2016年に、モノのインターネットまたはIoTは、スマートアプライアンス、スマートサーモスタット、さらにはスマートホームソリューションなどの最新のイノベーションによって、主流の消費者市場に参入しました。
同じ点で、人工知能またはAIは確かにもはや新しいものではなく、別の会社が現在それを利用してプロセスを改善し、日常的に利益を得ています。しかし、これらのテクノロジーの両方をマージするのはどうですか？この魔法の組み合わせは、AI開発会社にとって非常に強力な手引きであるため、より幅広い注目を集める必要があります。
IoT
これは本質的に、情報コミュニティの大規模なグローバルインフラストラクチャのさまざまなテクノロジーの総称であり、さまざまな物理オブジェクトと仮想オブジェクトを相互に直接ネットワーク化し、その後、情報通信テクノロジーを介してそれらを連携させることができます。
IoTのさまざまなテクノロジーで実装されたさまざまな機能により、人間とネットワーク化された電子システム間、およびシステム自体間の相互作用が可能になります。また、日常生活の中で人々を簡単にサポートすることができます。
ますます小型化された組み込みコンピュータやデバイスでさえ、本質的に、実際に気を散らしたり注目を集めたりすることなく人々を励ますように設計されています。たとえば、小型化されたコンピューターやウェアラブルは、さまざまなセンサーを利用して衣服に直接統合されます。 IoTアプリ開発会社は、革新的なアプリ開発プロセスを通じて、成長するIoTの機能を活用できます。
AI
基本的に、それは実際に機械学習とインテリジェントな動作の両方の自動化を扱うコンピュータサイエンスの一分野です。 「知性」という用語の正確な定義が確かに欠如している限り、この用語を実際に明確に定義することはできません。しかし、それは研究開発で利用されています。一般に、人工知能は実際には、特定の人間の意思決定構造を再現するための固有の試みを指します。たとえば、コンピュータを特定の方法で構築およびプログラミングして、相対的な観点から独立してさまざまな問題に簡単に対処できるようにします。また、これは模倣知能として知られる別の用語とも呼ばれ、コンピュータゲームなどで人間の知的行動を刺激するために最も単純なアルゴリズムが利用されます。
この用語の全体的な理解は、一般的に、人気のある「機械としての人間」の実際の啓蒙思想を反映しています。実際、その模倣は、人間の思考を簡単に機械化する知識を作成したり、人間のように反応したり動作したりする機械をインテリジェントに簡単に構築および構築するためにAIを対象としています。
AIとIoTの融合
基本的に、AIとIoTの組み合わせは、技術開発を加速し、デジタルドメインで破壊的なサービスを可能にするための重要な鍵の1つです。
これらのマシン、デバイス、およびIoTのセンサーによって収集されたデジタル情報全体は、クラウドコンピューティングサービスのAIテクノロジーを通じて、簡単に効率的に分析し、コンテキスト化することもできます。
それは確かに意思決定とユーザーへのパーソナライズされたエクスペリエンス全体の提供の両方を可能にし、それらを簡単に大幅に改善します。また、人間と環境の間のより生産的で充実した相互作用を、重要な方法で簡単に促進することができます。
また、コンピューティング能力の向上によって推進されるAIの急速な進歩、データサイエンティストのトレーニング、高度なアルゴリズムを開発するためのさまざまな機械学習ツールの利用可能性により、現在、 IoTを持続可能で実用的な適合性の領域に。
AIoTには、実際にはさまざまなIoTコンポーネントにAIテクノロジーを組み込むことが含まれます。 AIとIoTの両方のこのマージは、実際にエッジコンピューティングまたはクラウドコンピューティングのどちらに適用する場合でも、非常に優れたツールです。基本的に、その目的は、ヒューマンマシンインタラクションを改善し、データ管理や分析をアップグレードするとともに、運用効率を迅速に向上させることです。 AIは、正しい方法で利用する場合はいつでも、IoTデータ全体を非常に価値のある情報に簡単に変換して、リモートとオンサイトの両方で即興の意思決定を行うことができます。エッジで実行されるAIは、ローカルデータに基づいた、裏付けのある意思決定を提供するために、信じられないほどのコンピューティングアプローチを提供します。
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AI to the Edge
「AIactnow」の引用は、AIによってデバイスがどのように動作し、特定の瞬間にリアルタイムでさまざまな発生に反応できるかを示しています。最も人気のあるAI搭載のエッジデバイスのいくつかは、スマートカーセンサー、ドローン、ロボット、監視カメラです。より詳細に説明すると、AIは、自動運転車や船舶が、移動中や静止している他のオブジェクトに実際に衝突することなく、混雑したトラフィックや混雑したトラフィックを介して操縦するのを支援します。 AIは、実際に製造業者に莫大な費用がかかる前に、製造プロセス全体の異常を簡単に検出できます。また、レイテンシーを下げることは徐々に重要になっています。人工知能に今介入することは、簡単に素晴らしい結果をもたらすことができます。
さまざまなシステムや、ホームオートメーションシステムなど、さまざまな機器を監視、診断、さらにはアクションを実行するデバイスでは、デバイスの近くで分析を実行することは確かに理にかなっています。このようなアプリケーションは、実際にはクラウドからのデータやコマンドを待つことはできません。また、ローカルで作成されたデータとローカルで消費されたデータをクラウドに送信すると、多くの場合、コストのかかるネットワークトラフィックが発生し、意思決定が遅れ、最終的にはバッテリー駆動のデバイスが消耗します。ソフトウェア開発サービス会社は、これらの側面を考慮する必要があります。
