ทฤษฏีควบคุมการฝังตัว ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สําหรับการจัดการระบบก่อนกําหนด

เมื่อ ไม่ กี่ ปี มา นี้ การ รวม ตัว ของ ทฤษฎี ควบคุม ด้วย ข้อมูล ขนาด ใหญ่ ที่ มี การ วิเคราะห์ ได้ ทํา ให้ เกิด การ เปลี่ยน แปลง ขนาน ใหญ่ ใน วิธี ที่ วิศวกร และ นัก ข้อมูล ทํา งาน ร่วม กัน ใน ระบบ ที่ ซับ ซ้อน คณะ วิจัย นี้ สามารถ ทํา ให้ องค์การ ต่าง ๆ สามารถ ทํานาย ได้ ว่า จะ มี ประสิทธิภาพ, ความ มั่นคง, และ การ ตอบ สนอง มาก ขึ้น เรื่อย ๆ ตลอด ทั่ว ทั้ง การ ผลิต, การ ขน ส่ง, และ การ ดู แล สุขภาพ โดย การ รวม ตัว ของ ทฤษฎี ที่ มี การ ควบคุม อย่าง เข้ม งวด เข้า กับ การ รู้ จัก ปรับ ตัว ของ ข้อมูล ที่ มี อยู่ ใน ระบบ ที่ มี ระบบ การ ควบคุม ขนาด ใหญ่ ๆ คณะ ต่าง ๆ สามารถ คาด หมาย พฤติกรรม ที่ กําลัง จะ ล้ม เหลว ก่อน การ ดําเนิน งาน และ ปรับ ตัว ได้ จริง — การ ตอบ สนอง แบบ ที่ ไม่ ได้ รับ การ ตอบ สนอง แบบ แผน หรือ การ ทํา ให้ เกิด ผล เสีย หาย

การ เข้าใจ ทฤษฎี ควบคุม และ การ วิเคราะห์ ข้อมูล ใหญ่

ทฤษฎีควบคุมเป็นวิชาคณิตศาสตร์จากวิศวกรรมที่เน้นการออกแบบระบบ เพื่อรักษาความต้องการของการแสดงผลตามความต้องการ โดยการปรับข้อมูลเข้าอย่างต่อเนื่อง

การ วิเคราะห์ ข้อมูล ขนาด ใหญ่ ใน ช่วง นั้น เกี่ยว ข้อง กับ การ เก็บ รวบ รวม ข้อมูล และ วิเคราะห์ ข้อมูล ที่ มี อยู่ มาก มาย เพื่อ จะ รู้ ว่า มี การ ซ่อน รูป แบบ, ความ เกี่ยว พัน กัน, และ แนว โน้ม อะไร บ้าง มัน ครอบ คลุม เทคนิค การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร และ การ ทํา งาน ใน การ ทํา งาน ของ ข้อมูล ด้วย ทฤษฎี ที่ ควบคุม ข้อมูล นั้น จะ ทํา ให้ รู้ จัก กัน ดี ขึ้น โดย ข้อมูล ขนาด ใหญ่ ที่ ได้ จาก ข้อมูล แม้ แต่ เมื่อ ความ สัมพันธ์ ระหว่าง คน สอง คน ไม่ ใช่ แบบ เชิงเส้น หรือ ส โตก ติก แต่ ก็ มี เป้า หมาย ร่วม กัน ทั้ง สอง อย่าง คือ ทํา ให้ ระบบ มี พฤติกรรม ที่ มี การ คาด หมาย และ เหมาะ สม แต่ มัน จะ เข้า มา ใกล้ กัน ได้ โดย ตรง จาก แบบ จําลอง

ช่อง ระหว่าง แบบ จําลอง กับ ความ จริง

ระบบควบคุมระบบดั้งเดิมนั้นดีพอๆกับระบบต้นแบบเท่านั้น ในสภาพแวดล้อมที่เสถียรและมีประสิทธิภาพดี โมเดลเหล่านี้ทํางานสวยงาม

ความ จําเป็น ต้อง มี การ แทรกซึม

การผนวกของทฤษฎีควบคุมกับข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานของแต่ละระบบ พื้นฐานของการควบคุมการพึ่งพาของทฤษฎีในแบบจําลองคงที่ และข้อมูลขนาดใหญ่ที่ขาดการวิเคราะห์

ระบบ HVAC ของอาคารฉลาด ระบบควบคุม PID แบบดั้งเดิมอาจจะรักษาอุณหภูมิได้ดีในวันทั่วไป แต่เมื่อคลื่นความร้อนทําให้อุณหภูมิลดลงหรือห้องประชุมที่เติมคนเข้าไป

