Dispositivos Inteligentes e Ferramentas de Análise para Estimular a Inovação na Internet das Coisas (Internet of Things ou IoT

Dispositivoes Inteligentes e Ferramentas de Análise para Estimular a Inovação na Internet das Coisas (Internet of Things ou IoT)

Por Eric Wetjen, MathWorks

A Internet das Coisas é um “espaço” em rápida evolução em que praticamente qualquer dispositivo de um telefone hardware inteligente móvel, um marca passo, um sensor de sinais vitais ou de fitness, até mesmo uma geladeira, podem ser conectados à internet para gerar e receber dados.

Através de dispositivos conectados à Internet e com a computação em nuvem, o aprendizado de máquina e outros tipos análises de dados, novos produtos e soluções estão transformando a maneira como vivemos e trabalhamos. Hoje, por exemplo, graças à Internet das coisas:

- Um médico pode remotamente monitorar a frequência de funcionamento de marca passo de um paciente; - A tletas podem medir quantas calorias se queimam durante uma corrida; - Agricultores podem otimizar a irrigação de culturas; - Gestores de edifícios podem economizar eletricidade por meio da otimização de controles para equipamentos de climatização; - Asmáticos podem gerir a sua condição usando um smartphone para monitorar seus níveis de sibilância; e - Montadoras estão perto de desenvolver um carro sem motorista e capaz de autonomamente navegar pelas ruas da cidade.

Dentro de um sistema de IoT, um dispositivo inteligente conectado produz dados de sensores e, finalmente, os envia para a nuvem. Estes dispositivos são muitas vezes inteligentes o suficiente para executar algoritmos de redução de dados em seus processadores. Uma plataforma de processos de IoT analítica armazena os dados de sensores e pode integrar informações de outras fontes, tais como sistemas de negócios, enquanto analisa e toma decisões calcadas na interpretação dos dados de entrada.

Um sistema típico IoT funciona assim (Figura 1):

Figura 1.Sistema de IoT típico.

Um engenheiro de sistemas ou cientista de dados acessa os dados históricos da nuvem ou do dispositivo e desenvolve algoritmos para pré-processá-los e analisá-los. Esses algoritmos podem envolver técnicas de aprendizado de máquina para prever valores futuros de uma quantidade de sensores ou para classificar os dados do sensor. O algoritmo é implementado na nuvem ou em um dispositivo inteligente, onde processa dados de entrada em tempo real. A Figura 2 mostra um sistema típico de IoT.

Criando um Sistema de IoT com MATLAB e Simulink

MATLAB® e Simulink® suportam sistemas de IoT, além de ajudar a desenvolver e testar dispositivos inteligentes conectados à Internet, o acesso e coleta de dados na nuvem, e analisar dados de sensores. Vejamos dois exemplos.

Exemplo 1. Monitor de Tráfego Cansado de ficar sentado no trânsito, dois engenheiros decidiram estudar as tendências de fluxo de tráfego numa rodovia movimentada, instalaram uma webcam em um escritório com

vista para a estrada e conectado a uma placa de Raspberry Pi ™ executando um algoritmo de visão por computador (Figura 2).

Figura 2. Webcam conectada a uma interface Raspberry Pi 2.

Os dados são coletados e armazenados na nuvem usando ThingSpeak ™, uma plataforma de IoT analítica que pode executar código MATLAB.

O sistema é representado por um diagrama de blocos Simulink, que inclui um bloco de filtro de mediana para limpar a imagem e um bloco de Análise de Blobs para identificar carros na imagem (Figura 3). Um bloco personalizado conta os carros, e envia os dados para ThingSpeak. Antes de implementar o algoritmo usando o Raspberry Pi, o mesmo foi testado usando a exibição de vídeo no modo externo Simulink. Uma vez que os dados estavam em ThingSpeak, eles usaram o aplicativo MATLAB integrado no ThingSpeak para criar visualizações ao vivo da densidade de tráfego em cada sentido para as 48 horas anteriores. Estes incluem uma visualização com código de cores (Figura 4) que categoriza o estado atual do tráfego (luz = verde, moderada = amarelo, e pesado = vermelho).

Figura 3. Diagrama de blocos Simulink para encontrar e contar os carros.

Figura 4. Simulink detecção de modo externo de carros durante a fase de desenvolvimento de algoritmos. Dados de tráfego ao vivo . Categorização em ThingSpeak.

Exemplo 2. A Medidor de Maré com Sistema de Alerta

Ter seu barco preso na lama é uma possibilidade na ausência de uma medida precisa da profundidade da água. Porque as previsões de marés e níveis de água em tempo real não estão disponíveis para a maioria das baías e estuários, um velejador e usuário de MATLAB construiu um marégrafo de baixo custo, o qual opera em tempo real. Ele aprendeu rapidamente que o tempo e a amplitude dos níveis de maré é altamente dependente da localização. Os principais componentes de hardware que ele usou foram uma placa Arduino® mega, um celular e um range-finder ultrassônico. O escudo celular desde que a ligação a partir do Arduino à internet. O Arduino foi usado para ler os dados a partir do sensor de ultrassom. O ThingSpeak foi utilizado para coletar e processar os dados na nuvem. O sensor de ultrassom relata a distância em mm. Para converter de distância a profundidade da água, o velejador configura um ThingSpeak TimeControl, que executa o código MATLAB para ler os dados de intervalo, convertê-los em profundidade de água, e gravá-los num novo canal ThingSpeak. O

resultado foi um marégrafo conectado à Internet, que pode ser visto em um smartphone ou um navegador web (Figura 5).

Figura 6. Coleta de dados usando ThingSpeak com indicador do nível de maré.

O velejador configura o código MATLAB para detectar limites de maré. Então, usou o módulo de integração com o Twitter no ThingSpeak para enviar alertas quando forem satisfeitas determinadas condições. Como mostram esses exemplos, a análise é um ingrediente vital das inovações que ocorrem na Internet das coisas. MATLAB e Simulink ajudam a desenvolver análises que são executadas em dispositivos inteligentes ou na nuvem. Com o ThingSpeak, pode-se facilmente recolher dados de seus dispositivos na nuvem. O MATLAB pode ser usado para obter insights sobre os dados do sensor.

Referencias

https://www.mathworks.com/company/newsletters/articles/smart-devices-and-analyticsspur-innovation-in-the-internet-of-things.html?s_tid=srchtitle