Interfaces IoT sem contato com a borda inteligente do Azure

O negócio sem contato é o novo normal. O mundo tornou-se mais consciente e ameaçado por superfícies que muitas pessoas tocam todos os dias. As interfaces sem contato reduzem ou eliminam pontos de toque físico, como botões de semáforo, telas touch, maçanetas de porta e controles de elevador, criando experiências sem toque que são seguras e agradáveis para os usuários.

A Avanade e a força-tarefa COVID-19 da Microsoft fizeram uma parceria para desenvolver interfaces sem contato usando a plataforma de borda inteligente do Azure. Essa solução combina dispositivos de borda inteligentes e perceptivos da Internet das Coisas (IoT) com os recursos de armazenamento, computação, inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) da nuvem do Azure.

Os dispositivos IoT Edge podem reconhecer e responder rapidamente à fala, imagem, gesto ou entrada multimodal usando o processamento integrado. O Hub IoT do Azure na nuvem controla os dispositivos e os conecta aos recursos do Azure. Os Serviços Cognitivos do Azure e o Machine Learning treinam e atualizam continuamente os modelos para melhorar a precisão e o desempenho da interface.

Possíveis casos de uso

• Transforme pontos de contato públicos em interfaces sem toque para usos como acesso a edifícios e salas, controles de elevadores, vendas de máquinas de varejo e de venda automática e sinalização de trânsito e trânsito.
• Use voz ou outros controles sem contato com pontos de extremidade móveis típicos, como telefones.

Arquitetura

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

1. Pontos de extremidade como microfones, câmeras e telas sensíveis ao toque coletam dados.
2. As unidades de processamento de voz integradas nos dispositivos IoT Edge aplicam conjuntos de habilidades cognitivas e modelos de machine learning atualizados aos dados locais.
3. O hub IoT na nuvem do Azure controla e se comunica com os dispositivos de borda, recebendo dados e enviando modelos atualizados.
4. O Azure Storage armazena os dados carregados.
5. O Azure Machine Learning usa os dados para treinar novamente seus modelos de IA.
6. O Hub IoT envia modelos atualizados de machine learning para os dispositivos de borda.

Componentes

• Azure IoT Edge: este serviço implanta cargas de trabalho em nuvem para execução em dispositivos IoT Edge por meio de contêineres padrão. Os módulos podem executar IA, outros serviços do Azure e de terceiros ou sua própria lógica de negócios. Os dispositivos inteligentes do IoT Edge podem responder rapidamente e off-line e limitar os custos pré-processando e enviando apenas os dados necessários para a nuvem.
• Hub IoT do Azure: fornece um back-end hospedado na nuvem para conectar praticamente qualquer dispositivo IoT aos serviços do Azure. O Hub do IoT abilita a comunicação, o gerenciamento e o provisionamento bidirecionais altamente seguros e confiáveis para dispositivos do IoT Edge.
• O Azure Storage fornece armazenamento flexível, escalável e seguro na nuvem do Azure. A solução atual usa blobs de bloco para armazenar dados não estruturados, blobs de página para ler e gravar pequenos segmentos de dados aleatórios e armazenamento de arquivos para compartilhamentos de arquivos.
• Azure Cognitive Services é uma família de serviços de IA e APIs cognitivas que ajudam a criar aplicativos inteligentes. Por exemplo, o controle de voz pode usar os serviços de Reconhecimento de Fala em Texto e de Altifalante . Estender a solução para imagem ou reconhecimento facial poderia usar Visão Computacional, Visão Personalizada e Reconhecimento Facial.
• O Machine Learning (ML) usa algoritmos para melhorar as previsões ou decisões de máquina automaticamente por meio da experiência. Algoritmos de machine learning constroem e treinam continuamente modelos matemáticos. O Azure Machine Learning permite criar, treinar, implantar, rastrear e gerenciar modelos de ML em escala de nuvem.

Próximas etapas

• Para obter mais informações, entre em contato com iotcovidsupport@microsoft.com.
• O controle de voz é a função básica nesta solução. A plataforma pode se estender a vários tipos de reconhecimento, como rostos e gestos. Para obter mais informações, consulte Escolhendo uma tecnologia dos Serviços Cognitivos do Azure.
• A solução pode oferecer suporte à implantação global usando APIs de Tradução de Fala dos Serviços Cognitivos.
• Navegue nos roteiros de aprendizagem e módulos de IoT.