বিশ্বব্যাপী বিশেষজ্ঞরা ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে IIot বাজার সবার প্রত্যাশার বাইরে উঠবে। এটি রিপোর্ট করা হয়েছে যে এটি 2030 হিট সময়ের মধ্যে বিশ্ব অর্থনীতিতে আনুমানিক $ 14.2 ট্রিলিয়ন যোগ করবে (অ্যাকসেনচারের গবেষণা অনুসারে)। কিন্তু তারপর থেকে, এটি প্রতিবন্ধকতার সম্মুখীন হয়েছে কারণ ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হয় না। সম্প্রতি, কগনিটিভ অ্যানোমালি ডিটেকশন ছবিতে এসেছে, কিন্তু এটি কি আশানুরূপ পারফর্ম করতে পারবে? ঠিক আছে, এই সম্পর্কে জানতে, আপনার আইআইওটি এবং জ্ঞানীয় অসঙ্গতি সনাক্তকরণ সম্পর্কে জানা উচিত। তো, চলুন শুরু করা যাক!
IioT কি?
2012 সালের শেষের দিকে GE দ্বারা IIot শব্দটি তৈরি করা হয়েছিল। IIot বা থিংসের ইন্ডাস্ট্রিয়াল ইন্টারনেট হল ইন্টারনেট অফ থিংস নামে পরিচিত ধারণার বড় চিত্র। IIoT ML এবং Big Data প্রযুক্তির সম্ভাবনাকে খেলার মধ্যে নিয়ে আসে। এর সাথে, স্বয়ংসম্পূর্ণ কর্মক্ষমতার পরবর্তী স্তরে অটোমেশন প্রযুক্তি আপগ্রেড করা আর একটি কঠিন কাজ থাকবে না। সারা বিশ্বে সেন্সর বা ইন্টারনেট অফ থিংস যে পরিমাণ ডেটা সংগ্রহ করছে তা বিবেচনা করুন, সঠিক বিশ্লেষণ ছাড়াই এর ব্যবহার বন্ধ হয়ে যাবে এবং আমরা শেষ পর্যন্ত সেগুলি মুছে ফেলব। এটি ডেটা সংগ্রহের প্রক্রিয়াটিকে অকেজো করে দেবে। কিন্তু IIoT-এর সাথে, ডেটা অন্যান্য সিস্টেমের সাথে একত্রিত করা যেতে পারে এবং আরও সহজ উপায়ে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। কিন্তু যাইহোক জ্ঞানীয় অসঙ্গতি কি?
কগনিটিভ অ্যানোমালি ডিটেকশন কি?
CA সনাক্তকরণ হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা আইআইওটি ডেটার (বিশাল অংশ যা আগে অকেজো ছিল) তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির সাহায্যে অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করে। এগুলির সাহায্যে, মিথ্যা অ্যালার্মগুলির উপস্থিতি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করা যেতে পারে। এছাড়াও, সঠিক সময়ে ত্রুটি এবং ব্যর্থতা সনাক্ত করার মাধ্যমে আমরা উল্লেখযোগ্যভাবে সময় এবং সম্পদ সংরক্ষণ করতে পারি।
IoT-তে জ্ঞানীয় অসঙ্গতি সনাক্তকরণের প্রভাবে আসছে...
যদি পরিসংখ্যান বিশ্বাস করা হয়, তাহলে একটি A350 প্লেনে প্রায় 6k সেন্সর রয়েছে যা প্রতি ফ্লাইটে 2.5 পেটাবাইট ডেটা তৈরি করতে সক্ষম। গাড়ি প্রস্তুতকারক, পাওয়ার প্ল্যান্ট, তেল রিগস, অ্যাসেম্বলি লাইন ইত্যাদির মতো খাতগুলিও পিছিয়ে নেই। হাজার হাজার সেন্সর অবিচ্ছিন্নভাবে কাজ করে, তারা দৈনিক ভিত্তিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা তৈরি করছে। যাইহোক, IIoT কোম্পানিগুলি উত্পাদিত ডেটার 20% এর বেশি ব্যবহার করতে পারে না। তবুও, আমরা এখনও সংগৃহীত এই সমস্ত ডেটার ব্যবহার খুঁজে বের করার চেষ্টা করছি কারণ আমরা যে প্যাটার্নগুলি গুরুত্বপূর্ণ তা সনাক্ত করতে সক্ষম নই। যন্ত্রপাতির ব্যবহারের হার বাড়াতে এবং প্রয়োজনীয় জ্বালানি কমাতে আমাদের বড় আকারে অসঙ্গতি খুঁজে বের করতে হবে।
এছাড়াও, আরও অনেক অসঙ্গতি রয়েছে যেমন লেটেন্সি সমস্যা যা সরাসরি রিয়েল টাইম ডেটাকে প্রভাবিত করে, ছোট অংশের জীবনকালের ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যর্থতা, জনশক্তি নিয়োগে জড়িত খরচ এবং আরও কিছু।