ข้อ ดี ของ การ เข้า ถึง ทั้ง สอง แบบ

• [FLT: 0] ระบบควบคุมสามารถพยากรณ์อนาคตได้ ไม่ว่าจะเป็นการเคลื่อนไหวของมอเตอร์เกี่ยวกับการล้มเหลว หรือการติดการจราจร การปรับเปลี่ยนระบบนี้ช่วยให้การปรับเปลี่ยนระบบการทํางานได้แทนการตอบโต้
• ระบบ นี้ สามารถ เปลี่ยน การ ควบคุม หรือ เปลี่ยน การ ใช้ งาน ได้ โดย ใช้ ระบบ นี้ ก่อน ที่ จะ เกิด การ หมดสติ.
• [FLT: 0] การประกอบการแบบโอปติเมชัน : ด้วยการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เครื่องควบคุมสามารถปรับตัวแปรเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ตัวอย่างเช่น แขนหุ่นยนต์อุตสาหกรรมสามารถปรับตัววิเคราะห์การเคลื่อนไหวได้ตามข้อมูลสวมใส่และเรียน การบริโภคพลังงานระหว่างที่ยังคงมีความแม่นยํา
• [FLT: 0] ความเหมาะสม: เมื่อเงื่อนไขใหม่ๆ เกิดขึ้น การเปลี่ยนแปลงคุณภาพของวัสดุดิบ เปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหัน ในความต้องการตลาด ระบบรวมสามารถปรับโครงสร้างได้โดยไม่ต้องมีการรักษาด้วยตนเอง การผ่าตัดต้องอยู่ใกล้ความเหมาะสมของมัน

โปรแกรมข้ามอุตสาหกรรม

การผนวกของทฤษฎีควบคุมและข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ใช่ทฤษฎี มันถูกใช้ไปแล้วในหลายส่วน แต่ละส่วนมีความต้องการที่พิเศษ และประโยชน์ที่วัดได้

การ อัตโนมัติ และ การ ทํา ให้ อุตสาหกรรม เป็น ไป ได้

ในโรงงานฉลาด ระบบควบคุมการปิด ระบบจัดการการทํางานจัดลําดับการทํางาน ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่ ตรวจจับเซ็นเซอร์หลายพันตัวสําหรับความผิดปกติ การบํารุงรักษาก่อนการใช้งานแบบมีหน่วยเป็นกรณี: การสั่นสะเทือนข้อมูลจากปั๊มหรือตัวส่งข้อมูล

วงจรพลังงานและระบบสมอง

ระบบไฟฟ้าอาจจะเป็นระบบที่ซับซ้อนที่สุดที่เคยมีมา ทฤษฎีควบคุมการขยายวงกว้างช่วยสร้างสมดุลของข้อมูลและอุปสงค์จากแหล่งที่ผลิตได้ซึ่งมีตัวแปรที่ทดแทนได้ อัลกอริธม์ได้ รับพลังงานพยากรณ์อากาศ รูปแบบการโหลดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ และข้อมูลในยุคจริงเพื่อปรับการตั้งค่าการจับสเกต การจัดเก็บแบตเตอรี่ และแม้กระทั่งความต้องการของลูกค้า ผลที่ได้ก็คือ เสถียรภาพของพลังงานไฟฟ้าและพลังงานที่สูงขึ้น

การ ขน ส่ง และ รถยนต์ แบบอัตโนมัติ

การขับเคลื่อนรถด้วยตนเอง ส่งผลให้ระบบฟิวชั่นเป็นสัดส่วน: พวกเขาใช้ทฤษฎีควบคุมสําหรับพวงมาลัย การหมุน และความเร็ว ในขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่

การ ดู แล สุขภาพ และ การ เฝ้า ดู ผู้ ป่วย

ในหน่วยควบคุมที่เข้มงวด อัลกอริทึมควบคุมอัตราการติดเชื้อและค่าปรับที่สอดท่อหายใจตามความเป็นจริง การวิเคราะห์อย่างมากจะขยายสัญญาณนี้โดยการรับรู้รูปแบบที่ละเอียดอ่อน

ปัญหา และ การ ตัดสิน ใจ ใน อนาคต

แม้ ว่า จะ มี คํา สัญญา แต่ ทฤษฎี การ ควบคุม ที่ ประสาน กับ ข้อมูล ขนาด ใหญ่ ที่ นัก วิเคราะห์ แนะ นํา อุปสรรค สําคัญ ที่ วิศวกร และ นัก วิจัย ต้อง ทํา.

