Application de la modélisation des données dans l'Internet des objets

Avec le développement du big data et de l'intelligence artificielle, l'Internet des objets évolue de plus en plus dans le sens de l'AIOT. L'infrastructure de l'Internet des objets deviendra une nouvelle génération d'infrastructures d'information, formant une trinité d'architecture « Internet des objets », « Internet numérique » et « Internet intelligent ».

La collecte, le stockage, l'analyse, l'extraction et l'application intelligente des données de l'infrastructure IoT sont une partie très importante. À cette fin, nous devons modéliser systématiquement les données IoT et établir un système complet et standard de modélisation des données IoT pour fournir des garanties de base. De cette manière, nous pouvons mieux analyser, exploiter et appliquer les données IoT et promouvoir davantage le développement de l’IoT.

Le modèle objet vise à standardiser et décrire sémantiquement, identifier et gérer les objets, et à promouvoir l'intelligence et l'efficacité de l'Internet des objets.

Modélisation d'ontologies IoT :

• Objectif : Résoudre le problème de « qu'est-ce qu'un objet », c'est-à-dire définir et décrire des objets dans l'Internet des objets.
• Méthode : Synthèse et organisation standardisées de l'infrastructure et des données IoT. Formez un ensemble complet de catalogues de données (métadonnées) pour fournir la base et le cadre des objets.
• Réalisations : Construction d'un modèle d'ontologie adapté aux scénarios de services d'infrastructure IoT. Ce modèle peut décrire les propriétés, les fonctions et les relations de base de l'objet avec d'autres objets.

Système d'analyse IoT :

• Objectif : Résoudre le problème de l'accès et de la découverte des objets, c'est-à-dire comment identifier les objets nouvellement connectés.
• Méthode : La reconnaissance d'objets est obtenue en analysant les éléments essentiels de l'objet, tels que son nom, sa capacité et son emplacement. Cela comprend l'analyse d'identification du nom d'objet, l'analyse d'identification de capacité, l'analyse d'identification d'emplacement, etc.
• Réalisations : Fournir un système d'analyse d'objets capable d'identifier et de découvrir rapidement les objets nouvellement connectés et de fournir les services et la gestion correspondants.

Système d'activation d'objets :

• Objectif : Résoudre le problème du « comment utiliser les objets », c'est-à-dire comment gérer et intégrer les objets afin qu'ils puissent fournir des services au monde extérieur.
• Méthode : Responsable de la gestion des accès, de la gestion des capacités et de la gestion de l'intégration des capacités des objets afin de garantir que les objets peuvent être utilisés correctement et efficacement.
• Réalisations : Fournir une interface unifiée et des services de capacité pour permettre aux systèmes ou applications externes d'utiliser et de gérer facilement des objets dans l'Internet des objets.

Les principes et méthodes mathématiques et statistiques qui doivent être maîtrisés pour l'analyse et la modélisation des données comprennent, sans s'y limiter :

• Calcul : Le calcul est une discipline qui étudie les lois changeantes des fonctions dans l'analyse des données. L'application du calcul concerne principalement les dérivées et les différentielles, qui peuvent être utilisées pour étudier les tendances changeantes des points de données.
• Algèbre linéaire : L'algèbre linéaire est le sujet qui étudie les vecteurs, les matrices et leurs opérations. Dans l'analyse des données, l'application de l'algèbre linéaire implique principalement les vecteurs, les matrices et la régression linéaire.
• Théorie des probabilités : la théorie des probabilités est l'étude de la probabilité d'événements aléatoires et de leurs règles statistiques. Dans l'analyse des données, l'application de la théorie des probabilités implique principalement la distribution de probabilité et les tests d'hypothèses.
• Statistiques : Les statistiques sont une discipline qui étudie la collecte, l'organisation, la description, l'analyse et l'interprétation des données. Dans l'analyse des données, l'application des statistiques implique principalement les statistiques descriptives, les statistiques inférentielles et l'exploration de données.
• Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique utilise des algorithmes pour permettre aux machines d'apprendre des connaissances à partir de données. Dans l'analyse des données, les applications de l'apprentissage automatique impliquent principalement la classification, la régression, le clustering, etc.
• Deep learning : Le deep learning est une branche de l'apprentissage automatique, qui apprend principalement en construisant des réseaux de neurones profonds. Dans l'analyse des données, l'application du deep learning implique principalement la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, etc.
• Visualisation des données : La visualisation des données est la présentation des données à travers des tableaux, des graphiques, etc., afin de mieux comprendre et analyser les données.

Pratique de modélisation d'analyse de données basée sur l'Internet des objets, basée sur l'intelligence artificielle, les méthodes et technologies suivantes peuvent être utilisées :

• Collecte et traitement des données : utilisez la technologie de l'intelligence artificielle pour collecter les données générées par les appareils IoT en temps réel, les traiter et les analyser. Cela inclut des étapes telles que le filtrage, le nettoyage et le prétraitement des données pour extraire des informations précieuses.
• Extraction et sélection de fonctionnalités : utilisez des algorithmes d'intelligence artificielle pour extraire automatiquement des fonctionnalités significatives à partir de données brutes. Ceci peut être réalisé grâce à des techniques telles que l’ingénierie des fonctionnalités et l’apprentissage automatique pour mieux utiliser les données.
• Formation et optimisation des modèles : utilisez la technologie de l'intelligence artificielle pour entraîner et optimiser les modèles. Cela peut utiliser divers algorithmes d'apprentissage automatique et techniques d'apprentissage profond tels que des arbres de décision, des machines à vecteurs de support, des réseaux de neurones, etc. Grâce à la formation et à l'optimisation, la précision des prévisions et la stabilité du modèle peuvent être améliorées.
• Prédiction et prise de décision en temps réel : utilisez la technologie de l'intelligence artificielle pour effectuer une analyse et une prédiction en temps réel des données en temps réel. Cela peut être réalisé grâce à des technologies telles que l'informatique en continu et l'apprentissage automatique en temps réel, afin que les anomalies puissent être détectées en temps opportun et que les mesures correspondantes puissent être prises.
• Visualisation et interaction : utilisez la technologie d'intelligence artificielle pour afficher visuellement les résultats d'analyse et fournir aux utilisateurs une interface interactive conviviale. Ceci peut être réalisé grâce à la technologie de visualisation des données, au traitement du langage naturel et à d’autres technologies, permettant aux utilisateurs de mieux comprendre les données et l’état des appareils.

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