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一、信息物理系统
信息物理系统#xff08;Cyber-Physical Systems#xff0c;CPS#xff09;是控制系统、嵌入式系统的扩展与延伸。
CPS典型的应用场景有#xff1a;健康管理、智能维护、远程征兆性…本章花了很多笔墨来写各项技术的发展历程可以了解一下。
一、信息物理系统
信息物理系统Cyber-Physical SystemsCPS是控制系统、嵌入式系统的扩展与延伸。
CPS典型的应用场景有健康管理、智能维护、远程征兆性诊断、协同优化、共享服务。
二、人工智能
人工智能Artificial IntelligenceAI领域的研究包括机器人、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等。 人工智能的关键技术有
1. 自然语言处理。 研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。 自然语言处理涉及的领域主要包括机器翻译、语义理解和问答系统。
2. 计算机视觉。 计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。 自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。
3. 知识图谱。 知识图谱本质上是结构化的语义知识库是一种由节点和边组成的图数据结构以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等对公共安全保障形成威胁的领域需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势已成为业界的热门工具。
4. 人机交互。 人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换是人工智能领域的重要的外围技术。 传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
5. 虚拟现实或增强现实。 虚拟现实或增强现实是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互相互影响获得近似真实环境的感受和体验通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
6. 机器学习。
1 机器学习
机器学习Machine LearningML是人工智能的核心研究领域之一。具体来说机器学习是以数据为基础通过研究样本数据寻找规律并根据所得规律对未来数据进行预测。目前机器学习广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等领域。 一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法它在任务T的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而变得更好。
按照学习模式的不同机器学习可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 类别 介绍 主要应用 监督学习 需要提供标注的样本集。 自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等。 无监督学习 不需要提供标注的样本集。 经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等。 半监督学习 需要提供少量标注的样本。 分类和回归。 强化学习 需要反馈机制。 机器人控制、无人驾驶、工业控制等。
按照学习方法的不同机器学习可分为传统机器学习和深度学习。 类别 介绍 相关算法 传统机器学习 需要手动完成且需要大量领域专业知识。 逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向量机方法、K近邻方法、三层人工神经网络方法、Adaboost算法、贝叶斯方法以及决策树方法等。 深度学习 不需要人工特征提取但需要大量的训练数据集以及强大的GPU服务器来提供算力。 卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等。
机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习。 类别 介绍 迁移学习 迁移学习是指当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时利用另一领域获得的关系进行的学习。迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到新的模型指导新模型训练更有效地学习底层规则、减少数据量。 目前的迁移学习技术主要在变量有限的小规模应用中使用如基于传感器网络的定位、文字分类和图像分类等。未来迁移学习将被广泛应用于解决更有挑战性的问题如视频分类、社交网络分析、逻辑推理等。 主动学习 主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本并交由专家进行标记然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。主动学习能够选择性地获取知识通过较少的训练样本获得高性能的模型最常用的策略是通过不确定性准则和差异性准则选取有效的样本。 演化学习演化学习基于演化算法提供的优化工具设计机器学习算法针对机器学习任务中存在大量的复杂优化问题应用于分类、聚类、规则发现、特征选择等机器学习与数据挖掘问题中。演化算法通常维护一个解的集合并通过启发式算子来从现有的解产生新解并通过挑选更好的解进入下一次循环不断提高解的质量。演化算法包括粒子群优化算法、多目标演化算法等。