คุณภาพและปลายสายของข้อมูล

ระบบ ควบคุม จํา ต้อง มี การ ใส่ ข้อมูล ที่ ทัน สมัย แม่นยํา ช่อง ว่าง เสียง หรือ สัญญาณ เตือน อาจ ทํา ให้ ตัว ควบคุม ทํา งาน ได้ อย่าง ช้า ๆ หรือ ไม่ ก็ ผิด วิธี การ ข้อมูล มาก มาย ต้อง รับ ประกัน ว่า จะ มี ความ เฉื่อย น้อย และ ความ ไว้ วางใจ สูง ซึ่ง เป็น วิธี ที่ สูง เมื่อ ข้อมูล ระเบิด ขึ้น

ความ น่า เชื่อ ถือ และ ความ ไว้ วางใจ แบบ จําลอง

แม้ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถสร้างแบบจําลองที่แม่นยําได้มาก แบบจําลองเหล่านี้มักจะเป็นกล่องดํา (เช่น เครือข่ายประสาทลึก) วิศวกรควบคุมต้องตีความได้ เพื่อตรวจสอบความมั่นคงและความปลอดภัย

การ ทํา ให้ ความ ต้องการ และ ความ น่า พอ ใจ พอ ใจ ของ ผู้ อื่น

การ ใช้ เครื่อง มือ ที่ มี การ ควบคุม อย่าง ดี ที่ สุด เพื่อ ทํา ให้ มี การ ศึกษา วิจัย ที่ ดี ที่ สุด หลาย ล้าน ชิ้น ซึ่ง คิด ว่า เครื่อง วัด ความ สามารถ ใน การ คํานวณ ของ มนุษย์ ต้อง ใช้ ทรัพยากร มหาศาล สถาปัตยกรรม ที่ ไม่ ได้ ควบคุม และ อัลกอริทึม ที่ มี น้ํา หนัก (เช่น การ เสริม การ เรียน รู้ เรื่อง การ ใช้ งาน) มี เป้า หมาย ที่ จะ ทํา ให้ มี ความ ละเอียด ขึ้น โดย ไม่ มี การ คํานวณ เพิ่ม ความ เร็ว ของ เมฆ และ หมอก ที่ ทํา ให้ เกิด การ ควบคุม งาน ได้

ความ มั่นคง และ ความ มั่นคง

ข้อมูล และ ความ เกี่ยว พัน กัน มาก ขึ้น หมาย ถึง พื้น ผิว ที่ มี การ โจมตี มาก กว่า ถ้า มี การ ใช้ ข้อมูล ของ ผู้ ควบคุม ใน การ ควบคุม ใน การ ควบคุม ระบบ นี้ อาจ มี การ เสี่ยง ต่อ การ ติด เชื้อ ได้ ระบบ คอมพิวเตอร์ ต้อง ฝัง ตัว จาก พื้น ดิน ขึ้น ไป มี การ ติด ต่อ สื่อสาร ที่ มี การ เข้ารหัส ไว้ โดย การเข้ารหัส, การ ตรวจ พบ ผิด พลาด, และ การ ผิด พลาด แบบ ผิด ปกติ แบบ เดียว กับ จี ดี เอ อาร์ ยัง ต้อง ใช้ ความ ระมัดระวัง ใน การ จัด การ ข้อมูล ส่วน ตัว โดย เฉพาะ อย่าง ยิ่ง ใน การ ดู แล สุขภาพ และ การ ใช้ เครื่อง มือ ที่ ฉลาด สุขุม.

ทิศทางในอนาคต

การนําข้อมูลไปประกอบจะยิ่งมีมากขึ้น [FLT: 0] ฝาแฝดแบบย่อ[FLT: 1) — แบบจําลองภาพที่ระบบกายภาพแบบสะท้อนกระจก ซึ่งจะเป็นการทั่วไป โดยโดยเฉพาะอย่างยิ่งจะรวมทฤษฎีควบคุมเหล่านี้เข้าด้วยกันกับข้อมูลสด เพื่อจําลองการทํางาน, คาดการณ์ความล้มเหลว และทดสอบกลยุทธ์ที่ควบคุมโดยไม่มีความเสี่ยง การสอนการสอนแบบ จะเป็นการปรับความจุร ระหว่างระบบขับเคลื่อนและปิดระบบควบคุมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง [F4] เรียนรู้แบบอัตโนมัติ [FFFEF] จะใช้ระบบย่อยของข้อมูลหลายระบบ ] เรียนรู้โดยไร้ความไวต่อการเรียนรู้ทางอ้อม การสื่อสารหลายระบบ การสื่อสารของยานหลายระบบ เรียนรู้ทางทะเลแบบจุลฯ โดยไม่เพิ่มความไวต่อข้อมูล

การปรับเปลี่ยนอย่างลึกซึ้งที่สุด อาจอยู่ในวิธีที่เราออกแบบระบบควบคุม แทนการสร้างรุ่นคงที่ก่อน วิศวกรจะออกแบบ [FLT: 0] สถาปัตยกรรมแบบกํากับการ (FLT: 1) ที่เรียนรู้จากข้อมูลจากการดําเนินงาน ซึ่งมักจะเรียกว่า ขับเคลื่อนแบบ (FLT:2] ขับเคลื่อนแบบ อัลกอริทึมกลายเป็นพลังงานที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โครงสร้างควบคุมและข้อมูลขนาดใหญ่