為什么需要凈化傳感器數(shù)據(jù),它為何對系統(tǒng)設計的各個層面都有廣泛影響。
傳感器是一條紐帶,它將數(shù)字世界和物理世界迷人地連接在一起。但是,要獲得有價值的可用數(shù)據(jù)并非易事。實際上,許多剛剛進入物聯(lián)網(wǎng)領域的設計人員都對傳感器數(shù)據(jù)的混亂沒有足夠的心理預期。
引導客戶相信,他們看到的大量“錯誤”數(shù)據(jù)并不是因為傳感器本身出了故障,成為物聯(lián)網(wǎng)運動傳感器公司MbientLab的日常工作。之所以數(shù)據(jù)錯誤,是因為集成了這些傳感器的系統(tǒng)設計中缺少一些進行數(shù)據(jù)清理的關鍵步驟。
“我每天都在應對這些抱怨?!盡bientLab首席執(zhí)行官Laura Kassovic在最近的一次演講中表示。她同時還警告工程師,必須正確理解通過機器學習訓練物聯(lián)網(wǎng)的難度。“多年來,工具和硬件都取得了長足進步,但是,對于數(shù)據(jù)處理的基本理解仍然沒有多少改進?!?/p>
“我對用戶嘗試使用傳感器來解決問題、研究復雜課題非常歡迎,”Laura Kassovic表示。“這是一種勇敢的行為,很有趣,思路很開放,但是也很難。很多人沒有使用正確的方法,未能解決實際問題,就把失敗歸咎于我們的傳感器,我對此感到很無奈。要知道,傳感器不會撒謊,它沒有任何偏見,傳感器的數(shù)據(jù)始終是正確的。用戶濫用或誤解了傳感器數(shù)據(jù),卻把鍋甩給了傳感器!”
實際上,傳感器并非總是易于使用,傳感器生成的所有數(shù)據(jù)也并非都很有價值。關鍵在于,要搞清楚哪些數(shù)據(jù)有價值,分離出這些數(shù)據(jù),然后把其它垃圾數(shù)據(jù)丟棄掉。
Synopsys公司董事長兼聯(lián)席首席執(zhí)行官Aart de Geus表示,“大多數(shù)傳感數(shù)據(jù)都不是系統(tǒng)價值的關鍵。但是也有一些例外,比如人造眼睛。有一些可以歸類到人工智能設備的范疇,比如可以進行各種測量的手表。這些測量數(shù)據(jù)能夠反映什么問題?可以預測心臟病的發(fā)作嗎?如果可以,這類數(shù)據(jù)的價值非常高,你愿意為此付多少錢?如果它能在一分鐘之前提示你,你可以給你的妻子寫下臨別遺言‘謝謝你,我愛你’。如果你有一個小時的提前提示時間,你可以打電話給急救中心,如果有幾個小時,數(shù)據(jù)的價值和風險將會再次改變?!?/p>
在各種應用中,數(shù)據(jù)以各種不同的形式出現(xiàn),在某一個應用場景中被認為是干凈的數(shù)據(jù),到另一個場景中可能還需要進行進一步的清理。有些數(shù)據(jù)的清理工作可以在本地完成,而其它數(shù)據(jù)可以在數(shù)據(jù)中心里進行清理。
“假如說你有一個面部識別應用,只允許某些授權員工進入這棟大樓,”Geus說?!澳忝總€月都要更新邊緣設備中的AI網(wǎng)絡,保證AI網(wǎng)絡可以識別所有面孔。因為隨時都會有大量的人進入這棟樓,所以這個工作不輕松。不過,這個安全級別并不是太高,并不是所有數(shù)據(jù)都需要隨時更新?!?/p>
而在其它一些應用中,數(shù)據(jù)需要實時進行清理。最近就有一個現(xiàn)成的慘痛案例。10月29日,印尼獅航一架波音MAX 8飛機墜毀,所有機上人員全部遇難。現(xiàn)在的調查可能正在朝著將傳感器定為罪魁禍首的方向前進。恢復的黑匣子數(shù)據(jù)顯示,在飛行過程中,兩個迎角傳感器(AOA)數(shù)據(jù)不一致。顯然有一半數(shù)據(jù)都不正確,這足以誤導這架飛機的防失速系統(tǒng),使飛機轉頭向下,直至機毀人亡。
