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AIoT: Testes de Aprendizagem de Máquinas da Bosch iniciam-se na Fetch.ai | by Marco Freitas | Fetch.ai | Aug, 2021

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Para identificar falhas potenciais de máquinas de manufatura, a Bosch utilizará algoritmos de aprendizagem de máquinas e conjuntos de dados compartilhados na rede de testes de Aprendizagem Coletiva da Fetch.ai

Marco Freitas
AIoT: Testes de Aprendizagem de Máquinas da Bosch iniciam-se na Fetch.ai | by Marco Freitas | Fetch.ai | Aug, 2021

Cambridge — Fetch.ai ( https://fetch.ai/), o laboratório de inteligência artificial em Cambridge que opera uma rede de aprendizagem de máquinas descentralizadas de acesso aberto para infraestruturas inteligentes, anunciou que a equipa de projeto de engenharia avançada estratégica da “Economy of Things” (EoT) da Bosch Research vai iniciar testes de aprendizagem de máquinas na rede de aprendizagem Coletiva da Fetch.ai. O sistema tentará prever falhas potenciais nas máquinas da Bosch, mantendo a privacidade dos dados.

O principal foco/objetivo da Bosch Research é a pesquisa e implementação de novas tecnologias de inovação. A Bosch Research inicialmente entrou em colaboração com a Fetch.ai em 2019 e implantou um nó ou ponto de conexão numa rede de testes da Fetch nos inícios de 2021. O lançamento de uma prova de conceito de Aprendizagem Coletiva para as operações de manufatura da Bosch é uma extensão dessa parceria que avaliará a viabilidade e a eficácia da Aprendizagem Coletiva no que se refere à manutenção preventiva.

Manutenção preventiva ou preditiva é um processo que identifica potenciais falhas em máquinas antes de que as mesmas possam acontecer. Isto tornou-se um desafio importante para os fabricantes já que os custos de manutenção são significantes ao longo do tempo da linha de montagem, causados por simples falhas das máquinas. Paragens para manutenção do processo são extremamente caros para o fabricante e aumenta os custos fixos e de entrega, adicionando atrasos desnecessários em toda a cadeia de fornecimento.

“Utilizar a aprendizagem de máquinas para identificar falhas de equipamentos é uma problema difícil de resolver já que estes eventos ocorrem de forma frequente,” disse Jonathan Ward, CTO da Fetch.ai. O sistema de aprendizagem coletiva permite aos diferentes fabricantes que utilizam equipamentos Bosch de partilhar informação uns com os outros sem partilharem qualquer tipo de dados não tratados, melhorando assim muito a sua capacidade de detetar falhas e, assim, melhorar a eficiência de suas operações.”

A Bosch vai utilizar a rede de testes de Aprendizagem Coletiva da Fetch.ai para aliviar falhas de equipamentos ajudando múltiplos grupos de interesse (“stakeholders”) a treinar um modelo de aprendizagem de máquina e permitindo que cada parte vote em qual modelo proposto pelas redes participantes melhorou a performance no seu conjunto de dados local. O objetivo desta rede de teste é ajudar a Bosch a compreender e adotar algoritmos de aprendizagem da máquina relevantes para a manufatura usando um conjunto de dados disponíveis publicamente.

A natureza descentralizada do uso de técnicas de aprendizagem coletivo baseadas em DLT para obter perceções conjuntas dos dados sem comprometer a segurança e a privacidade dos dados é uma implementação inédita desta tipologia. Esta aplicação encaixa-se na direção estratégica da Bosch em se tornar uma empresa líder em AIoT (Inteligência Artificial das Coisas — “Artificial Intelligence os Things”). Resumindo: tornando as coisas conectadas mais inteligentes para o benefício das pessoas.

“A computação segura e confiável através de vários participantes, mantendo os dados brutos e possivelmente até mesmo o modelo aprendido privado é a chave para desbloquear o verdadeiro valor dos dados distribuídos,” disse Dr. Alexander Poddey, investigador líder da socio-economia digital, criptologia, e inteligência artificial no projeto EoT. “Na nossa visão, a aprendizagem coletiva é a chave fundamental para tornar eficiente a socio-economia digital.”

Sobre a Fetch.ai

Fetch.ai, laboratório de inteligência artificial com base em Cambridge, está a construir uma infraestrutura necessária para que os agentes de software autónomos comecem a realizar um trabalho económico útil em nome de indivíduos, máquinas, negócios e organizações. A rede da Fetch.ai é baseada em tecnologia de código aberto e dá aos usuários acesso ao poder da IA ​​num conjunto de dados seguro à escala mundial para realizar tarefas de coordenação complexas na economia moderna. Para maiores informações, por favor visite https://www.fetch.ai.

Sobre Bosch e Bosch Research

O Grupo Bosch é fornecedor líder mundial de tecnologia e serviços e compreende a Robert Bosch GmbH bem como as suas cerca de 440 subsidiárias e empresas regionais em 60 países. A sua operação é dividida em vários sectores de negócio: Soluções de Mobilidade, Tecnologia Industrial, Bens de Consumo, e Energia e Tecnologia em Edifícios.

Operando numa rede global, a Bosch Research preenche uma linha de inovação dos setores de negócios da Bosch. As áreas de pesquisa cobrem um amplo portfólio de e-mobilidade e conversão de energia química para sistemas autónomos, tecnologias de informação e comunicação, eficiência de recursos e energia e soluções de saúde. A pesquisa faz parte do DNA da Bosch há mais de 130 anos e é movida pela crença de que a pesquisa não é um fim em si mesma, mas algo que dá uma contribuição tangível para melhorar a qualidade de vida das pessoas. Essa crença é refletida nas palavras “Inventado para a vida” (“Invented for life”).

www.bosch.com/research



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