傳(chuan)感器(qi)(qi)是一條紐帶，它將數(shu)字世界(jie)和物(wu)理(li)世界(jie)迷人地(di)連接在一起(qi)。但是，要獲(huo)得有價值的(de)可用數(shu)據并(bing)非易(yi)事。實際上，許(xu)多剛剛進入物(wu)聯網(wang)領域的(de)設計人員(yuan)都(dou)對(dui)傳(chuan)感器(qi)(qi)數(shu)據的(de)混亂沒有足夠的(de)心理(li)預期(qi)。
引導客戶相信(xin)，他(ta)們看到的大(da)量“錯(cuo)誤”數據(ju)(ju)并不是因為傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)本身出了故障，成(cheng)為物聯(lian)網運動傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)公司MbientLab的日常工作。之所以數據(ju)(ju)錯(cuo)誤，是因為集成(cheng)了這些傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)的系統設計(ji)中缺少一些進行數據(ju)(ju)清理的關鍵步驟。
必須(xu)正確理(li)解通過機器學習訓練物(wu)聯網(wang)的難度(du)。“多(duo)年來，工(gong)具和硬件都取(qu)得了長(chang)足進(jin)步，但是，對于數據處理(li)的基本理(li)解仍然沒有多(duo)少(shao)改(gai)進(jin)。
要(yao)搞清楚干凈數據(ju)和臟數據(ju)之間(jian)的(de)區別，很重(zhong)要(yao)的(de)一點是，看看數據(ju)是如何(he)從A點到(dao)達B點的(de)。
概括來說，傳感(gan)器(qi)的原(yuan)始(shi)數(shu)據(ju)需(xu)(xu)要(yao)(yao)進行后端處(chu)理(li)。基礎傳感(gan)器(qi)將原(yuan)始(shi)信號(hao)(hao)從(cong)一(yi)種形式的能(neng)(neng)量轉(zhuan)換成模(mo)擬信號(hao)(hao)或(huo)者數(shu)字信號(hao)(hao)，可能(neng)(neng)需(xu)(xu)要(yao)(yao)施加(jia)外部(bu)電源，也可能(neng)(neng)不(bu)需(xu)(xu)要(yao)(yao)。最初的原(yuan)始(shi)轉(zhuan)換來源于現實世界的模(mo)擬信號(hao)(hao)：力(li)、熱、光(guang)、磁、聲音。經過(guo)(guo)傳感(gan)器(qi)轉(zhuan)換后，沿著傳感(gan)器(qi)內部(bu)或(huo)者印(yin)刷電路板上(shang)的信號(hao)(hao)路徑繼續前行，如果有需(xu)(xu)要(yao)(yao)，模(mo)擬信號(hao)(hao)可以經過(guo)(guo)調節(jie)、放大(da)環節(jie)轉(zhuan)換成數(shu)字信號(hao)(hao)。然后，將數(shu)據(ju)發(fa)送(song)到(dao)微處(chu)理(li)器(qi)或(huo)者其它(ta)類型的計算(suan)單元(yuan)中(zhong)，通(tong)過(guo)(guo)算(suan)法進一(yi)步(bu)過(guo)(guo)濾(lv)噪(zao)聲，并以應用所需(xu)(xu)要(yao)(yao)的方式提取(qu)相關信息。
計(ji)算體系架構剛(gang)剛(gang)開始(shi)著手研究怎(zen)么有效地進(jin)(jin)行這(zhe)種(zhong)數據處理(li)，有些數據需(xu)要(yao)在邊緣設(she)備上進(jin)(jin)行預處理(li)，其它數據則發送到更強(qiang)大的服(fu)務器中進(jin)(jin)行清理(li)。
“邊緣計算(suan)將(jiang)發(fa)揮巨大作用，”“基礎(chu)構(gou)(gou)建模塊都有了，我們現(xian)在需要弄清楚(chu)，怎么有效(xiao)地移(yi)動(dong)任意格式的傳感(gan)器(qi)數(shu)據，數(shu)據移(yi)動(dong)過程中涉(she)及的內存層次結構(gou)(gou)如何設計，以(yi)使得可以(yi)實現(xian)最(zui)佳計算(suan)性能。一句話，就是如何提高傳感(gan)器(qi)數(shu)據的計算(suan)效(xiao)率。
一(yi)個傳感器的例(li)子
有(you)些(xie)操作(zuo)需要基(ji)于那些(xie)用來(lai)鑒(jian)別一段時間內趨(qu)勢(shi)的數(shu)(shu)據(ju)(ju)立即進(jin)(jin)行(xing)動作(zuo)，這(zhe)(zhe)類(lei)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的提(ti)取(qu)非常關鍵，此(ci)外(wai)，清除(chu)已經(jing)喪失了價值的數(shu)(shu)據(ju)(ju)也很重要。考慮(lv)到存在多種(zhong)(zhong)類(lei)型(xing)的這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，而且有(you)些(xie)情況(kuang)下，需要多種(zhong)(zhong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)類(lei)型(xing)來(lai)建模物(wu)理世(shi)界或判斷某人是(shi)否應該立即進(jin)(jin)行(xing)醫療急救，這(zhe)(zhe)種(zhong)(zhong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)提(ti)取(qu)和清除(chu)工作(zuo)更加艱難了。
數據也(ye)可能一(yi)開始是干凈的，但是經過(guo)更新或者病毒入侵后變臟了。
“在全(quan)球范(fan)圍(wei)內，所有組(zu)件(jian)都需要(yao)盡可能安(an)全(quan)，因此您希望(wang)從硬件(jian)中建立信任。組(zu)件(jian)安(an)全(quan)啟動后，通信數據本身(shen)就已經(jing)具備了某種程度(du)的(de)(de)可信度(du)。但是，有的(de)(de)系(xi)統也可能存在不(bu)(bu)安(an)全(quan)的(de)(de)未知組(zu)件(jian)，這就需要(yao)對(dui)數據進行入(ru)侵(qin)檢測(ce)和軟件(jian)分析，以查(cha)看(kan)數據和組(zu)件(jian)是否存在任何損壞。在汽車中，我們希望(wang)檢測(ce)出(chu)那些給出(chu)異常或奇(qi)怪數據的(de)(de)部件(jian)，這不(bu)(bu)僅是組(zu)件(jian)安(an)全(quan)問題(ti)，還涉及到人身(shen)安(an)全(quan)。”
臟(zang)(zang)數(shu)據肯(ken)定(ding)要(yao)清(qing)理掉，但是(shi)它在哪里變臟(zang)(zang)的(de)(de)以及是(shi)如何(he)變臟(zang)(zang)的(de)(de)，決(jue)定(ding)了(le)(le)下(xia)一步采(cai)取的(de)(de)行(xing)動。是(shi)不是(shi)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)器(qi)本身(shen)產生了(le)(le)臟(zang)(zang)數(shu)據，設計人員需(xu)要(yao)一開始就考(kao)慮到(dao)這一點。“解(jie)決(jue)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)器(qi)問題需(xu)要(yao)大量的(de)(de)專業知識，” “它需(xu)要(yao)設計人員在硬(ying)件層面了(le)(le)解(jie)傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)器(qi)，理解(jie)從傳(chuan)(chuan)感(gan)(gan)器(qi)中提取的(de)(de)數(shu)據，具備軟件(算法)開發的(de)(de)經驗。”