判斷這次飛行事故中到底發(fā)生了什么,現(xiàn)在還為時尚早。“可能不僅僅是一個傳感器的問題,畢竟這個數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)有很多環(huán)節(jié),”意法半導體戰(zhàn)略平臺和物聯(lián)網(wǎng)卓越中心主任Mahesh Chowdhary說?!跋仁且粋€傳感部分,然后經(jīng)過一個連接部分,最后到達計算部分。有一些算法可以查看傳感器數(shù)據(jù)并確定飛機的方向。多個功能必須協(xié)調一致地同步工作,以提供有關飛機方向的信息?!?/p>
在傳感器提供的大量數(shù)據(jù)中,并非所有數(shù)據(jù)都有用,而且,即便是我們認為有價值的數(shù)據(jù)也可能被污染了,或者不準確。從看似簡單的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),到更復雜的安全關鍵系統(tǒng),當傳感器系統(tǒng)設計失效時,我們能單純地把數(shù)據(jù)-特別是被污染的臟數(shù)據(jù)-認定為罪魁禍首嗎?你怎么判斷傳感器壞了,數(shù)據(jù)不對?也許是算法的邏輯或者讀取數(shù)據(jù)的固件出了故障了呢?為了揀擇出真正的失效原因,必須首先對什么是“臟數(shù)據(jù)”達成一致。
“這是一個模棱兩可的領域。傳感器目前工作正常嗎?嗯,不好說,它沒有按照你想象的那樣工作,那么,是用戶造成的錯誤還是傳感器本身的故障?我發(fā)現(xiàn),目前對于臟數(shù)據(jù)的定義是非常模糊的一個概念。有時候,因為用戶系統(tǒng)存在缺陷,如果您的傳感器工作正常的話,用戶系統(tǒng)就沒法正常工作了?!盩T Electronics的產(chǎn)品線總監(jiān)Robert Pohlen說道,這是一家設計傳感器并幫助客戶創(chuàng)建各種基于傳感器的系統(tǒng)的公司。
數(shù)據(jù)處理路徑
要搞清楚干凈數(shù)據(jù)和臟數(shù)據(jù)之間的區(qū)別,很重要的一點是,看看數(shù)據(jù)是如何從A點到達B點的。
概括來說,傳感器的原始數(shù)據(jù)需要進行后端處理?;A傳感器將原始信號從一種形式的能量轉換成模擬信號或者數(shù)字信號,可能需要施加外部電源,也可能不需要。最初的原始轉換來源于現(xiàn)實世界的模擬信號:力、熱、光、磁、聲音。經(jīng)過傳感器轉換后,沿著傳感器內部或者印刷電路板上的信號路徑繼續(xù)前行,如果有需要,模擬信號可以經(jīng)過調節(jié)、放大環(huán)節(jié)轉換成數(shù)字信號。然后,將數(shù)據(jù)發(fā)送到微處理器或者其它類型的計算單元中,通過算法進一步過濾噪聲,并以應用所需要的方式提取相關信息。
計算體系架構剛剛開始著手研究怎么有效地進行這種數(shù)據(jù)處理,有些數(shù)據(jù)需要在邊緣設備上進行預處理,其它數(shù)據(jù)則發(fā)送到更強大的服務器中進行清理。
“邊緣計算將發(fā)揮巨大作用,”Achronix總裁兼首席執(zhí)行官Robert Blake說?!盎A構建模塊都有了,我們現(xiàn)在需要弄清楚,怎么有效地移動任意格式的傳感器數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)移動過程中涉及的內存層次結構如何設計,以使得可以實現(xiàn)最佳計算性能。一句話,就是如何提高傳感器數(shù)據(jù)的計算效率?!?/p>
圖1 一個傳感器的例子
有些操作需要基于那些用來鑒別一段時間內趨勢的數(shù)據(jù)立即進行動作,這類數(shù)據(jù)的提取非常關鍵,此外,清除已經(jīng)喪失了價值的數(shù)據(jù)也很重要??紤]到存在多種類型的這種數(shù)據(jù),而且有些情況下,需要多種數(shù)據(jù)類型來建模物理世界或判斷某人是否應該立即進行醫(yī)療急救,這種數(shù)據(jù)提取和清除工作更加艱難了。
