Pasarela de seguridad RMG/941

IoTVPNLinux

El RMG/941 dispone de un software que hace que su campo de aplicación sea muy versátil. Es apto para acceso VPN, aplicaciones IoT de todo tipo, actualizaciones de software de alta seguridad desde donde se desee hasta complejas aplicaciones edge de aprendizaje automático embebido. Además, el software del sistema Linux integrado hace posible la instalación de software adicional. Aspectos destacados Con módem LTE o NB-IoT Libremente programable Amplios componentes de aprendizaje automático Programación del flujo de datos con Node-RED Mejoras funcionales mediante App Historia de usuario eML Utilizamos sensores triaxiales de aceleración de bajo coste para la monitorización del estado de nuestros elementos de accionamiento. El análisis de datos en tiempo real para la detección de condiciones sólo funciona con suficiente precisión mediante aprendizaje automático. aprendizaje automático integrado El flujo de trabajo de una aplicación de monitorización de estado basada en aprendizaje automático consta de dos fases. En una fase de formación, primero se recopilan datos históricos con vectores de características de los sensores pertenecientes a una aplicación específica en un archivo de texto (archivo CSV) y, a continuación, se utilizan para modelar un algoritmo ML adecuado. Aprendizaje automático integrado en el esquema Ampliar imagen En la fase de inferencia posterior, se analiza un único vector de características con datos de sensores en tiempo real utilizando el modelo matemático mediante aprendizaje supervisado y se clasifica el estado de funcionamiento respectivo. El RMG/941 se suministra con un entorno de ejecución Python3 con numerosas bibliotecas de ciencia de datos que ofrecen diversas funciones de ML hasta redes neuronales. PyDSlog es también un software preconfigurado para la adquisición de datos, que puede utilizarse para generar fácilmente los vectores de características para el modelado.