Machine Learning diperkenalkan pada tahun 1959 oleh seorang penemu bernama Arthur Samuel, yang bekerja dengan IBM. Machine Learning adalah bagian dari Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence), yang terutama digunakan untuk menganalisis data dengan bantuan AI dan mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan sedikit campur tangan manusia. Machine Learning memainkan peran penting dalam ilmu data dengan menyediakan metode statistik dan prediksi algoritma. Selain itu, hal ini juga membantu dalam mengetahui wawasan utama dari proyek penggalian data. Wawasan utama ini membantu membuat keputusan bisnis dan pengembangan aplikasi yang cepat dan tepat.

Sementara itu, Internet of Things (IoT) mengacu pada perangkat yang terhubung ke internet yang mengumpulkan dan berbagi data. Dengan bantuan chip yang hemat biaya dan jaringan nirkabel, menjadi mudah untuk membuat produk yang dapat dipertimbangkan dalam IoT. Perangkat IoT ini telah menerima pertumbuhan yang luar biasa setelah inovasi sensor yang ditambahkan ke objek untuk mendapatkan lebih banyak kecerdasan digital. IoT (Internet of Things) telah membuat dunia menjadi lebih responsif dan lebih pintar dengan mengintegrasikan dunia digital dan fisik secara bersamaan.

Bidang Machine Learning berkembang pesat, seiring dengan IoT. Kamera kecil dan komponen IoT lainnya kini mudah didapatkan di perangkat seluler, komputer, sistem kontrol lalu lintas, sistem parkir, dan peralatan rumah tangga. Jutaan perangkat IoT diproduksi di seluruh dunia yang mengumpulkan berbagai data yang disimpan dalam mesin melalui internet, memungkinkan mesin untuk memahami data tersebut dengan lebih tepat dan membuatnya lebih berguna dengan cara yang sederhana.
 

Integrasi antara Machine Learning dan IoT

IoT dan Machine Learning memberikan wawasan yang tersembunyi dalam data untuk respons yang cepat dan otomatis serta pengambilan keputusan yang lebih baik. Machine Learning untuk IoT dapat digunakan untuk memproyeksikan tren masa depan, mendeteksi anomali, dan meningkatkan kecerdasan dengan memasukkan gambar, video, dan audio.

1. Menemukan Harta Karun Tersembunyi

   Menafsirkan Data - Perangkat Internet of Things menghasilkan data dalam jumlah besar. Sebagai detektif data, algoritma Machine Learning menemukan pola dan tren tersembunyi yang mungkin luput dari investigasi manusia. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk merampingkan operasi dan membuat keputusan berdasarkan data.

2. Prediktif: Memproyeksikan Masa Depan

   Dengan menganalisis data sensor, Machine Learning dapat memprediksi kejadian di masa depan. Bayangkan sebuah peralatan produksi yang dapat memprediksi kebutuhan perawatan, sehingga dapat menghindari waktu henti yang mahal. Salah satu penggunaan Machine Learning (ML) yang meramalkan lanskap IoT adalah pemeliharaan prediktif.

3. Peringatan: Mendeteksi Anomali yang Tidak Biasa

   Machine Learning sangat baik dalam mendeteksi anomali atau penyimpangan dari norma. Hal ini dapat menjadi sangat penting untuk keamanan, mengidentifikasi upaya akses perangkat IoT ilegal atau aktivitas lalu lintas jaringan yang mencurigakan.

4. Efisiensi pada Autopilot

   Otomatisasi Tugas-Algoritma ML dapat belajar dari analisis data dan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang. Proses dapat disederhanakan, kesalahan manusia dapat dikurangi, dan sumber daya dapat dibebaskan untuk proyek yang lebih strategis.

5. Keahlian dalam Kustomisasi: Menciptakan Pengalaman yang Unik

   Machine Learning dapat membantu developer untuk melakukan kustomisasi terhadap produksi IoT. Ketika ML mempersonalisasi pengalaman pengguna, aplikasi IoT menjadi lebih responsif dan intuitif.

6. Optimalisasi Sumber Daya: Memanfaatkan Segalanya Secara Maksimal

   Machine Learning dapat mengevaluasi informasi penggunaan energi dari perangkat yang terhubung dan merekomendasikan cara terbaik untuk menggunakannya. Hal ini menghasilkan biaya yang lebih rendah dan metode manajemen sumber daya yang lebih ramah lingkungan di dalam ekosistem Internet of Things.
    