數(shù)據(jù)也可能一開始是干凈的,但是經(jīng)過更新或者病毒入侵后變臟了。Rambus研究員Helena Handschuh說:“在全球范圍內,所有組件都需要盡可能安全,因此您希望從硬件中建立信任。組件安全啟動后,通信數(shù)據(jù)本身就已經(jīng)具備了某種程度的可信度。但是,有的系統(tǒng)也可能存在不安全的未知組件,這就需要對數(shù)據(jù)進行入侵檢測和軟件分析,以查看數(shù)據(jù)和組件是否存在任何損壞。在汽車中,我們希望檢測出那些給出異?;蚱婀謹?shù)據(jù)的部件,這不僅是組件安全問題,還涉及到人身安全?!?br/>
臟數(shù)據(jù)肯定要清理掉,但是它在哪里變臟的以及是如何變臟的,決定了下一步采取的行動。是不是傳感器本身產(chǎn)生了臟數(shù)據(jù),設計人員需要一開始就考慮到這一點?!敖鉀Q傳感器問題需要大量的專業(yè)知識,”Kassovic說。 “它需要設計人員在硬件層面了解傳感器,理解從傳感器中提取的數(shù)據(jù),具備軟件(算法)開發(fā)的經(jīng)驗。”
例如,從數(shù)據(jù)理解層面上,不要將加速度計的數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)混淆?!凹铀俣扔嬛粶y量身體的加速度,”她說?!按蠖鄶?shù)人都無法理解它為什么不能代替GPS,GPS給出的是身體在空間的絕對位置。每個應用都足夠獨特,需要一種獨特的方法來最可靠地提取正確的最終數(shù)據(jù)。很多用戶認為來自傳感器的數(shù)據(jù)應該與他們的大學教科書完全相同,其實并非如此。
現(xiàn)實世界的傳感器數(shù)據(jù)并不完美。當你打開你的物理、工程或計算機科學教科書時,會看到書本里充滿了完美的運動曲線。但是,當您從現(xiàn)實世界中獲取數(shù)據(jù)時,實際曲線看起來會和書中的完美曲線有很大不同?,F(xiàn)實世界中充滿了噪音和錯誤?!?/p>
每個應用都足夠獨特,需要一種獨特的方法來最可靠地提取正確的最終數(shù)據(jù)。
理解數(shù)據(jù)
那么,對臟數(shù)據(jù)到底如何處理呢?第一步是理解和解讀傳感器輸出的數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù)的準確度往往是相對的,而不是絕對正確?,F(xiàn)實世界中的傳感器讀取數(shù)據(jù)并非完美。
傳感器制造商關注的是噪聲、濾波器和算法這些基本問題,并給系統(tǒng)設計人員提供了相應的幫助性工具。一些系統(tǒng)設計者和平臺供應商則站在系統(tǒng)用戶端的視角上,關注的是填入其數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是否有效,它們提供了一個監(jiān)測工具來幫助鑒別數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)錯誤。
“我在模擬信號鏈路中發(fā)現(xiàn)了臟數(shù)據(jù),數(shù)字鏈路的數(shù)據(jù)是干凈的,”TT Electronics的Pohlen說道?!霸S多不同的源頭都會誘發(fā)噪聲。你可以在線束中拾取電噪聲,性能變壞的元件也會產(chǎn)生電氣噪聲?!?/p>
在Pohlen眼中,由某種對實際感應機制的外部影響造成的噪聲不算是臟數(shù)據(jù)?!氨热纾瑢τ谝粋€光傳感器,如果有一個環(huán)境光源的話,不能因為它給出的數(shù)據(jù)不是你真正想要測量的,就認為那是臟數(shù)據(jù),因為不管是不是自然光源,它確實正確地測量了光強度?!?/p>
未經(jīng)校準的傳感器通常會比校準過的傳感器產(chǎn)生更多臟數(shù)據(jù)?!拔覀兺ǔKf的臟數(shù)據(jù)基本上是指未經(jīng)校準的原始傳感器數(shù)據(jù),以及信號上有很多噪聲的數(shù)據(jù)?!币夥ò雽w的Chowdhary說?!俺耸褂媚承┈F(xiàn)象機制感應信號的物理元件,比如測量科里奧利加速度以檢測設備、人或者手機的旋轉,系統(tǒng)里還有信號調理單元。這些信號調理模塊可以工作在不同條件下,也可以在低功耗模式下工作,以盡量降低傳感器的電流消耗。但是,如果工作在低功耗模式,傳感器數(shù)據(jù)的噪聲就會增加,因為顯而易見的是,用于信號調理的功耗越大,數(shù)據(jù)就越干凈?!?/p>