三、机器人
我们目前处于机器人4.0时代。机器人4.0主要有以下几个核心技术
1. 云-边-端的无缝协同计算。 由于目前网络带宽和延迟的制约当前机器人主要采用以机器人本身进行运算为主云端处理非实时、大计算量的任务为辅的系统架构。 随着5G时代的来临和边缘计算的部署机器人到基站的延迟会大大降低。同时边缘服务器可以在网络的边缘来处理机器人的数据大大减少云端处理数据的压力形成一个高效的数据处理架构。
2. 持续学习与协同学习。 具体来说我们希望机器人可以通过少量数据来建立基本的识别能力然后可以自主地去找到更多的相关数据并进行自动标注然后用这些自主得到的数据来对自己已有的模型进行重新训练来提高性能。 同时我们也要采用大数据和云端的处理能力让各种机器人之间的数据进行共享保证机器人持续学习与协同学习的能力。
3. 知识图谱。 不同于通常的百科类知识图谱机器人应用的知识图谱需要更加动态和个性化的知识。
4. 场景自适应。 主要通过对当前场景进行三维语义理解的基础上主动观察场景内人和物之间的变化预测可能发生的事件从而影响之后的行动模式。
5. 数据安全。 机器人在工作的工程中会收集到很多信息这些重要的数据都需要得到保护。
四、边缘计算
边缘计算将数据的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现由网络中心下放到网络边缘的节点上。在网络边缘侧的智能网关上就近采集并且处理数据不需要将大量未处理的原生数据上传到远处的大数据平台。 边缘计算与云计算之间是互相协同关系。边缘计算既靠近执行单元更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元可以更好地支撑云端应用反之云计算通过大数据分析优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧边缘计算基于新的业务规则运行。
边云协同主要包括六种协同资源协同、数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同、服务协同。 边缘计算的应用场合主要有智慧园区、安卓云与云游戏、视频监控、工业物联网、Cloud VR。
五、数字孪生体
数字孪生体是现有或将有的物理实体对象的数字模型通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、干预物理实体对象的状态通过优化和指令来调控物理实体对象的行为通过相关数字模型间的相互学习来进化自身同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。 数字孪生体的核心技术包括
1. 建模通过数字化和模型化用信息换能量以使少的能量消除各种物理实体、特别是复杂系统的不确定性。
2. 仿真将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确并拥有了完整的输入信息和环境数据就可以基本准确地反映物理世界的特性和参数。 数字孪生体主要应用于
1. 制造个性化定制、数字生产线等。
2. 产业市场营销、供应链物流、维保服务等。
3. 城市智慧城市。
4. 战场。
六、云计算和大数据
1 云计算
在对云计算定义深入理解的基础上产业界和学术界对云计算的服务方式进行了总结。目前一致认为云计算自上而下具有“软件即服务Software as a ServiceSaaS”、“平台即服务Platform as a ServicePaaS”、“基础设施即服务Infrastructure as a ServiceIaaS”三类典型的服务方式。
1.1 软件即服务SaaS
在SaaS的服务模式下服务提供商将应用软件统一部署在云计算平台上客户根据需要通过互联网向服务提供商订购应用软件服务服务提供商根据客户所订购软件的数量、时间的长短等因素收费并且通过标准浏览器向客户提供应用服务。
1.2 平台即服务PaaS
在PaaS模式下服务提供商将分布式开发环境与平台作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务厂商提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户客户在服务提供商平台的基础上定制开发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。
1.3 基础设施即服务IaaS
在IaaS模式下服务提供商将多台服务器组成的云端基础设施作为计量服务提供给客户。具体来说服务提供商将内存、I/O设备、存储和计算能力等整合为一个虚拟的资源池为客户提供所需要的存储资源、虚拟化服务器等服务。
2 大数据
维基百科定义大数据是指其大小或复杂性无法通过现有常用的软件工具以合理的成本并在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。
IBM认为大数据横跨三个层面数量速度和品种。IBM将大数据概括为三个V即大规模Volume、高速度Velocity和多样化Variety这些特点也反映了大数据所潜藏的价值Value第四个V。因此大数据的特征可以整体概括为“海量 多样化 快速处理 价值”。 大数据面临着五个主要问题分别是异构性Heterogeneity、规模Scale、时间性Timeliness、复杂性Complexity和隐私性Privacy。在这一背景下大数据的研究工作面临五个方面的挑战
1. 挑战一数据获取问题。
2. 挑战二数据结构问题。
3. 挑战三数据集成问题。
4. 挑战四数据分析、组织、抽取和建模等功能性挑战。
5. 挑战五如何呈现数据分析的结果并与非技术的领域专家进行交互。 为了采用现有成熟技术解决大数据带来的挑战大数据分析的分析步骤大致分为 数据获取/记录、信息抽取/清洗/注记、数据集成/聚集/表现、数据分析/建模和数据解释 五个主要阶段。