Peran Machine Learning yang diaplikasikan Dalam IoT

Internet of Things (IoT) sangat ditingkatkan dengan Machine Learning, yang memberikan kemampuan kepada perangkat yang terhubung untuk menganalisis data, mengambil keputusan, dan meningkatkan kinerjanya sendiri. Berikut ini adalah beberapa cara signifikan yang dilakukan ML untuk memajukan IoT:

1. Analisis Data dan Pengenalan Pola

   Algoritma Machine Learning menganalisis volume data yang sangat besar yang dihasilkan oleh perangkat Internet of Things, menemukan tren dan wawasan yang mungkin terlewatkan oleh manusia. Hal ini membantu dalam meramalkan pola dan tindakan di masa depan.

2. Pemeliharaan prediktif

   Machine Learning dapat mengantisipasi kerusakan peralatan sebelum terjadi, sehingga memungkinkan pemeliharaan preventif dan meminimalkan waktu henti. Hal ini dilakukan dengan mengevaluasi data dari sensor dan mesin.

3. Deteksi Anomali

   Model Machine Learning sangat penting untuk pemantauan keamanan, deteksi cacat, dan pencegahan serangan siber karena dapat mengidentifikasi pola ganjil atau ketidaknormalan dalam data IoT.

4. Otomatisasi dan Pengambilan Keputusan

   Berkat Machine Learning, perangkat IoT dapat membuat pilihan yang bijak tanpa interaksi manusia. Thermostat pintar, misalnya, secara otomatis mengubah suhu berdasarkan preferensi pengguna.

5. Personalisasi yang Ditingkatkan

   Algoritma Machine Learning menilai perilaku pengguna dalam aplikasi Internet of Things untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, seperti rekomendasi produk dan pengoptimalan pengaturan rumah pintar.

6. Manajemen Energi

   Melalui prediksi pola penggunaan dan penyesuaian konfigurasi yang efisien, Machine Learning mengoptimalkan konsumsi energi di gedung-gedung dan jaringan cerdas berkemampuan IoT.

7. Aplikasi dalam Perawatan Kesehatan

   Machine Learning memeriksa data pengguna untuk melacak status kesehatan, mengantisipasi kemungkinan masalah, dan menawarkan saran perawatan yang dipersonalisasi.

8. Meningkatkan Efisiensi Operasional

   Machine Learning dalam IoT industri mengoptimalkan rantai pasokan, meningkatkan manajemen inventaris, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan dengan mengevaluasi dan menindaklanjuti data waktu nyata.

9. Peningkatan Keamanan

   Dengan memantau lalu lintas jaringan untuk menemukan dan mengatasi risiko dan kerentanan keamanan, Machine Learning meningkatkan keamanan Internet of Things.
    

Mengapa IoT Developer harus menggunakan Machine Learning untuk mengembangkan IoT?

Machine Learning dapat membantu mengungkap pola tersembunyi dalam data IoT dengan menganalisis volume data yang sangat besar menggunakan algoritma yang canggih. Inferensi Machine Learning dapat melengkapi atau menggantikan proses manual dengan sistem otomatis menggunakan tindakan yang diturunkan secara statistik dalam proses penting. Dengan Machine Learning yang diaplikasikan dalam IoT, developer dapat:

1. Mencerna dan mengubah data ke dalam format yang konsisten
2. Membangun model Machine Learning
3. Menerapkan model Machine Learning ini di cloud, edge, dan perangkat

Sebagai contoh, dengan menggunakan Machine Learning, perusahaan dapat mengotomatiskan pemeriksaan kualitas dan pelacakan cacat di lini perakitannya, melacak aktivitas aset di lapangan, dan memperkirakan pola konsumsi & permintaan.
 

Manfaat inferensi Machine Learning untuk pengembangan IoT

Sebagai salah satu contoh, Machine Learning adalah komponen utama dari platform IoT low-code, yaitu Cumulocity IoT yang dikembangan oleh Software AG. Platform ini siap digunakan dengan alat yang dibutuhkan oleh developer untuk hasil yang cepat: konektivitas dan manajemen perangkat, pemberdayaan dan integrasi aplikasi, serta analitik streaming, Machine Learning, dan penerapan model Machine Learning. Platform ini tersedia di cloud, di lokasi dan/atau di edge. Uniknya dengan Cumulocity IoT, solusi mandiri dan edge-only juga didukung.

1. Menyederhanakan pelatihan model Machine Learning

   Cumulocity IoT Machine Learning dirancang untuk membantu developer membangun model Machine Learning baru dengan cara yang mudah. Dukungan AutoML memungkinkan model Machine Learning yang tepat dipilih untuk  berdasarkan data, baik itu data perangkat operasional yang diambil di platform Cumulocity IoT atau data historis yang tersimpan dalam arsip big data.

