Les capteurs intelligents fonctionnent de plus en plus de manière autonome

L'intégration physique et l'interaction avec les couches réseau sont cruciales

Les capteurs intelligents sont déjà incontournables dans l'industrie (de transformation), mais ils s'attribuent également un rôle de plus en plus important en dehors de celle-ci, notamment dans les domaines de la santé, de la sécurité et de la durabilité. Le terme 's'attribuer' n'est pas choisi au hasard. En effet, les technologies de pointe permettent à ces types de capteurs de prendre des décisions intelligentes sur base de données collectées, analysées et interprétées de manière autonome.

En quoi sont-ils intelligents?

Les capteurs intelligents sont des dispositifs qui, grâce à des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle (ci-après 'IA'), des options de connectivité comme le Wi-Fi, le Bluetooth et la 5G ou des connexions Ethernet sécurisées et fiables - par exemple l'Advanced Physical Layer (APL), spécialement conçue pour les capteurs intelligents - sont capables de collecter et de traiter de grandes quantités de données. Ce qui les rend vraiment intelligents, c'est leur capacité à utiliser ces informations de manière intelligente et sans intervention humaine supplémentaire. Les aspects suivants sont cruciaux à cet égard.

Acquisition et traitement des données

Des capteurs spéciaux convertissent des paramètres physiques en signaux électriques, après quoi des puces internes ou des microcontrôleurs se chargent de filtrer, d'analyser et de résumer les informations. Certains capteurs peuvent également prendre des décisions de manière autonome sur base d'algorithmes préprogrammés. En outre, si l'IA est utilisée dans le processus, ces capteurs peuvent améliorer leur fonctionnalité en tirant des enseignements des expériences précédentes.

Le positionnement des capteurs est crucial pour prendre des mesures précises et obtenir des résultats fiables

Connectivité et interaction

De nombreux capteurs intelligents sont équipés d'options de connectivité sans fil telles que Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee ou d'autres protocoles de l'internet des objets (IoT). Cette connectivité sans fil (voir encadré) permet au capteur d'envoyer des données à d'autres appareils, par exemple des ordinateurs ou des serveurs centraux, où elles sont analysées ou intégrées dans des systèmes plus vastes, par exemple un écosystème IoT.

Options de connectivité sans fil
La connectivité joue un rôle crucial dans la réalisation des échanges de données au sein des systèmes technologiques avancés. Les options couramment utilisées à cet égard sont les suivantes:
- Bluetooth pour connecter des appareils sur de courtes distances;
- connectivité cellulaire, où la communication s'effectue sur des réseaux mobiles tels que 4G, LTE et 5G. Cette forme est également possible lorsque les appareils n'ont pas d'emplacement fixe ou sont mobiles;
- Near Field Communication (NFC), un système permettant d'échanger de petites quantités d'informations dans un rayon de 10 cm;
- Wi-Fi (Wireless Fidelity), utilisé pour les réseaux locaux (LAN) et la connexion d'appareils à proximité d'un point d'accès Internet Wi-Fi;
- Zigbee, un protocole pour les applications à faible débit de données et à faible consommation, y compris les appareils IoT;
- Z-Wave, un protocole similaire à Zigbee, utilisé notamment dans les systèmes d'éclairage et de sécurité.

Alimentation électrique

Le mode d'alimentation est déterminé, entre autres, par l'accessibilité des sources d'énergie, les conditions environnementales, la durée de vie requise et, bien sûr, l'aspect financier. Les options les plus courantes sont les suivantes:

• les piles, et de préférence les piles lithium-ion, lithium-polymère ou alcalines, en raison de leur facilité d'utilisation. Lors du développement d'un capteur, la durée de vie des piles est un facteur important;
• le câblage, par exemple une alimentation secteur, une connexion USB ou une alimentation par Ethernet: L'APL permet d'utiliser les connexions bifilaires existantes pour alimenter les capteurs et échanger des données lorsque la continuité est cruciale, par exemple en milieu industriel;
• les technologies de collecte d'énergie, qui utilisent l'énergie cinétique (mouvement), l'énergie thermique (différences de température) ou l'énergie électromagnétique (signaux RF). Cette option est privilégiée dans les environnements à faible consommation d'énergie ou autosuffisants;
• le couplage inductif, dans lequel le transport de l'énergie électrique s'effectue par induction électromagnétique. Dans ce processus, une modification du champ magnétique autour d'un conducteur génère un courant électrique;
• les panneaux solaires, utilisés lorsque le câblage n'est pas possible, par exemple dans les régions éloignées mais ensoleillées. Le fait que les capteurs soient indépendants (de la fiabilité) du réseau électrique augmente leur durée de vie.

Intégration physique

Si la fabrication de capteurs intelligents n'est déjà pas une mince affaire, c'est aussi le cas pour leur intégration physique. Plusieurs points d'intérêt doivent être pris en compte à cet égard.

Le boîtier

Le boîtier doit être robuste afin d'être protégé contre les facteurs externes tels que la poussière, l'humidité et les vibrations. En outre, le boîtier ne doit pas constituer un obstacle aux opérations de maintenance et doit prévoir un espace pour les antennes externes ou les amplificateurs de signal.

