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NPL si muove per qualificare informazioni sugli IoT e sui Big Data

Il National Physical Laboratory (NPL) è stato pagato per scoprire: mettere numeri su alcuni dei concetti apparentemente nebulosi.

Internetofthings_web.jpgAd un'estremità della scala sono sensori, forse sensori medici indossati da corpo, che sono oggetti chiaramente definiti e sono chiaramente importanti. All'altra estremità della scala (si potrebbe sostenere) sono commenti dei media sociali, ma anche questi possono essere importanti.

Il direttore della scienza dei dati di NPL, Mike Oldham, dice a Electronics Weekly: "Ci sono PMI britanniche che analizzano i social media tweets per le decisioni aziendali - ad esempio, mappare tweets sulla rete di trasporto in Gran Bretagna e raccogliere problemi, in alcuni casi, prima di alcuni strumenti della società di trasporto".

Con l'apprendimento sempre più di macchine per la scomposizione dei dati per le decisioni, o anche per prendere decisioni, come può mantenere la fiducia nella qualità dei dati durante il ciclo di vita dei dati, chiede Oldham. È un ciclo che riassume come "raccogliere, connettere, comprendere" con la compressa nell'elenco se un sacco di dati devono passare attraverso un tubo stretto.

C'è qualche sensazione per i dati importanti e cosa non è?

Protezione della qualità

"Se hai dei dati di spoof in una rete elettrica intelligente, non vuoi che una macchina semi-autonoma chiuda la griglia", dice Oldham.

Per i tweet e la situazione dei trasporti, "non sono sicuro che NPL deve coinvolgere se i dati di navigazione sono un po 'sbagliati e che ti ritardi di tanto in tanto, ma per la diagnosi medica avrai bisogno del gold standard. L'importanza dei dati è tutta sulla vita, sulla sicurezza e sul rischio finanziario ".

Con i suoi istituti di metrologia di controparti negli Stati Uniti e in Germania - NIST e PTB - NPL ha appena lanciato un progetto per fissare alcuni standard per la qualità dei dati, secondo il manager della strategia NPL, Sundeep Bhandari. Sta lavorando anche in collaborazione con Brunel University, alcune organizzazioni basate sulla Cina e l'Istituto Turing in vari modi verso fini simili.

Parte della ricerca ha coinvolto organizzazioni di quizzing, comprese le aziende di telecomunicazioni, le imprese di energia, i fornitori di assistenza sanitaria, la BBC e la polizia metropolitana, circa ciò che necessitano da metriche di qualità dei dati. "Dopo aver parlato con loro, cercheremo di distillare ciò che NPL deve fare per l'industria", dice Bhandari.

Una necessità nota è quella di quantificare le misurazioni effettuate durante le diagnosi mediche basate sulla scansione, per consentire le tecniche di "grandi dati" di estrarre nuove conoscenze da milioni di scansioni e di rimuovere la variabilità dalle diagnosi individuali.

Decidere gli standard

"Al momento, la diagnosi medica è un rapporto di lavoro stretto tra un medico e la macchina che usano", dice il ricercatore di dati Oldham. "Stiamo lavorando per standardizzare questo, quindi qualsiasi clinico può lavorare con i risultati di qualsiasi macchina. Una parte del processo sta decidendo quale tipo di metadati si debba raccogliere ".

Un progetto specifico di qualità dei dati medici a NPL è un tentativo di migliorare le misurazioni effettuate da scanner MRI osservando "velocità di perfusione miocardica" - il sangue di velocità e quindi l'ossigeno viene consegnato al tessuto cardiaco.

La scansione viene acquisita nel tempo e quindi post-elaborata da un medico che seleziona gli oggetti di interesse all'interno della scansione, consentendo alla macchina di estrarre una curva di tempo del comportamento di un agente di contrasto. Questa curva è manipolata contro un modello matematico per stimare il tasso di perfusione.

Il problema è che una scansione MRI è in gran parte uno strumento qualitativo, inadatto alla misura assoluta. Il modo migliore per misurare la perfusione è con una scansione PET, ma questo richiede l'iniezione di materiale radioattivo.

"Il PET è il più quantitativo, ma una persona può avere solo tante scansioni PET in una sola vita", afferma Nadia Smith, giornalista di NPL Electronics Weekly. "Se possiamo aumentare la risonanza magnetica per essere più quantitativi, sarebbe molto meglio per la diagnosi".

Ed è proprio questo che NPL cercherà di far parte di un progetto europeo di tre anni accanto ai suoi coetanei in Francia e Germania (LNE e PTB), King's College London e un ospedale finlandese.

p24 MRI SCANNER
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