Ideias de soluções
Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do GitHub.
O negócio contactless é o novo normal. O mundo tornou-se mais consciente e ameaçado pelas superfícies que muitas pessoas tocam todos os dias. As interfaces sem contacto reduzem ou eliminam pontos de contacto físicos como botões de luz de tráfego, ecrãs táteis, puxadores de porta e controlos de elevador, criando experiências sem toque que são seguras e agradáveis para os utilizadores.
A Avanade e a força-tarefa Microsoft COVID-19 fizeram uma parceria para desenvolver interfaces sem contato usando a plataforma de borda inteligente do Azure. Esta solução combina dispositivos de borda inteligentes e percetivos da Internet das Coisas (IoT) com os recursos de armazenamento, computação, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) da nuvem do Azure.
Os dispositivos IoT Edge podem reconhecer e responder rapidamente a fala, imagem, gesto ou entrada multimodal usando 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 Aprendizado de Máquina treinam e atualizam continuamente os modelos para melhorar a precisão e o desempenho da interface.
Potenciais casos de utilização
- Transforme pontos de contato públicos em interfaces sem toque para usos como acesso a edifícios e salas, controles de elevadores, vendas de máquinas de venda automática e varejo e trânsito e sinalização de trânsito.
- Use controles de voz ou outros controles sem contato com terminais móveis típicos, como telefones.
Arquitetura
Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.
- Pontos finais como microfones, câmeras e telas sensíveis ao toque coletam dados.
- As unidades de processamento de voz integradas nos dispositivos IoT Edge aplicam conjuntos de habilidades cognitivas e modelos de aprendizado de máquina atualizados aos dados locais.
- O hub IoT na nuvem do Azure controla e se comunica com os dispositivos de borda, recebendo dados e enviando modelos atualizados.
- O Armazenamento do Azure armazena os dados carregados.
- O Azure Machine Learning usa os dados para treinar novamente seus modelos de IA.
- O Hub IoT envia modelos de aprendizado de máquina atualizados para os dispositivos de borda.
Componentes
- O serviço Azure IoT Edge implanta cargas de trabalho de nuvem para serem executadas 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 IoT Edge podem responder rapidamente e offline, além de limitar os custos pré-processando e enviando apenas os dados necessários para a nuvem.
- O Hub IoT do Azure fornece um back-end hospedado na nuvem para conectar praticamente qualquer dispositivo IoT aos serviços do Azure. O Hub IoT permite comunicação, gerenciamento e provisionamento bidirecionais altamente seguros e confiáveis para dispositivos IoT Edge.
- O Armazenamento do Azure 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.
- Os Serviços Cognitivos do Azure são uma família de serviços de IA e APIs cognitivas que ajudam a criar aplicações inteligentes. Por exemplo, o controlo por voz pode utilizar os serviços de Reconhecimento de Voz para Texto e de Altifalante. Estender a solução para reconhecimento de imagem ou facial pode usar Visão por Computador, Visão Personalizada e Reconhecimento Facial.
- O Machine Learning (ML) usa algoritmos para melhorar as previsões ou decisões da máquina automaticamente através da experiência. Os algoritmos de aprendizagem automática constroem e treinam continuamente modelos matemáticos. O Azure Machine Learning permite-lhe criar, treinar, implementar, controlar e gerir modelos de ML à escala da nuvem.
Próximos passos
- Para mais informações, por favor contacte iotcovidsupport@microsoft.com.
- O controlo por voz é a função básica nesta solução. A plataforma pode potencialmente 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 dar suporte à implantação global usando APIs de tradução de fala dos Serviços Cognitivos.
- Navegue pelos caminhos e módulos de aprendizagem da IoT.