Come rilevare anomalie IIoT su microcontrollori

I dispositivi IoT di tipo consumer forniscono praticità nell'uso e minime conseguenze di un guasto. Tuttavia, i dispositivi IoT industriali (IIoT) devono spesso monitorare anche macchinari complessi e costosi. Quando un macchinario funziona male o smette completamente di funzionare, i costi del disservizio possono essere notevoli. Per tale motivo, è fondamentale che i tecnici ricevano un avviso non appena si verifica un'anomalia durante il funzionamento.

Tomasz Szydlo, ideatore del progetto di rilevamento di anomalie industriali, ha cercato tecniche di rilevamento delle anomalie IIoT per hardware con microcontrollori a basso costo e con risorse computazionali limitate come l'Arduino Nano 33 BLE Sense. Quando si dispone di un solo valore del sensore da monitorare, è semplice rilevare un'anomalia. Ad esempio, è molto facile per la propria auto identificare quando la temperatura del motore supera un intervallo accettabile e quindi accendere una spia. Ma questa diventa una sfida impegnativa quando una macchina complessa ha molti sensori con valori che variano a seconda delle condizioni operative.

In scenari complessi, è difficile codificare intervalli accettabili per tenere conto di ogni situazione. Fortunatamente, questo è esattamente il tipo di problema che l'apprendimento automatico (Machine Learning) si propone di risolvere in modo efficiente. I modelli di apprendimento automatico sono molto bravi a riconoscere gli scenari e quando i valori si discostano dai modelli stessi. Tale deviazione indica un'anomalia che dovrebbe sollevare un avviso in modo che un tecnico possa ricercare il problema. La ricerca di Szydlo si concentra sull'esecuzione di modelli di Machine Learning su hardware IIoT per questo tipo di rilevamento di anomalie. Nei suoi test, Szydlo ha utilizzato una scheda Arduino Nano 33 BLE Sense. Quella di Szydlo è un'applicazione semplice, ma è possibile espandere il concetto per gestire macchinari anche più complessi.

I risultati completi della ricerca sono disponibili QUI.

 

 

 

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