CLOUD | Noticias | 18 DIC 2016

Qué ocurre cuando los datos que envían los sensores de IoT no son correctos

Diferentes razones, como la suciedad en los sensores o un golpe recibido, hacen que estos comiencen a enviar datos incorrectos a la nube.
IoT
Stephen Lawson

Las empresas que está usando IoT comienzan a enfrentarse a un aluvión de datos y una amplia gama de formas de analizarlos. Pero qué sucede si la información no es correcta.

Los datos erróneos son comunes en IoT, y aunque es difícil obtener una estimación de la cantidad de información de dispositivos conectados que es inservible, muchas  personas se están encontrando con este problema.

Alrededor del 40 por ciento de todos los datos que se reciben son “espurios", afirma Harel Kodesh, vicepresidente del negocio de software de GE Predix y CTO de GE Digital. Gran parte de esos datos no son erróneos, simplemente inútiles: información duplicada que los empleados enviaron accidentalmente dos veces o mensajes repetitivos que las máquinas inactivas envían automáticamente.

Además, construir una plataforma IoT sobre los viejos sistemas puede causar problemas porque las herramientas heredadas formatean los datos a su manera, explica Kodesh.

Medir lo incorrecto

Por ejemplo, si un gusano se arrastra por encima de un sensor de temperatura y humedad en un campo, el agricultor obtendrá una lectura de la temperatura y humedad del gusano. Si un sensor se cubre con suciedad o si es dañado por vándalos, los datos tampoco son fiables.

Cuanto más duras sean las condiciones que rodean a los dispositivos y más aislados estén,  peor será el problema de los datos erróneos. Además de la agricultura, las industrias como el petróleo y el gas y la distribución de energía se enfrentan a este problema. Pero no son sólo sensores de gran alcance los que tienen problemas. Incluso en un hospital, un sensor de oxígeno en sangre sujeto en el dedo del paciente puede comenzar a dar malos datos si se mueve de posición.

Además de eso, algunos dispositivos de IoT fallan por si solos y comienzan a enviar datos erróneos, o dejan de informar. Y en otros casos, el error humano es el responsable.

John Deere equipa sus gigantescas herramientas agrícolas con sensores que detectan si las máquinas funcionan bien. El dispositivo ExactEmerge, que se desplaza detrás de un tractor plantando semillas, tiene tres sensores por fila de cultivos para detectar cuántas semillas se están plantando y a qué ritmo. Al menos una vez al año, antes del tiempo de siembra, el agricultor o un concesionario Deere calibrarán manualmente esos sensores para que sean exactos, asegura Lane Arthur, director de soluciones digitales de Deere.

En muchos casos los sensores son difíciles de alcanzar para hacer la calibración y mantenimiento regulares, en estos casos es mejor la redundancia, aunque no es la mejor solución.

Los duplicados del mismo sensor en una máquina, en una mina o en un campo generan más entradas de datos pero esto no es siempre bueno. Weather Underground, parte del negocio de IBM Weather Company, crea sus informes en parte con datos de sensores no calibrados y de bajo coste. Sin gastar mucho dinero, tienen más puntos de recolección de datos, pero la calidad de estos es un gran problema. Un sensor puede funcionar mal y reportar varios centímetros de lluvia mientras que el que está al lado no detecta ninguno, asegura John Cohn, responsable de IBM para Watson IoT.

Las empresas también pueden utilizar diferentes dispositivos de detección, especialmente cámaras, para comprobar los sensores que pueden tener problemas. Una cámara de vídeo combinada con un software de análisis de imágenes puede detectar si un dispositivo remoto se ha ensuciado, dañado o sufrido vandalismo, dijo Doug Bellin, gerente senior de las industrias del sector privado global de Cisco Systems.

Fusión de sensores

Se está comenzando a utilizar la técnica de fusión de sensores en hospitales, donde las falsas alarmas son constantes, afirma Stan Schneider, presidente y CEO de la empresa de software IoT Real-Time Innovations (RTI). Por ejemplo, en lugar de activar una alarma cada vez que el sensor de oxígeno en sangre en el dedo de un paciente muestra un bajo nivel de oxígeno, un sistema de fusión de sensor compararía constantemente esa lectura con la de otros sensores del paciente, como la respiración y los monitores cardíacos.

El sensor fantasma

Otras fuentes también pueden estar en un sensor que hace su trabajo y desaparece, por ejemplo GE prueba la temperatura de los gases de escape de cada motor a reacción que sale de sus fábricas. Para ello, coloca un sensor justo en el escape, aunque siempre se quemará después de unos minutos. Mientras tanto, los sensores en lugares más seguros alrededor del motor recolectan datos al mismo tiempo, y comparando sus lecturas con lo que el dispositivo condenado grabó antes de que fuera destruido, GE puede recrear el sensor directo como virtual mediante una función matemática.

La extracción de conclusiones de múltiples flujos de información lleva el problema de la calidad de los datos al ámbito del aprendizaje automático.

Por ejemplo, IBM utiliza su plataforma de análisis de Watson para comprender el uso de energía en las instalaciones de IBM en Irlanda. Watson no sólo puede marcar una discrepancia si un acondicionador de aire dice que está apagado, pero el consumo de energía es demasiado alto para que sea cierto, pero con el tiempo puede aprender a identificar la forma en que ese aire acondicionado se comporta.

El aprendizaje de la máquina requiere tiempo para ser operativo. "Se vuelve más inteligente cuanto más se ejecuta. La primera vez que se ejecuta, no confiaría en él ", dijo Bellin de Cisco. "La milésima vez que los hace, es ... probablemente más inteligente que yo."

Cuanto más crítico es el sistema IoT, más importante es tratar con datos incorrectos. La fusión de sensores, por ejemplo, es necesaria para cosas como la salud de los pacientes y la detección de misiles, porque la confianza es vital. Sin embargo, algunas formas de IoT,  probablemente, puedan pasar sin tantos controles.

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