Connectivité

Comme les capteurs intelligents utilisent une variété d'options de connectivité sans fil, des questions telles que la force du signal, les interférences et la couverture doivent être prises en compte lors de l'intégration. Le cas échéant, des antennes externes ou des amplificateurs de signal peuvent améliorer la connectivité. Pour pouvoir connecter des solutions câblées, il faut une infrastructure supplémentaire, par exemple sous la forme de commutateurs industriels spéciaux.

Gestion de données

Etant donné les grandes quantités de données à collecter, à stocker, à traiter et à analyser, il convient de mettre en oeuvre des systèmes de gestion de données appropriés. Il peut s'agir de plateformes basées sur le cloud ou de serveurs locaux.

Montage et positionnement

Pour prendre des mesures précises et obtenir des résultats fiables, le positionnement des capteurs est crucial; le choix de l'alimentation électrique est un facteur important.

Interaction avec les couches réseau

Pour une interaction transparente avec l'environnement réseau, deux facteurs sont importants.

Intégration dans le réseau numérique

Il est tout d'abord important de disposer d'une architecture réseau robuste qui tienne compte de la couverture, de la largeur de bande, de la latence, de la fiabilité, de la flexibilité et de l'évolutivité, entre autres. Naturellement, les capteurs et l'équipement du réseau doivent être compatibles et capables de communiquer entre eux au cours du processus.

L'architecture réseau comprend plusieurs systèmes. Tout d'abord, bien sûr, ceux nécessaires à la collecte, au stockage, au traitement, à l'analyse et éventuellement à la visualisation des données. Ces systèmes devraient prendre en charge l'utilisation de plateformes basées sur le cloud, l'edge computing - qui effectue des calculs et des analyses à l'endroit où les données sont générées -, les outils analytiques et les tableaux de bord.

Les capteurs intelligents auront un impact croissant, surtout qu'ils vont jouer un rôle de plus en plus important dans la vie quotidienne

Il y a ensuite les systèmes chargés de surveiller et d'entretenir le réseau et les capteurs connectés et de permettre des mises à jour régulières du firmware et du logiciel. Il s'agit par exemple d'outils de surveillance, de systèmes d'alerte automatisés et de mises à jour automatiques.

Afin de (continuer à) garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données, les systèmes de sécurité sont indispensables en période de piratage, de ransomware et d'autres activités criminelles. Il s'agit notamment de mettre en œuvre des mécanismes de contrôle d'accès et de crypter les données lors de leur transmission.

Communication avec les couches réseau

Pour créer un environnement interopérable, il est indispensable que l'échange d'informations se fasse sans problèmes. Cet échange peut se faire à plusieurs niveaux.

• La connectivité dans le cloud permet l'échange de données avec des services et des plateformes basés dans le cloud. Les données peuvent y être stockées, traitées et analysées, et les utilisateurs ont également accès à des services et capacités avancés.
• La connectivité physique permet la communication via une connexion physique entre les appareils, par exemple un câblage. Il s'agit par exemple d'Ethernet, d'USB ou de HDMI.
• La connectivité réseau fait référence à la capacité de se connecter à des réseaux locaux (LAN), à des réseaux sans fil (WLAN) ou à des réseaux plus vastes, tels que l'internet.
• La connectivité protocolaire fait référence à l'utilisation de protocoles et de normes pour permettre l'échange de données. Les exemples incluent l'Internet Protocol (IP), l'Hypertext Transfer Protocol (HTTP) et le Transmission Control Protocol (TCP). Une technique émergente est l'utilisation de Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) afin de distribuer des données provenant de différentes couches.

Les capteurs intelligents peuvent également faire partie d'un réseau dit maillé. Dans ce cas, les capteurs communiquent entre eux au sein du réseau. Cela permet notamment d'accroître la couverture et de réduire la dépendance à l'égard des dispositifs centraux ou des passerelles.

Un rythme soutenu

La technologie des capteurs évolue rapidement. Grâce aux nouveaux matériaux et aux nouvelles techniques de fabrication, les capteurs sont de plus en plus petits et de plus en plus économes en énergie, ce qui facilite leur intégration dans les appareils (mobiles), les systèmes et même les vêtements. De nombreux travaux sont également consacrés à l'intégration multisensorielle, qui permet aux capteurs, en combinant des modalités telles que les caméras, les lidars et les radars, d'améliorer leur connaissance de l'environnement.

Il convient également de noter l'émergence de capteurs contextuels capables de collecter des données sur les conditions environnementales et de les interpréter dans leur contexte à l'aide de l'intelligence artificielle. Par conséquent, ils apprennent (également) à anticiper des situations et/ou des conditions spécifiques.

Le phénomène de l'Artificial Intelligence of Things (AIoT), c'est-à-dire l'intégration des technologies artificielles (IA) dans l'internet des objets (IoT), est prometteur. Cette combinaison offre aux capteurs intelligents encore plus de possibilités de reconnaître des modèles, d'effectuer des analyses prédictives et de prendre des décisions intelligentes sur la base de ces modèles.

La détection quantique est une technologie de capteur émergente. Cette technique ouvre la voie à la détection ultrasensible de quantités physiques telles que la gravité, les champs magnétiques et électriques, offrant des perspectives dans les domaines de l'imagerie médicale et de l'informatique quantique.

En collaboration avec Baumer, Endress+Hauser, Sick et Vega