Ứng dụng Edge AI dự đoán bảo trì thiết bị IoT quan trắc môi trường

Abstract

Đề tài này đề xuất giải pháp xây dựng hệ thống bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) dựa trên công nghệ Edge AI nhằm phát hiện lỗi tắc phễu cảm biến gầu lật trên thiết bị đo mưa. Hệ thống gồm hai tầng xử lý: • Tầng Edge sử dụng các thuật toán học không giám sát (K-Means, Isolation Forest) để phát hiện bất thường tại thiết bị. • Tầng Cloud ứng dụng mô hình học có giám sát (Random Forest, XGBoost, Decision Tree,….) để dự đoán chính xác lỗi dựa trên dữ liệu nhiều trạm đo. Dữ liệu thực nghiệm thu thập từ hệ thống đo mưa Vrain được xử lý, trích xuất đặc trưng và áp dụng các kỹ thuật cân bằng dữ liệu nhằm cải thiện hiệu quả phân loại. Phần mềm sử dụng: Toàn bộ quá trình xử lý, huấn luyện và đánh giá mô hình được thực hiện bằng Google Colab, với ngôn ngữ lập trình Python và thư viện như scikit-learn, pandas, matplotlib,...