2. Fleksibilitas untuk menggunakan pustaka ilmu data pilihan

   Ada berbagai macam pustaka ilmu data yang tersedia (misalnya, Tensorflow®, Keras, Scikit-learn) untuk mengembangkan model Machine Learning. Cumulocity IoT Machine Learning memungkinkan model dikembangkan dalam kerangka kerja ilmu data pilihan. Model-model ini dapat diubah menjadi format standar industri menggunakan alat sumber terbuka dan tersedia untuk penilaian dalam Cumulocity IoT.

3. Penerapan model yang cepat untuk mengoperasionalkan Machine Learning dengan cepat

   Baik dibuat dalam Cumulocity IoT Machine Learning itu sendiri atau diimpor dari kerangka kerja sains data lainnya, penerapan model ke dalam lingkungan produksi dapat dilakukan di mana pun diperlukan dalam satu klik, baik di cloud maupun di edge. Model yang dioperasionalkan dapat dengan mudah dipantau dan diperbarui jika pola yang mendasarinya berubah. Selain itu, model yang telah dilatih dan diverifikasi tersedia untuk penerapan model segera untuk mempercepat adopsi.

4. Konektor siap pakai untuk penyimpanan data operasional & historis

   Cumulocity IoT Machine Learning menyediakan akses mudah ke data yang berada di datastore operasional dan historis untuk pelatihan model. Hal ini dapat memungkinkan pengambilan data secara berkala dan merutekannya melalui pipa otomatis untuk mengubah data dan melatih model Machine Learning. Data dapat di-host di Amazon® S3 atau Microsoft® Azure® Data Lake Storage, serta penyimpanan data lokal, dan diambil menggunakan konektor Cumulocity IoT DataHub yang sudah ada sebelumnya.

5. Integrasi dengan Analisis Streaming IoT Cumulocity

   Cumulocity IoT Machine Learning memungkinkan penilaian data IoT real-time berkinerja tinggi dalam Cumulocity IoT Streaming Analytics. Cumulocity IoT Streaming Analytics menyediakan blok bangunan “Machine Learning” dalam pembangun analitik visualnya yang memungkinkan pengguna untuk memanggil model Machine Learning yang ditentukan untuk menilai data waktu nyata. Hal ini menyediakan lingkungan tanpa kode untuk mengintegrasikan model Machine Learning dengan alur kerja analitik streaming.

6. Integrasi buku catatan

   Jupyter Notebook, standar de facto dalam ilmu data, menyediakan lingkungan interaktif di berbagai bahasa pemrograman. Mereka dapat digunakan untuk menyiapkan dan memproses data, melatih, menerapkan, dan memvalidasi model Machine Learning. Aplikasi web open source ini terintegrasi dengan Cumulocity IoT Machine Learning.
    

Kesimpulan

Integrasi Machine Learning ke dalam perangkat IoT memiliki potensi untuk merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi dan dunia di sekitar kita. Dengan memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan, perangkat IoT dapat menjadi lebih cerdas, efisien, dan adaptif, yang mengarah pada peningkatan pengalaman pengguna dan fungsionalitas yang lebih baik. Salah satu manfaat utama dari penggabungan Machine Learning ke dalam perangkat IoT adalah kemampuan untuk membuat keputusan berbasis data secara real-time. Dengan kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah besar, perangkat IoT dapat belajar dari pola dan tren, sehingga memungkinkan mereka membuat keputusan yang lebih tepat tanpa campur tangan manusia. Hal ini dapat menghasilkan waktu respons yang lebih cepat, otomatisasi yang lebih baik, dan peningkatan kinerja sistem secara keseluruhan.

Selain itu, integrasi Machine Learning dapat meningkatkan keamanan dan privasi perangkat IoT. Dengan terus memantau dan menganalisis data untuk mencari anomali, algoritme Machine Learning dapat mendeteksi dan merespons potensi ancaman secara real-time. Hal ini membantu mengurangi risiko dan melindungi informasi sensitif agar tidak jatuh ke tangan yang salah. Secara keseluruhan, kombinasi Machine Learning dan IoT memiliki potensi besar untuk inovasi dan kemajuan di berbagai industri seperti perawatan kesehatan, manufaktur, transportasi, dan banyak lagi. Namun, penting untuk mengatasi masalah yang berkaitan dengan privasi data, etika, dan implementasi yang bertanggung jawab untuk memastikan potensi penuh dari teknologi ini terwujud dengan tetap menjaga kepercayaan dan keamanan pengguna.