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, জ্ঞানীয় অসঙ্গতি মেশিন লার্নিং এবং ডেটা অ্যানালিটিক্স দ্বারা চালিত হয় যা IIot-কে সমাধান খুঁজে পেতে এবং সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করে যা ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলি ভবিষ্যদ্বাণী বা সমাধান করতে ব্যর্থ হয়। যাইহোক, শুধুমাত্র অসঙ্গতি খুঁজে বের করা যথেষ্ট নয়। যেহেতু বিভিন্ন ধরণের অসামঞ্জস্য রয়েছে, তাই ভাল এবং মন্দের পার্থক্য করা একটি কঠিন বাদাম হয়ে ওঠে। সুতরাং, ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য যদি আমরা সংযোগ করতে পারি এবং পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করতে পারি তাহলে আমরা প্রচুর সময় এবং সম্পদ বাঁচাতে পারি৷
এই বিষয়ে, ডেটা সায়েন্টিস্ট তাজ দারা জানিয়েছেন যে যখন একটি জ্ঞানীয় IoT ফ্রেমওয়ার্কের সাথে ML-কে উন্নত করা হয়, তখন এটি IIoT ব্যবসাগুলিকে সেন্সর ডেটার প্রাথমিক ইনজেশন থেকে শুরু করে ভবিষ্যদ্বাণীগুলি আউটপুট করা পর্যন্ত অসামঞ্জস্যগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করে এবং কিছু কিছু অসামঞ্জস্য আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে সক্ষম করে। মাত্র 2 দিন। এটি বেশ চিত্তাকর্ষক কারণ এখন সমস্ত সেন্সর সমান্তরালভাবে পরিমাপ করা যায়৷
৷জ্ঞানীয় অসঙ্গতি সনাক্তকরণ পর্যায়ক্রমে সম্পন্ন করা হয় এবং সেগুলি সঠিক প্রদত্ত ক্রম অনুসারে করা হয়। সংযোগ করুন, সনাক্ত করুন, যাচাই করুন, ভবিষ্যদ্বাণী করুন এবং কাজ করুন। প্রথমে, আমরা স্ট্রাকচার ডেটা সোর্সের সাথে কানেক্ট করি এবং তারপর আমরা শনাক্ত করি যে পাওয়া সত্তাগুলিকে একটি অসঙ্গতি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে কি না। প্রক্রিয়াটি বৈধকরণ প্রক্রিয়াতে চলতে থাকে এবং তারপরে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়। এই প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ হওয়ার সাথে সাথে আপনি কাজ করার জন্য আপনার সিস্টেমের API এর সাথে সংযোগ করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি পালন করে আপনি সহজেই অনুমান করতে পারেন যে প্রায় 75% অংশগুলি অস্বাভাবিক আচরণ শুরু করার আগে ভেঙে গেছে৷
অতএব, আমরা বলতে পারি যে এই দুটিকে একত্রিত করা আমাদের অনুশীলনকে আপগ্রেড করতে সহায়তা করবে। আমরা অস্বীকার করতে পারি না যে প্রচুর পরিমাণে ডেটা অপ্রয়োজনীয়ভাবে স্থান নেয় কারণ আমাদের কার্যকর অনুশীলনের অভাব রয়েছে, প্রচলিত পদ্ধতিগুলিকে নতুন দিয়ে প্রতিস্থাপন করা অবশ্যই আমাদের উদ্দেশ্য পূরণ করবে। এছাড়াও, যদি আমরা প্রতিদিন উৎপাদিত ডেটার বিশাল অংশের উপর নিয়ন্ত্রণ লাভ করি, তাহলে আমরা সম্পদ ব্যর্থতা ব্যবস্থাপনা, অপরিকল্পিত ডাউনটাইম হ্রাস, উন্নত ব্যর্থতার পূর্বাভাস, রক্ষণাবেক্ষণ খরচ কমাতে, সম্পদের ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে, গুণমানের সমস্যা প্রতিরোধ করতে এবং ওয়ারেন্টি দাবিগুলি কমাতে সক্ষম হব। , এবং উন্নত সম্পদ জীবন।
আমাদের আপগ্রেড করার সময় এসেছে! আমরা আশা করি যে এটি ডেটা বিশেষজ্ঞদের প্রতিশ্রুতি অনুসারে কাজ করবে যাতে আমাদের আগামীকাল আরও ভাল হয়! এই বিষয়ে আপনার মতামত কি, নীচের মন্তব্য বিভাগে আমাদের জানান!
