Bây giờ chúng ta đang thấy sự hợp lưu của những thứ đang làm nổi bật Python. Thứ nhất, Công nghiệp 4. 0 đang chuyển đổi mô hình theo cách chúng tôi coi là tự động hóa doanh nghiệp; . Ý nghĩa khác của Công nghiệp 4. 0 là Internet vạn vật công nghiệp [IIoT], kết nối thiết bị kinh doanh trong cộng đồng lân cận để trò chuyện giữa thiết bị với thiết bị [M2M] theo thời gian thực và cung cấp lưu thông liên tục thông tin cảm biến để phân tích. Kết quả là, chúng ta đang chứng kiến sự hội tụ của CNTT/OT, sự phá vỡ các rào cản từ lâu đã ngăn cách các chuyên gia Công nghệ thông tin với các đối tác Công nghệ vận hành của họ. Xét cho cùng, các thiết bị IIoT sử dụng các bản ghi để tối ưu hóa hoạt động của chúng. Điều này đưa chúng ta trở lại với Python. Khi chúng ta xem xét các điểm mạnh của ngôn ngữ lập trình nổi tiếng toàn cầu, chúng ta sẽ thấy một số lợi ích rõ ràng cho IoT. Trước hết, Python nổi tiếng với tiềm năng giới hạn của nó để giải quyết các đơn vị thông tin lớn. Thứ hai, Guido Van Rossum, nhà phát minh của Python, đã thiết kế nó để có khả năng đọc cao, một đặc điểm quan trọng trong khi một số kỹ sư sẽ vẽ hoặc giữ mã giống nhau và một đặc điểm thúc đẩy nền tảng của sự lặp lại hiện đại. Và cuối cùng, Python là nguồn mở, có một cộng đồng đáng chú ý và là lựa chọn ưu tiên cho nhiều chương trình hấp dẫn nhất hiện nay
Không còn nghi ngờ gì nữa, lĩnh vực mà Python phát huy tác dụng tối đa của nó là trong Học máy [ML], một bộ phận của Trí tuệ nhân tạo [AI] trong đó các thuật toán nghiên cứu từ dữ liệu mà không cần tất cả mọi người mã hóa rõ ràng bất kỳ quy tắc nào. Các chương trình kinh doanh phổ biến bao gồm bảo vệ dự đoán và rô-bốt tự túc. Hầu hết ML ngày nay được viết bằng Python. các khung như PyTorch và mã nguồn mở TensorFlow của Google sử dụng Python. AWS SageMaker, dịch vụ AI trên đám mây của Amazon, đi kèm với Bộ công cụ phát triển phần mềm Python [SDK] tích hợp. Được định vị đơn giản, Python là một công cụ dễ chịu cho công việc
Đây là cách thiết lập ML dành cho doanh nghiệp không bình thường trông như thế nào. Thông tin về máy và cảm biến được gửi tới đám mây, trong đó chúng tôi có quyền truy cập rõ ràng vào các nguồn hiệu suất tổng thể cao mà chúng tôi sẽ sử dụng để dạy phiên bản ML. Sau khi chúng tôi có phiên bản được đào tạo, ví dụ như phiên bản có thể kiểm tra thông tin để cho biết tốc độ một thiết bị có khả năng bị hỏng, thì chúng tôi sẽ cung cấp lại phiên bản đó cho nhà máy
Bằng cách đi dạo trên cả hai phần của điện toán thông qua cách nhúng GPU vào chính các thiết bị sản xuất hoặc thông qua cách sử dụng các nguồn của cổng IIoT địa phương cho điện toán sương mù, chúng tôi sẽ sử dụng phiên bản được đào tạo của chúng tôi trên trang web. Nếu chúng ta quan sát một rô-bốt tự cung tự cấp, mã Python sẽ diễn giải các mục tiêu ở cấp độ cao và điều này sau đó được diễn giải thành các hành động thông qua phương tiện của mã được biên dịch ở cấp độ thấp mà không có giao diện chậm trễ. . Một sự tương tự rõ ràng là chuyển cánh tay của bạn. tâm trí của bạn thiết lập ý định ở cấp độ cao và thiết bị sợ hãi ở cấp độ thấp sẽ tác động đến cơ bắp của bạn. Khi chúng ta chảy thêm vào ngành công nghiệp 4. 0 và các nhà sản xuất xác định vị trí sử dụng AI hiện đại hơn, tin tưởng vào các tài năng kỹ thuật Python ngang hàng sẽ ngày càng trở thành tài sản quan trọng
Tầm nhìn máy tínhĐể một cánh tay robot chọn thứ gì đó, trước tiên nó muốn biết nó đang tìm kiếm cái gì. Tham gia Thị giác máy tính xách tay [CV], một khu vực AI cho phép máy móc sử dụng máy ảnh của chúng làm mắt và thậm chí quan trọng hơn là hiểu những thứ chúng nhìn thấy. Chỉ đơn giản thông qua cách suy nghĩ về vị trí quá khổ của Python trong ML, giờ đây không còn khó để nhận ra Python có ích như thế nào đối với CV