“考慮到所有這些不同層面,我們可以給臟數(shù)據(jù)下個定義,即未經(jīng)校準的傳感器輸出的數(shù)據(jù)以及受到噪聲影響的傳感器數(shù)據(jù),無論噪聲來自于信號調理模塊還是外部干擾,”Chowdhary說。 他將外部干擾(例如當磁力計受外部磁場影響時)也歸類到了臟數(shù)據(jù)中。
即便是在同一批傳感器中,不同傳感器也可能存在制造上的差異。一旦被部署到應用現(xiàn)場,傳感器就可能會損壞。比如,地勤人員可能會損壞飛機的傳感器,甚至包括至關重要的迎角傳感器。傳感器可能會老化、性能變差,所以需要定期重新校準。
可以站在企業(yè)的角度來理解數(shù)據(jù)?!霸诨趥鞲衅鞯脑O備網(wǎng)絡中,臟數(shù)據(jù)可能是由單個或者多個問題共同產(chǎn)生的。問題可能來自于時間序列跳躍、傳感器單元本身的測量有誤、日期/時間未及時校準、傳感器之間的不恰當關聯(lián)、跨域數(shù)據(jù)點的不正確聚合等。也可能是僅僅因為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不符合業(yè)務目標,不穩(wěn)定或者無法使用,就被認為是臟數(shù)據(jù)。”Liaison Technologies公司產(chǎn)品營銷總監(jiān)Pratikh表示。這家公司幫助把可用數(shù)據(jù)放到一個平臺上,以供企業(yè)使用。
其它人也對臟數(shù)據(jù)給出了自己的具體定義?!芭K數(shù)據(jù)是那些由您的設備按照正確的格式報告,但是在某種程度上無效的數(shù)據(jù)。我們甚至無法對這些數(shù)據(jù)做出解釋,”物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成商Bright Wolf的聯(lián)合創(chuàng)始人James Branigan說。“你完全可以讀取它,但是你會發(fā)現(xiàn),某些數(shù)據(jù)實際上是完全無效的?!?/p>
在智能物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)中,臟數(shù)據(jù)的風險在于它會污染公司的大數(shù)據(jù)庫,引發(fā)其它危險行為,而且也浪費錢。“臟數(shù)據(jù)之所以會成為一個問題,是因為在所有這些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中,當你在數(shù)據(jù)中尋找價值,在這些輸入的數(shù)據(jù)上進行某些程序化分析時,你會把分析結果在部分程度上反饋到企業(yè)系統(tǒng)中,”Branigan說?!皩@些數(shù)據(jù)處理分析并反饋后,會發(fā)生一些有趣的事情。但是,如果你把分析建立在糟糕的假設-臟數(shù)據(jù)-上,那么,垃圾輸入必然導致垃圾輸出。臟數(shù)據(jù)可能會給你帶來真正的傷害,因為這些實際上無效的數(shù)據(jù)會導致一些自動化操作被禁能,從而產(chǎn)生實際的經(jīng)濟成本。”
Branigan發(fā)現(xiàn)了三種臟數(shù)據(jù)。“第一種來自傳感器的物理故障。它既無法檢測環(huán)境的變化,也無法檢測自身的故障,雖然它仍將向你提供格式良好的數(shù)據(jù),但是這種數(shù)據(jù)完全是垃圾。第二種來自設備運行的固件的軟件錯誤。即使是較新版本的固件也可能產(chǎn)生格式良好但完全錯誤的數(shù)據(jù)。第三種臟數(shù)據(jù)真正可惡,你需要對具體的機器操作非常了解,才能理解如何解釋進來的數(shù)據(jù)。如果不了解這些,你會把錯誤的數(shù)據(jù)解釋為有效數(shù)據(jù),但是系統(tǒng)其它部分卻會給出不同的解釋?!?/p>
那么,臟數(shù)據(jù)能否被洗白白呢?
