. A empresa demonstrou os novos produtos na CES.
Os principais negócios da TDK estão divididos em três grupos principais: TIC (tecnologia da informação e comunicação), automotivo e industrial e energia. Dentro desses grupos, uma das soluções tecnológicas consiste em sensores baseados em IoT que medem as condições e compartilham esses dados por meio de conexões com ou sem fio.
“Estamos [principalmente] focados em tornar nossos sensores mais inteligentes”, diz Jim Tran, gerente geral da TDK USA, e parte desse esforço é a computação de ponta. “Quando dizemos borda, [neste caso] realmente queremos dizer na borda – no próprio sensor.”
Como resultado, a empresa construiu seu algoritmo de aprendizado de máquina SmartEdge que se conecta a um sensor de movimento dentro de um dispositivo para que possa detectar um movimento e transmitir de acordo. Quando o dispositivo está parado, ele pode permanecer inativo.
Tran observa que a maioria das tecnologias vestíveis vem com uma forma de detecção de movimento. Tradicionalmente, os dispositivos processam os dados de movimento em uma CPU ou outro hardware dedicado para identificar o que esse movimento significa.
Os engenheiros da TDK construíram uma alternativa na qual um algoritmo de aprendizado de máquina poderia reconhecer padrões de movimento no nível do sensor, para determinar se é necessário processamento adicional de dados. Dessa forma, um dispositivo poderia ter consumo de energia ultrabaixo.
A empresa refere-se à tecnologia resultante como microgotículas de energia que são necessárias para rastrear as condições com os novos dispositivos.
O módulo I3, medindo aproximadamente o tamanho de uma moeda de um quarto, é um produto resultante para desenvolvedores de dispositivos eletrônicos focados em medir a integridade da máquina. Ele vem com beacon BLE integrado para redes mesh industriais.
A solução geral que permite as implantações de IoT mais recentes e de baixo consumo de energia é a plataforma Smart Sensing da TDK, com sensores e software com IA de ponta, conectividade e computação em nuvem. O objetivo é tornar as implantações mais fáceis e contínuas, com aplicativos e serviços interativos sempre ativos. A solução aproveita os algoritmos SmartEdge AI da empresa.
Os algoritmos permitem que os usuários executem aprendizado de máquina na borda, usando recursos selecionados do sensor, como perfil de vibração ou requisitos de temperatura, para identificar o que está acontecendo e quando os dados precisam ser encaminhados ao servidor.
Os usuários podem aplicar o TDK I3 ou outros dispositivos sensores IoT em máquinas em uma fábrica ou local industrial, que então começam a rastrear dados sobre som, vibração ou temperatura emitidos por cada máquina. Os dispositivos poderiam então usar uma rede mesh Bluetooth para encaminhar os dados para um ponto de acesso Wi-Fi quando necessário.
No entanto, o sistema destina-se a enviar apenas dados relevantes para a nuvem. A plataforma smart edge da TDK infere condições específicas antes de transmitir esses dados.
Para os desenvolvedores que incorporam inteligência de IA em um sensor, o processo requer várias etapas, diz Tran. “Você precisa ser capaz de tornar esse algoritmo super pequeno para o menor consumo de memória, custo e latência”, disse ele.
Ele acrescenta que o próximo passo é ter engenheiros de IA disponíveis para escrever um algoritmo para cada implantação e, em alguns casos, para cada tipo de dispositivo sensor ou equipamento que o dispositivo está monitorando.
Para esse fim, a TDK adquiriu recentemente a Qeexo, empresa spinoff da Carnegie Mellon, que criou as ferramentas de desenvolvedor que simplificam o processo.
Na maioria dos casos, engenheiros ou desenvolvedores precisariam conduzir modelagem e codificação usando código C ou C++ em Python – aproveitando especialistas de domínio treinados que entendem esses dados para que possam rotulá-los. No entanto, os engenheiros de IA podem contornar vários processos com esta tecnologia. Usando a solução TDK, um sensor pode empregar qualquer um dos 18 algoritmos de aprendizado de máquina projetados para detecção de bordas.
Os desenvolvedores selecionam o algoritmo, convertem-no em código de máquina e depois baixam-no para um sensor. Eles então aplicam o sensor à máquina para começar a monitorar os dados.
“Acreditamos que esse tipo de solução é realmente necessária para escalar a indústria 4.0”, diz Tran.
A tecnologia está sendo adotada por fábricas que usam sensores inteligentes, bem como por fornecedores de soluções que licenciam a ferramenta da TDK e criam seus próprios produtos de IA de ponta.
“Estamos focados em usar essa ferramenta combinada com nossos dispositivos como o I3 e em realmente ajudar as fábricas a se transformarem no mundo digital”, diz Tran, acrescentando, para ele, que é uma forma de democratizar as soluções de IoT e IA.
O objetivo é possibilitar que as empresas implantem uma solução sem contratar engenheiros externos.
Dessa forma, algumas empresas poderiam desenvolver a sua solução IoT sem a necessidade de contratar especialistas externos. “Eles podem fazer isso sozinhos, o que simplifica tudo dramaticamente”, disse David Almoslino, vice-presidente sênior de marketing corporativo.
No ano passado, a Procter and Gamble anunciou o uso desta ferramenta para o desenvolvimento de seus produtos, o que, segundo a empresa, reduz o tempo de desenvolvimento de seus algoritmos de IA. Eles não compartilharam como usam a tecnologia especificamente.
A tecnologia ajuda as empresas a gerenciar melhor as condições, mesmo nas instalações dos clientes. Por exemplo, as empresas que vendem ou alugam equipamentos utilizados em locais de produção podem identificar problemas que possam surgir. No caso de uma avaria, eles teriam acesso aos dados de resolução de problemas mesmo antes do pessoal de serviço estar no local.