Ejemplo de aplicación de Internet de las Cosas: máquina de pinball conectada
Ejemplo de aplicación de Internet de las Cosas: máquina de pinball conectada
Experto: Michael Scharpf
Sector: Otros
Área: Marketing y Ventas
Un pinball de los 80 se convierte en un dispositivo de alta tecnología conectado en red: descubre cómo nuestro Pinball Conectado se convirtió en un proyecto de ejemplo único gracias al Internet de las Cosas y el Aprendizaje Automático.
NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES
[Desafío]
En nuestro proyecto interno, teníamos un reto especial: conectar en red un producto antiguo y ur-analógico, un pinball de 1987, con tecnología moderna y hacer así tangible el concepto de Internet de las Cosas (IoT). El objetivo era recopilar datos y desarrollar modelos predictivos para el juego.
[Solución]
Para superar el reto, optamos por una solución basada en el uso de Raspberry Pis, cámara y algoritmos de aprendizaje automático. Mediante el uso de dos Raspberry Pis, la máquina de pinball pudo conectarse en red con varios sensores y actuadores para recopilar datos en tiempo real. Se añadió una cámara para capturar imágenes no estructuradas que mostraran el estado actual del juego. A continuación, se utilizó el aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos y crear visualizaciones D3 personalizadas para analizar y mostrar el juego.
[Resultado]
El resultado fue impresionante: la partida en el pinball se visualizó en tiempo real en dos monitores y un sistema de reconocimiento de patrones identificó la puntuación actual basándose en los datos de las imágenes grabadas. Esto dio al equipo una nueva oportunidad de explorar la Internet de los objetos con tecnología moderna y aplicar métodos de análisis de datos. El proyecto ilustra cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden utilizarse para desarrollar aplicaciones innovadoras incluso en dispositivos supuestamente anticuados.
Para llevar a cabo el proyecto, utilizamos Python como lenguaje de programación y TensorFlow como marco de aprendizaje automático. La combinación de estas tecnologías nos permitió procesar eficazmente los datos de la máquina de pinball y desarrollar modelos predictivos.
En general, el proyecto muestra cómo pueden utilizarse tecnologías innovadoras como IoT e Inteligencia Artificial para abrir nuevas posibilidades de análisis de datos y apoyar a las empresas en su crecimiento.
Este ejemplo muestra cómo el concepto de Internet de las Cosas puede hacerse tangible mediante la colaboración con nuestra empresa. La combinación de Raspberry Pis, algoritmos de Machine Learning y visualizaciones D3 nos permitió desarrollar modelos predictivos y recopilar datos en tiempo real. El resultado es una aplicación innovadora que muestra cómo la Inteligencia Artificial y el Machine Learning pueden utilizarse en dispositivos antiguos como un pinball.
¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.
Su experto
Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH