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Datascience & IoT
Le document explore les attributs et définitions des objets connectés dans l'Internet des objets (IoT), en soulignant l'importance des couches architecturales et des solutions disponibles. Il discute des applications de la science des données pour découvrir des corrélations entre objets et réaliser des prévisions, prenant comme exemple un thermomètre connecté. Enfin, il évoque des pistes pour améliorer ces résultats en recherchant d'autres corrélations et en utilisant des techniques avancées telles que l'analyse en composantes principales.
Datascience & IoT
- 1. Datascience & IoT ADRIENLEGRAND
- 2. Objet connecté “For IoT‘things’, the key attributes are: • Physical or virtual objects with network interface • Sensing and actuator • Local data storage • Local data processing” “A Comparison of the Definitions for Smart Sensors, Smart Objects and Things in IoT” IEEE IEMCON 2016 Xing Liu, Orlando Baiocchi
- 3. Objet connecté “IEEE :(a thing) Is any physical object relevant from a user or application perspective” “A Comparison of the Definitions for Smart Sensors, Smart Objects and Things in IoT” IEEE IEMCON 2016 Xing Liu, Orlando Baiocchi
- 4. L’IoT pratiqué aujourd’hui “ASURVEY ON IOT ARCHITECTURES, PROTOCOLS, APPLICATIONS, SECURITY, PRIVACY, REAL-WORLD IMPLEMENTATION AND FUTURE TRENDS” 2015 IEEE 16th International Conference on Communication Technology (ICCT) Surapon Kraijak, Panwit Tuwanut
- 5. L’IoT pratiqué aujourd’hui Perception layer Users Network layer Middleware layer Application layer Business layer Platform API Database(s) MQ/SP BatchProcesses Appli Front-end Appli mobile Gateways
- 6. L’IoT pratiqué aujourd’hui 2grandes catégories d’acteurs actuels dans le domaines : ◦ Providers de solutions complètes ◦ Providers de gateways ou plateformes
- 7. L’IoT pratiqué aujourd’hui- Hue Perception layer Users Network layer Middleware layer Application layer Business layer Gateway & Platform
- 8. L’IoT pratiqué aujourd’hui- Nest Perception layer Users Network layer Middleware layer Application layer Business layer Gateway & Platform
- 9. L’IoT pratiqué aujourd’hui– Les plateformes
- 10. L’IoT pratiqué aujourd’hui– Les plateformes Perception layer Network layer Middleware layer Application layer Business layer Platform API Database(s) MQ/SP Batch Processes Appli Front-end Appli mobile Gateways
- 11. L’IoT pratiqué aujourd’hui– Les plateformes
- 12. Ce que peutapporter la datascience
- 13. Ce que peutapporter la datascience − Découvrir des corrélations intéressantes inter-objets − − Faire de la prédiction une fois les corrélations connues
- 14. Use case :Thermomètre connecté −
- 15. Use case :Thermomètre connecté
- 16. Use case :Thermomètre connecté
- 17. Use case :Thermomètre connecté
- 18. Use case :Thermomètre connecté Régression linéaire
- 19. Use case :Thermomètre connecté
- 20. Use case :Thermomètre connecté Comment améliorer ce résultat ?
- 21. Use case :Thermomètre connecté Comment améliorer ce résultat ? -Recherche de corrélations inter-objets
- 22. Use case :Thermomètre connecté Comment améliorer ce résultat ? -Recherche de corrélations inter-objets causalités
- 23. Use case :Thermomètre connecté −
- 24. Use case :Thermomètre connecté
- 25. Use case :Thermomètre connecté
- 26. Use case :Thermomètre connecté
- 27. Use case :Thermomètre connecté
- 28. A quoi çasert ? − Prévision de consommation énergétique − − Améliorer les systèmes de thermostats actuels
- 29. Comment aller plusloin ? − Trouver d'autres corrélations intéressantes (causalités) automatiquement − (PCA ?) − − Utiliser des corrélations (pas forcéments causalités) afin de déterminer des scénarios (Time series ?) − (ou “scenarii”, comme vous voulez)
- 30.