これらのIoTデバイスの大幅な増加と、より低いレイテンシーへの同時需要と相まって、大量のデータにより、分析を実際のクラウドからエッジのデバイスに移行する傾向があります。これにより、分析は、データソースや実際に存在する環境とともに、インテリジェントなものに非常に近くなります。
エッジの利点
より速い結果でより狭い帯域幅
基本的に、エッジコンピューティングは、定期的にデータをクラウドに送信する必要を簡単に回避し、実際に低遅延を実現します。これにより、企業はより迅速なリアルタイムのコンテキスト認識、意思決定、およびインテリジェンスを得ることができます。リアルタイムの応答が不可欠であり、デバイスが自動運転などのさまざまなAIベースの決定を行うアプリケーションにとって非常に重要です。
予測分析
これは、将来の考えられる結果を予測するために、履歴データ全体によってトレーニングされたモデルを利用します。現在、IoTデバイスは一般的に、機器の故障などの人間の介入なしに懸念やインシデントを報告するために企業によって使用されています。マシンでこの分析を実行することにより、AIがプロセスに適用されます。これにより、企業は障害が発生する前にさまざまな潜在的な問題を特定できるため、稼働時間を最適化するために事前対策を講じることができます。
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セキュリティ
クラウドに関しては、セキュリティの脅威は常に存在し、機密情報はすべてのエンドポイントから非常にアクセス可能です。したがって、エッジコンピューティングは、データをローカルに保存することにより、さまざまな脅威からはるかに安全な距離を作成します。また、AIを利用したソリューションを簡単に利用して、特定のシステムのエッジにある悪意のあるシグネチャを特定できます。サイバー攻撃が少数のIoTデバイスを標的にしている場合、エッジAIシステム全体がさまざまな対策を簡単かつ迅速に実行し、システムを保護することができます。
集団的知性
さまざまなスマートデバイスは、接続された環境とともに、データソースの大規模なネットワークから、また相互に簡単に学習し、集合知を簡単に作成できます。現在、真の可能性を示すさまざまな事例が業界全体に存在します。たとえば、状況認識検出や車両間通信は、さまざまな車両向けのスマートトラフィックソリューションを強化しました。さまざまな資産を持つさまざまなロジスティックサービスプロバイダーは、貨物の正しい状態を維持するために、湿度、温度、重量、VOCレベル、および大気質などに関するデータを簡単に収集できます。この集合知により、クラウド統合ソリューションは現在この業界で急速に採用されています。
同時マッピングとローカリゼーション
さまざまなドローンが、飛行中のさまざまな未知の環境を簡単に解釈したり、インターネットからの接続が失われたときに環境全体をマッピングしたりできます。これにより、鉱山、オフショアオペレーション、到達困難なインフラストラクチャなどの危険な領域の調査が可能になります。
同一のデジタルツイン
これらは基本的に、センサーを備えた機械や風力タービンなどの実世界の資産の仮想シミュレーションです。基本的に、エンジニアと運用責任者は、実際の機器の性能を簡単に分析できると同時に、通常の機器試験方法の全体的なコストとさまざまな安全要素を削減できます。
自律型ロボットプラットフォーム
このようなロボットは、環境全体を簡単にマッピングし、さまざまな障害物、他のデバイス、さらには人間を検出します。彼らは、さまざまな棚から商品を拾い上げて正確な場所に配達し、障害物が発生した場合にルートを変更しながら、大きな倉庫を自律モードで簡単に運転できます。
結論
エッジコンピューティングは、大量のデータを即座にリアルタイムでソースで処理することにより、デバイスとシステムに最新の可能性を実際に生み出します。輸送やクラウド内のリモートストレージのセキュリティ上の特別な危険はありません。また、すべてのシステムまたはデバイスが異なる場合、AIを実装するには異なるアプローチが必要です。
また、すべてのデータが完全に関連しているわけではない場合や、対応するクラウドに送信する必要がある場合があることを実際に覚えておく必要があります。異なる構造の場合、異なる優先順位があります。分析の全体的な複雑さが非常に重要な場合もあれば、全体の焦点が速度にある場合もあります。実際に直接のデータセンターに行ったり来たりすることなく、エッジでデータを分析することは、さまざまなシステムに簡単にメリットをもたらします。
また、これらのデバイスの人工知能ソリューションは、一般に、ニアメモリ処理コンピューティングを介して、専用のアクセラレータを利用して、特定のプロセッサ上で特定のプログラムとして実行されるアルゴリズムとともに、ある程度のローカル推論になります。エッジAIは、さまざまなアプリケーションで徐々に現実のものになりつつあります。
AIが製造やその他のさまざまな分野での品質管理に加えて、予測保守や予防保守を通じて簡単にメリットを提供できる、産業用と建物の両方の実装に大きなチャンスがあります。 AIを実装していない古いデバイスが実際に私たちの要件を直感的に理解していない場合、直感的な機能を提供できる他のデバイスがあるため、人々は不満を感じます。また、エンドユーザーは、AIソリューションが機能することを期待しているため、AIソリューションを実際に機能させるために何が行われるのかを知りません。この点で、AIとIoTを統合することは、エッジコンピューティングまたはクラウドコンピューティングに適用するための優れたツールになる可能性があります。