독일의 전자 회사 인 Robert Bosch는 Big Data 과제를 극복하기 위해 에지 센서에서 중앙 집중식 센서 허브에 이르기까지 모든 측면에 지능적으로 접근하는 솔루션을 개발해야한다고 믿습니다. 클라우드 데이터 분석.
다행히도 우리의 두뇌는 인터넷 (IoT)의 필요성에 맞게 e-Big Data 솔루션을 구성하는 눈, 귀, 입, 미각, 촉각 및 터치 감도를 비롯한 가장 현명한 스마트 센서를 보유하고 있습니다.
연간 MEMS 센서 정상 회의 (MEMS 및 센서 집행 의회, MSEC) 사업 개발 마르셀리노 게멜리 보쉬 센서 이사 최근에 열린 국제 반도체 산업 협회 (SEMI)는 대답 : "우리는 인간의 뇌를 기반으로 공급되는 빅 데이터에 의문을 제기해야 모델 생성기를 사용하고이 모델을 사용하여 최적의 솔루션이 어떻게 보이는지 예측하십시오. 뉴런의 다양성 덕분에이 기계 학습 솔루션은 여러 수준에서 작동합니다.
뉴런은 뇌의 마이크로 프로세서입니다. 수천 개의 큰 데이터 입력을 받아 들일 수 있지만 메모리 시냅스가 매개 된 수천 가지 돌기 입력을받은 후 축삭을 따라 단 하나의 전압 버스트 만 수신합니다 이러한 방식으로 눈, 귀, 코, 미뢰 및 촉각 센서 (주로 존재, 압력 및 온도에 사용됨) 수신자는 많은 양의 원시 빅 데이터를 사전 처리 한 다음 척수를 따라 요약 정보를 전송할 수 있습니다 전압 스파이크로 인코딩 됨)을 호흡, 심장 박동 및 반사 작용을 담당하는 뇌간 및 자동 행동 센터 인 '오래된 뇌'로 알려진 허브에 전달합니다.
마지막으로 전처리 된 데이터는 "하얀 물질"로 알려진 거대한 상호 연결된 어레이를 통해 뇌의 의식적인 부분 (피질 회색질)의 최종 목적지에 도달합니다. 대뇌 피질의 각 부분 그들은 시각, 언어, 냄새, 맛 및 촉각뿐만 아니라 주의력, 추론, 평가, 판단 및 해당 계획과 같은인지 기능에 전념합니다.
멜리는 말했다 : '수학 두뇌 네트워크가 인식하는 것과 같습니다, 그것의 변수 전도 시냅스를 통해 배울 수 있으며, 빅 데이터는 우리가 퍼셉트론의 다양한 수준을 추가 할 수있는 스트리밍되고있다. 예를 들어 인간이 배울 수있는 모든 것을 배우고, 다른 방법으로 사람들의 다양한 산책. '
무어의 법칙의 영향
무어의 법칙 (무어의 법칙)도 멀티 레벨 인식에 기여 - 깊은 학습 (깊은 학습)라고 - 그것은 가장자리에 센서를 제공하기 때문에, 클라우드에서 분석의 중심 일반적인 방법 지능형 처리.
Gemelli는 다음과 같이 말했습니다 : "우선, 양은 매우 유용합니다. 큰 데이터의 양이 많을수록 좋습니다. 둘째, 다양성은 걷는 데 사용하는 다른 걸음 걸이, 걷는 데 사용하는 다른 걸음 걸이, 퍼셉트론이 반응해야하는 속도를 정량화해야하고, 세 가지 매개 변수를 정의한 후에는 특정 애플리케이션에 대해 신경망을 최적화 할 수 있습니다.
예를 들어, 멜리 스마트 시계 / 스마트 폰 / 스마트 클라우드는 각각 데이터의 조합으로 제어 할 수있다. 스마트 시계는 개별 사용자로부터 실시간 연속 데이터를 평가하고 가장 중요한 요약 데이터. 그런 다음 스마트 폰에 몇 분 간격으로 전송 스마트 폰은 하루 중 몇 번 만에 추세 요약을 스마트 클라우드로 전송합니다. 가장 중요한 데이터 포인트에 대한 자세한 분석은 클라우드에서 수행되며 스마트 워치를 착용 한 특정 사용자 및 기타 스마트 워치에 피드백됩니다 착용자는 동일한 목표를 달성하는 방법에 대해 적시에 조언합니다.
현재 보쉬 확인하고 대량의 데이터 흐름에 초점 스마트 허브를 전달하기 전에이를 수 있도록,이 세 계층 뇌 모델을 시뮬레이션하기 위해 상기 센서 프로세서는 에지에 의해 부가된다.
멜리는 말했다 : '특히 스마트 도시, 그들은 다음 센서 허브에 이러한 추세를 보내, 다음 실시간 에지 센서 추세를 달성하기 위해, 스마트 센서에 내장 된 프로세서를 사용 분석하고 도시를 위해 클라우드에 가장 중요한 메시지를 보내야합니다. 관리자는 가능한 정보를 분석 할 수 있습니다. '
컴파일 : 수잔 홍