La empresa alemana de electrónica Robert Bosch cree que para superar el reto de Big Data, debemos crear soluciones que aborden de forma inteligente todos los aspectos, desde sensores de borde hasta concentradores de sensores centralizados Análisis de datos en la nube.
Afortunadamente, nuestros cerebros tienen los sensores inteligentes más inteligentes, incluidos los ojos, oídos, nariz, papilas gustativas y sensibilidad táctil, que dan forma a nuestra solución de e-Big Data para las necesidades del Internet de las cosas (IoT).
director Marcellino Gemelli Bosch Sensortec de desarrollo de negocios en el sensor MEMS cumbre anual (MEMS y Congreso Ejecutivo del sensor; ms) Asociación de la Industria de Semiconductores Internacional (SEMI), celebrada recientemente en decir: 'Tenemos que cuestionar los grandes datos se alimenta sobre la base del cerebro humano generador de modelo y, a continuación, utilizar este modelo para predecir la solución óptima debe ser similar. Debido a que las neuronas versatilidad hace que estas soluciones de aprendizaje automático suficientes para operar en múltiples niveles. '
Las neuronas son el microprocesador del cerebro: puede aceptar miles de entradas de datos grandes, pero solo recibe una sola explosión de voltaje a lo largo del axón después de recibir miles de entradas dendríticas mediadas por la sinapsis de memoria. De esta forma, el receptor de los ojos, oídos, nariz, papilas gustativas y sensores táctiles (principalmente utilizados para detectar presencia, presión y temperatura) puede preprocesar una gran cantidad de grandes datos brutos y luego transmitir la información resumida a lo largo de la médula espinal Codificado en picos de voltaje) al cubo conocido como el "viejo cerebro": el tallo cerebral y el centro conductual automático responsable de la respiración, los latidos del corazón y las tareas reflejas.
Finalmente, los datos preprocesados alcanzan el destino final de la parte consciente del cerebro (materia gris cortical) a través de una gran matriz interconectada conocida como la "materia blanca". Cada parte de la corteza cerebral Están dedicados a los sentidos de la visión, el lenguaje, el olfato, el gusto y el tacto, así como a las funciones cognitivas, como la atención, el razonamiento, la evaluación, el juicio y la planificación correspondiente.
Gemelli dijo: 'redes de matemáticas cerebro es equivalente a la percepción, se puede aprender a través de sus sinapsis conductancia variable y grandes datos está siendo transmitido a través del cual se puede añadir una variedad de niveles de Perceptron. Aprenda todo lo que los seres humanos pueden aprender, como las diferentes formas en que las personas caminan ".
Influencia de la Ley de Moore
La Ley de Moore también ayuda a lograr la percepción multinivel, llamada aprendizaje profundo, porque proporciona un enfoque común para los sensores de borde, la inteligencia centrada en el centro y el análisis de la nube.
Gemelli dijo: "En primer lugar, la cantidad es muy útil: cuanto mayor sea la cantidad de datos grandes, mejor. En segundo lugar, la diversidad ayuda a aprender diferentes aspectos de las cosas, como la diferente forma de andar que usan las personas, la tercera La velocidad a la que el perceptrón tiene que responder debe cuantificarse, y una vez que haya definido estos tres parámetros, puede optimizar la red neuronal para cualquier aplicación en particular.
Por ejemplo, Gemelli dijo que el combo smartwatch / smart phone / smart cloud puede controlar big data por separado. El smartwatch evalúa datos continuos en tiempo real de usuarios individuales y luego envía los datos de resumen más importantes a los teléfonos inteligentes cada pocos minutos. Los teléfonos inteligentes envían resúmenes de tendencias a las nubes inteligentes en solo unas pocas horas del día. El análisis detallado de los puntos de datos más importantes se realiza en la nube y se envía a usuarios específicos que usan relojes inteligentes y a otras smartwatches. El usuario recibe consejos oportunos sobre cómo lograr los mismos objetivos establecidos.
Actualmente, Bosch está simulando estos tres niveles de modelos cerebrales al agregar procesadores a sus sensores de borde, lo que les permite reconocer y priorizar los grandes datos antes de enviarlos al centro inteligente.
Gemelli dijo: "En particular, las ciudades inteligentes necesitan sensores inteligentes con procesadores incorporados para permitir tendencias de sensores de borde en tiempo real, y luego envían estas tendencias al centro del sensor, analizando y enviando los mensajes más importantes a la nube para servir a la ciudad Los gerentes analizan información viable.
Compilar: Susan Hong