數(shù)據(jù)清洗工具
有許多工具可以幫助清洗數(shù)據(jù)。“現(xiàn)在已經(jīng)有了很多很棒的工具,比如大受歡迎的Matlab、Labview和Python。我們自己的MetaWear API可以在所有主要編碼語言下幫助實現(xiàn)數(shù)據(jù)過濾器。我通常建議客戶們使用它們最熟悉的工具,而不是強行兜售我們自己的API。Python是一個很棒的工具,它有許多機器學習庫,開源、易用,而且有很好的文檔記錄?!盡bientLab的Kassovic說。MbientLab還使用博世的FusionLab,因為它們不僅自己提供傳感器,還銷售提供博世的傳感器。
MEMS市場領導者博世傳感技術公司也會其傳感器提供驅動程序和庫,幫助傳感器實現(xiàn)檢測、解讀、監(jiān)控、感知情境并預測意圖,負責MEMS產(chǎn)品組合業(yè)務開發(fā)的Marcellino Gemelli寫道。意法半導體提供庫、驅動程序和傳感器設置工具,以及可幫助簡化設計的微控制器。
尋找具備合適專業(yè)知識的專業(yè)人才并非易事?!澳悴荒芘梢幻浖こ處熑ジ晒碳こ處煹幕睢!盞assovic說。
在企業(yè)的角度來看,讓數(shù)據(jù)科學家參與清洗數(shù)據(jù)將花費太多的時間?!艾F(xiàn)在,各種機器都在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù),可能會產(chǎn)生比人類產(chǎn)生的臟數(shù)據(jù)還要復雜的新級別臟數(shù)據(jù),這將成為臟數(shù)據(jù)清洗的重點對象。”Branigan說?!按髷?shù)據(jù)市場里有很多數(shù)據(jù)清洗工具,但是這些工具都以數(shù)據(jù)科學家為中心。對于一個相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)科學家清洗它,分析它,然后可以找到一些有趣的東西。這種方式應對人類生成數(shù)據(jù)的速度確實很有效,但是很難甚至不可能應對機器生成數(shù)據(jù)的速度。你最終需要一個自動化的系統(tǒng),它從設備上獲得實時數(shù)據(jù),流水化地進行分析,然后把分析結果輸出到企業(yè)的某個業(yè)務系統(tǒng)中,以便自動化地執(zhí)行業(yè)務操作?!?/p>
傳感器轉向數(shù)字化可能會有所幫助?!皵?shù)字通信絕對有好處。那些你從中獲取并收集優(yōu)質數(shù)據(jù)的傳感器,它的噪聲是不是因為模擬才產(chǎn)生的?我看到傳感器行業(yè)存在向數(shù)字化轉變的自然趨勢,你可以在其中內置一些錯誤檢查功能。數(shù)字系統(tǒng)存在一定的噪聲區(qū)間,如果這些噪聲出現(xiàn)在數(shù)字電路通道中,誰會在乎它呢?因為數(shù)據(jù)要么是1,要么是0,基本不可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)反轉,你可以對數(shù)據(jù)傳輸加入校驗機制,如果校驗失敗,你可以把數(shù)據(jù)丟掉?!盤ohlen說。
“盡管原始數(shù)據(jù)可能被過濾、補償、糾正,但是在大部分情況下,用戶的操作也有一定的限制?!必撠煵┦纻鞲衅鱉EMS產(chǎn)品組合的業(yè)務開發(fā)的Marcello Gemelli在最近的一篇文章中指出。
“克服這些挑戰(zhàn)的第一步是實施和集成適當?shù)那逑垂ぞ撸盠iaison Technologies的Parikh說?!斑@些清洗工具不僅處理數(shù)據(jù)質量,還要從項目的角度驗證數(shù)據(jù)源頭身份、可信度、時間序列。每個項目都有各自獨特的要求。項目實施者可以應用一些通用的技術手段,但是必須做好準備,根據(jù)需要進行大規(guī)模定制,以實現(xiàn)業(yè)務目標?!?/p>
Liaison Technologies提供數(shù)據(jù)清洗、過濾、管理以及重復數(shù)據(jù)刪除檢測等業(yè)務?!拔覀兲峁┑囊粋€關鍵功能是追蹤數(shù)據(jù)的血統(tǒng),即從數(shù)據(jù)原始源頭到清洗過的結構化數(shù)據(jù)的鏈路跟蹤。”
對于安全關鍵系統(tǒng)而言,冗余可能是一種優(yōu)秀且昂貴的解決方案。TT電子公司的Pohlen表示,“每個人都希望達到更高的ASIL等級,但他們是否一定要承諾提供更多感應能力?同樣,ASIL等級也可以歸結為數(shù)據(jù)是否正確,以及在后端如何解讀這些數(shù)據(jù),除非您可以在傳感器中進行某種自診斷,否則最好的方法是冗余。”