Ideias de solução
Este artigo é uma ideia de solução. Se quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, tais como casos de uso potencial, 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 por superfícies que muitas pessoas tocam todos os dias. As interfaces contactless reduzem ou eliminam pontos de contacto físicos, como botões de semáforo, ecrãs tácteis, pegas nas portas e controlos de elevadores, criando experiências sem toque que sejam seguras e agradáveis para os utilizadores.
A Avanade e a task force da Microsoft COVID-19 associaram-se para desenvolver interfaces sem contacto utilizando a plataforma de borda inteligente Azure . Esta solução combina dispositivos inteligentes e percetivos de borda da Internet das Coisas (IoT) com as capacidades de armazenamento, computação, inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) da nuvem Azure.
IoT Edge dispositivos podem reconhecer e responder rapidamente à fala, imagem, gesto ou entrada multimodal utilizando o processamento a bordo. Hub IoT do Azure na nuvem controla os dispositivos e os liga aos recursos do Azure. Azure Cognitive Services and Machine Learning continuamente retraine e atualizar continuamente os modelos para melhorar a precisão e desempenho da interface.
Potenciais casos de utilização
- Transforme os pontos de contacto públicos em interfaces sem toque para usos como construção e acesso à sala, controlos de elevadores, venda de máquinas de retalho e venda de máquinas de venda automática, e sinalização de trânsito e tráfego.
- Utilize controlos de voz ou outros contactless com pontos finais móveis típicos, como telefones.
Arquitetura
Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.
- Pontos finais como microfones, câmaras e ecrãs táteis recolhem dados.
- As unidades de processamento de voz a bordo nos dispositivos IoT Edge aplicam conjuntos de habilidades cognitivas e modelos de aprendizagem automática atualizados aos dados locais.
- O hub IoT na nuvem Azure controla e comunica com os dispositivos de borda, recebendo dados e enviando modelos atualizados.
- O Azure Storage armazena os dados enviados.
- A Azure Machine Learning utiliza os dados para retreinar os seus modelos de IA.
- Hub IoT empurra os modelos de aprendizagem de máquinas atualizados para os dispositivos de borda.
Componentes
- O serviço Azure IoT Edge implementa cargas de trabalho em nuvem para funcionar em dispositivos IoT Edge através de recipientes padrão. Os módulos podem executar IA, outros serviços Azure e terceiros, ou a sua própria lógica de negócio. IoT Edge dispositivos inteligentes podem responder de forma rápida e offline, e limitar os custos através do pré-processamento e envio de apenas dados necessários para a nuvem.
- Hub IoT do Azure fornece um backend hospedado na nuvem para conectar praticamente qualquer dispositivo IoT com serviços de nuvem Azure. Hub IoT permite comunicação, gestão e provisão bidirecional altamente segura e fiável para dispositivos IoT Edge.
- O Azure Storage proporciona um armazenamento flexível, escalável e seguro na nuvem Azure. A solução atual utiliza blobs de blocos para armazenar dados não estruturados, bolhas de página para ler e escrever pequenos segmentos de dados aleatórios e armazenamento de ficheiros para partilhas de ficheiros.
- Azure Cognitive Services é uma família de serviços de IA e APIs cognitivos que ajudam a construir aplicações inteligentes. Por exemplo, o controlo de voz pode utilizar os serviços de Reconhecimento de Texto e De Voz . O alargamento da solução à imagem ou ao reconhecimento facial pode ser utilizado Imagem Digitalizada, Visão Personalizada e reconhecimento facial.
- Machine Learning (ML) usa algoritmos para melhorar as previsões ou decisões da máquina automaticamente através da experiência. Algoritmos de aprendizagem automática constroem e treinam continuamente modelos matemáticos. O Azure Machine Learning permite-lhe construir, treinar, implantar, rastrear e gerir modelos ML à escala de nuvem.
Passos seguintes
- Para mais informações, contacte iotcovidsupport@microsoft.com.
- O controlo de voz é a função básica nesta solução. A plataforma pode potencialmente estender-se a vários tipos de reconhecimento, como rostos e gestos. Para mais informações, consulte escolher uma tecnologia de Serviços Cognitivos Azure.
- A solução pode apoiar a implementação global utilizando APIs de Tradução da Fala dos Serviços Cognitivos.
- Pesquise caminhos e módulos de aprendizagem IoT.