Questa volta abbiamo trattato il workshop come formazione e non abbiamo dato tregua ai partecipanti. La presentazione ha riguardato la piattaforma MS AzureCloud in IoT e le potenzialità dell’apprendimento automatico. Volevamo mostrare il concetto alla base dei dispositivi industriali di AAEON.
Il nostro fornitore di sistemi integrati è AAEON, quindi abbiamo portato al workshop i computer a scheda singola PICO-APL1-A10-N3350-KIT e PICO-APL3-A10-N4200-KIT con RAM e SSD Apacer. I computer a scheda singola comunicavano tramite Wi-Fi con il modulo di sviluppo Espressif ESP32, a cui i sensori di umidità (SHT-31), la concentrazione di CO2 (SCD30) e la concentrazione di particelle di aerosol (SPS30) di Sensirion erano collegati tramite l’interfaccia i2C.
In primo luogo, i partecipanti dovevano installare VisualStudioCode, Docker e .net Core SDK con cui abbiamo lavorato durante il workshop. Dopo una breve introduzione, siamo entrati nella parte pratica guidata da Szabolcs Baranyi.
Szabolcs ci ha fornito una panoramica della piattaforma IoT di Azure, delle capacità di apprendimento automatico e dei vantaggi della distribuzione dell’IA su Edge su dispositivi industriali, come quello utilizzato nel workshop.
La parte pratica si è concentrata sullo sviluppo dell’applicazione IoT per PICO-APL, basata sul sistema operativo Windows 10 IoT Enterprise LTSC 2019, sfruttando lo strumento di sviluppo VisualStudioCodeCrossPlatform. L’applicazione in esecuzione su PICO-APL legge i dati del sensore tramite Wi-Fi e li invia ad Azure. Nel cloud, abbiamo visto quanto sia facile analizzare questi dati IoT sfruttando il servizio centrale IoT. Abbiamo anche spiegato il concetto di provisioning del dispositivo e mostrato come i fornitori possono preinstallare gli ID in un dispositivo e connettersi automaticamente al supporto di Azure.
Per chi volesse tornare sull’argomento o provare, abbiamo un GitHub.
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