Interfacce IoT contactless con la rete perimetrale intelligente di Azure

L'azienda senza contatto è la nuova normalità. Il mondo è diventato più consapevole, e messo in pericolo da, superfici che molte persone toccano ogni giorno. Le interfacce contactless riducono o eliminano i punti di contatto fisici, tra cui pulsanti di semafori, touchscreen, maniglie di porte e pulsanti degli ascensori creando esperienze senza tocco sicure e piacevoli per gli utenti.

Avanade e microsoft COVID-19 hanno collaborato per sviluppare interfacce senza contatto usando la piattaforma perimetrale intelligente di Azure. Questa soluzione combina dispositivi perimetrali IoT (Intelligent and Perceptive Internet of Things) con le funzionalità di archiviazione, calcolo, intelligenza artificiale e Machine Learning (ML) del cloud di Azure.

I dispositivi IoT Edge possono riconoscere e rispondere rapidamente al riconoscimento vocale, all'immagine, al movimento o all'input multi modale usando l'elaborazione di onboarding. hub IoT di Azure nel cloud controlla i dispositivi e li connette alle risorse di Azure. Servizi cognitivi di Azure e Machine Learning ripetere continuamente il training e aggiornare i modelli per migliorare l'accuratezza e le prestazioni dell'interfaccia.

Potenziali casi d'uso

• Trasforma i punti di tocco pubblici in interfacce senza tocco per usi come l'accesso a edifici e sale, i controlli degli ascensori, le vendite di macchine al dettaglio e distributori automatici e il transito e la segnalazione del traffico.
• Usare la voce o altri controlli senza contatto con endpoint mobili tipici, ad esempio telefoni.

Architettura

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1. I punti finali come microfoni, fotocamere e touchscreen raccolgono i dati.
2. Eseguire l'onboarding delle unità di elaborazione vocale nei dispositivi IoT Edge applicano set di competenze cognitive e modelli di Machine Learning aggiornati ai dati locali.
3. L'hub IoT nei controlli cloud di Azure e comunica con i dispositivi perimetrali, ricevendo dati e inviando modelli aggiornati.
4. Archiviazione di Azure archivia i dati caricati.
5. Azure Machine Learning usa i dati per ripetere il training dei modelli di intelligenza artificiale.
6. hub IoT esegue il push dei modelli di Machine Learning aggiornati nei dispositivi perimetrali.

Componenti

• Il servizio Azure IoT Edge distribuisce i carichi di lavoro cloud da eseguire nei dispositivi IoT Edge tramite contenitori standard. I moduli possono eseguire intelligenza artificiale, altri servizi di Azure e di terze parti o la propria logica di business. I dispositivi intelligenti IoT Edge possono rispondere rapidamente e offline e limitare i costi pre-elaborando e inviando solo i dati necessari al cloud.
• hub IoT di Azure fornisce un back-end ospitato nel cloud per connettersi praticamente a qualsiasi dispositivo IoT ai servizi di Azure. hub IoT consente comunicazioni bidirezionali, gestione e provisioning altamente sicuri e affidabili per i dispositivi IoT Edge.
• Archiviazione di Azure offre archiviazione flessibile, scalabile e sicura nel cloud di Azure. La soluzione corrente usa BLOB in blocchi per archiviare dati non strutturati, BLOB di pagine per leggere e scrivere segmenti di dati di piccole dimensioni casuali e archiviazione file per le condivisioni file.
• Servizi cognitivi di Azure è una famiglia di servizi di intelligenza artificiale e API cognitive che consentono di creare app intelligenti. Ad esempio, il controllo vocale può usare i servizi Riconoscimento vocale eRiconoscimento del parlante. L'estensione della soluzione al riconoscimento facciale o dell'immagine può usare Visione artificiale, Visione personalizzata e riconoscimento facciale.
• Machine Learning (ML) usa algoritmi per migliorare automaticamente le stime o le decisioni dei computer tramite l'esperienza. Gli algoritmi di Machine Learning creano ed eseguono continuamente il training di modelli matematici. Azure Machine Learning consente di creare, eseguire il training, distribuire, tenere traccia e gestire i modelli di Machine Learning su scala cloud.

Passaggi successivi

• Per altre informazioni, contattare iotcovidsupport@microsoft.com.
• Il controllo vocale è la funzione di base in questa soluzione. La piattaforma può potenzialmente estendersi a più tipi di riconoscimento, ad esempio visi e gesti. Per altre informazioni, vedere Scelta di una tecnologia di Servizi cognitivi di Azure.
• La soluzione può supportare la distribuzione globale usando le API Traduzione vocale di Servizi cognitivi.
• Esplorare i percorsi di apprendimento e i moduli IoT.