Ban đầu được phát triển thông qua các phương tiện của Intel trong quá khứ từ những năm 90, OpenCV hiện là một trong những lựa chọn thay thế thú vị để phát triển CV mã nguồn mở. Mặc dù thư viện vẫn được viết bằng C++, trình bao bọc Python, OpenCV-python, rất tốt cho các chương trình ML như nghiên cứu sâu về CV vì nó giữ tốc độ của mã C++ duy nhất ngay cả khi vẫn mở khóa các lợi ích của Python
Ngoài ra, nếu bạn cho rằng OpenCV-python tạo ra các mảng NumPy làm đầu ra, thì ngay bây giờ chúng tôi sẽ chuyển thông tin của mình sang các thiết bị Python khác như SciPy, Matplotlib hoặc nền tảng ML tùy chọn của bạn. Kết quả cuối cùng là một thiết bị nhìn thấy nhiều hơn pixel, một thiết bị có thể phân biệt sản phẩm, thực hiện kiểm tra bảo hành hạng nhất và kiểm soát môi trường của chúng một cách chi tiết có vấn đề
Làm cầu nối cho một hệ sinh thái liên kếtKhi các nhà sản xuất thiết bị cung cấp các thiết bị, họ thường không ưu tiên khả năng giới hạn để nói chuyện với bất cứ thứ gì ngoài giao diện thiết bị của con người [HMI]. Khi chúng tôi tải lên sự thật rằng nhiều máy chạy mã độc quyền hoặc mã G, chạy rất gần phần cứng, thì khía cạnh CNTT của sự hội tụ CNTT/OT càng trở nên khó khăn hơn. Làm cách nào chúng ta có thể khiến máy móc nói chuyện với nhau nếu chúng không thể nói cùng một ngôn ngữ?
Chà, chúng tôi cần một dịch giả - và Python là nhiệm vụ không thể thiếu. Các chương trình như OpenMTC đóng vai trò là phần mềm trung gian hoặc “chất kết dính chương trình phần mềm” cho các chương trình M2M và IoT. Ví dụ: nếu chúng tôi định vị phần mềm trung gian này trên một công cụ đơn giản như Raspberry Pi, thì tập lệnh Python sẽ lấy thông tin từ một nguồn, chuyển đổi và gửi nó đến một thiết bị độc nhất vô nhị theo bố cục mà nó là
Một ví dụ đơn giản là bất kỳ quy trình sản xuất nhạy cảm với nhiệt độ nào. Mặc dù thiết bị có thể không có khả năng tự điều chỉnh nhiệt độ, nhưng nhiệt kế của thiết bị có thể ghi chỉ số và nếu vượt qua một ngưỡng nhất định, thì thiết bị sẽ gửi tín hiệu ping cho phần mềm trung gian, phần mềm này sau đó có thể thông báo cho bộ sưởi để giảm nhiệt độ.
Chúng ta có thể quan sát sự đánh giá tốt như nhau này đối với bất kỳ thiết bị nào phụ thuộc vào đầu ra của bất kỳ thiết bị nào khác. Hơn nữa, bây giờ không còn đơn giản nữa là chúng ta có thể sử dụng kỹ thuật này để kết hợp các thiết bị hiện đại để củng cố hiệu suất tổng thể, tuy nhiên, điều này cũng mở ra cơ hội cho toàn cầu về các khả năng gần đây. Một trong những khu vực chân trời như vậy là ô tô không người lái; . Nếu cần đặt cược, chúng tôi sẽ nói rằng Python có thể là một khối xây dựng chính của tương lai được kết nối với nhau này
Sự kết luậnMặc dù chúng tôi có thể không sử dụng Python để điều khiển phần cứng robot hoặc giao diện trực tiếp với thiết bị sản xuất, nhưng điều đó không có nghĩa là ngôn ngữ lập trình này không có các chương trình kinh doanh. Khi chúng ta có một cái nhìn toàn cảnh về Công nghiệp 4. 0, chúng tôi thấy rằng thông tin là đặc điểm xác định của nó. Chúng tôi không chậm trễ đưa thế giới ảo vào thế giới thực. Và đó là lý do tại sao chúng tôi muốn Python. để kết nối không gian giữa chúng, để giải quyết khối lượng thông tin chưa từng thấy mà chúng tôi đang tạo ra và để giúp kiểm soát vĩ mô
Để biết thêm chi tiết, hãy truy cập. https. //www. công nghệ công nghiệp4. com/2022/11/python-in-industrial-automation. html