Nel 2016, l'Internet of Things o IoT è entrato a far parte del mercato dei consumatori mainstream con alcune delle ultime innovazioni come elettrodomestici intelligenti, termostati intelligenti e persino soluzioni per la casa intelligente.
Allo stesso modo, l'Intelligenza Artificiale o AI non è certo più una novità e le diverse società che ora la utilizzano per migliorare i propri processi e beneficiarne quotidianamente. Tuttavia, che dire della fusione di entrambe queste tecnologie? Questa combinazione magica deve ottenere un'attenzione molto più ampia poiché è un potente playbook per qualsiasi azienda di sviluppo di intelligenza artificiale .
IoT
È essenzialmente un termine collettivo per diverse tecnologie di una massiccia infrastruttura globale delle comunità dell'informazione che rendono del tutto possibile collegare in rete diversi oggetti fisici e virtuali direttamente tra loro e successivamente lasciarli cooperare tramite le tecnologie dell'informazione e della comunicazione.
Diverse funzioni implementate con varie tecnologie di IoT consentono l'interazione tra eventuali sistemi elettronici in rete con l'uomo e tra i sistemi stessi. Inoltre, possono facilmente supportare le persone nelle loro attività quotidiane.
Anche i computer e i dispositivi embedded sempre più piccoli sono essenzialmente progettati per incoraggiare le persone senza effettivamente distrarre o attirare l'attenzione. Ad esempio, computer miniaturizzati o dispositivi indossabili sono integrati direttamente negli indumenti utilizzando sensori diversi. Una società di sviluppo di app IoT può sfruttare le crescenti capacità dell'IoT attraverso processi di sviluppo di app innovativi.
AI
Fondamentalmente, è una branca dell'informatica che si occupa effettivamente dell'automazione sia dell'apprendimento automatico che del comportamento intelligente. Il termine infatti non può essere chiaramente definito in quanto manca certamente una definizione precisa del termine “intelligenza”. Tuttavia, è utilizzato in ricerca e sviluppo. In generale, l'intelligenza artificiale si riferisce effettivamente al tentativo intrinseco di riprodurre particolari strutture decisionali umane. Ad esempio, costruire e programmare un computer in un modo particolare che possa facilmente lavorare su diversi problemi indipendentemente in termini relativi. Inoltre, questo è anche indicato come un altro termine noto come intelligenza imitata, in cui vengono utilizzati algoritmi più semplici per stimolare il comportamento intelligente dell'uomo, ad esempio, nei giochi per computer.
L'interpretazione generale di questo termine riflette generalmente l'attuale ideale illuminista del popolare, "l'uomo come macchina". In realtà la cui imitazione è finalizzata all'intelligenza artificiale al fine di creare conoscenza per meccanizzare facilmente il pensiero umano o per costruire prontamente e costruire una macchina che reagisce o si comporta come un essere umano, in modo intelligente.
Fusione di AI e IoT
In sostanza, la combinazione di AI e IoT è una delle chiavi significative per accelerare lo sviluppo tecnologico e abilitare servizi dirompenti nel dominio digitale.
L'intera informazione digitale raccolta da queste macchine, dispositivi e sensori dell'IoT può essere facilmente analizzata in modo efficiente e persino contestualizzata attraverso le tecnologie AI nei servizi di cloud computing .
Ciò consentirebbe sicuramente sia il processo decisionale che la fornitura dell'intera esperienza personalizzata agli utenti e le migliorerà facilmente in modo significativo. Inoltre, l'interazione più produttiva e soddisfacente tra gli esseri umani e persino l'ambiente può essere facilmente promossa in modo significativo.
Inoltre, i rapidi progressi nell'intelligenza artificiale che sono guidati dall'aumento della capacità di calcolo, insieme alla formazione dei data scientist e alla disponibilità di diversi strumenti di apprendimento automatico al fine di sviluppare algoritmi avanzati, stanno ora effettivamente spostando l'uso efficiente ed efficace di IoT nel campo dell'idoneità pratica e sostenibile.
AIoT in realtà implica l'integrazione della tecnologia AI con diversi componenti IoT. Questa fusione di intelligenza artificiale e IoT è uno strumento davvero eccezionale sia che la applichi effettivamente nell'edge o nel cloud computing. Fondamentalmente, il suo obiettivo è aumentare rapidamente l'efficienza operativa insieme a migliorare le interazioni uomo-macchina e persino aggiornare la gestione dei dati e l'analisi. Ogni volta che viene utilizzata nel modo giusto, l'IA può facilmente trasformare tutti i dati IoT in informazioni piuttosto preziose per un processo decisionale improvvisato, sia da remoto che in loco. L'intelligenza artificiale eseguita all'edge fornisce un incredibile approccio di elaborazione al fine di offrire un processo decisionale basato sui dati e supportato a livello locale.
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AI al limite
La citazione "AI act now" mostra come l'IA consente ai dispositivi di agire e reagire a diversi eventi in un dato istante e in tempo reale. Pochi dei dispositivi edge basati sull'intelligenza artificiale più popolari sono i sensori per auto intelligenti, i droni, i robot e le telecamere di sorveglianza. Per mettere più in prospettiva, l'intelligenza artificiale aiuta le auto a guida autonoma e le navi a manovrare attraverso un traffico intenso e affollato senza effettivamente schiantarsi contro altri oggetti, in movimento o statici. L'intelligenza artificiale può facilmente rilevare anomalie nell'intero processo di produzione prima che inizi effettivamente a costare al produttore un'enorme somma di denaro. Inoltre, la riduzione della latenza sta diventando importante in modo progressivo. Intervenire ora con l'intelligenza artificiale può facilmente fornire ottimi risultati.
Sistemi diversi così come dispositivi che monitorano, diagnosticano e persino agiscono su apparecchiature diverse, come i sistemi di automazione domestica, ha sicuramente senso eseguire l'analisi più vicino al dispositivo. Tali applicazioni non possono effettivamente attendere i dati o qualsiasi comando dal cloud. Inoltre, l'invio al cloud di dati creati localmente e consumati localmente spesso causa un traffico di rete costoso insieme a ritardi nelle decisioni e, infine, al consumo dei dispositivi alimentati a batteria. Una società di servizi di sviluppo software deve considerare questi aspetti.
A causa del grande aumento di questi dispositivi IoT insieme a enormi volumi di dati che sono accoppiati con la richiesta simultanea di una minore latenza, c'è una tendenza a spostare le analisi dal cloud effettivo verso i dispositivi nell'edge. Porta l'analitica ad essere molto più vicino alle cose intelligenti insieme alle fonti di dati e all'ambiente in cui si trovano effettivamente.
Vantaggi di Edge
Larghezza di banda inferiore con risultati più rapidi
Fondamentalmente, l'edge computing può facilmente evitare di dover inviare regolarmente dati al cloud e ottenere effettivamente una bassa latenza, che offre a un'azienda una consapevolezza del contesto, un processo decisionale e un'intelligence più rapidi in tempo reale. È abbastanza importante per le applicazioni in cui la risposta in tempo reale è vitale e i dispositivi prendono diverse decisioni basate sull'intelligenza artificiale come la guida autonoma.
Analisi predittiva
Utilizza un modello addestrato da tutti i dati storici al fine di prevedere i risultati immaginabili in futuro. Al momento, i dispositivi IoT sono generalmente utilizzati dalle aziende per segnalare problemi e incidenti senza intervento umano come guasti alle apparecchiature. Eseguendo questa analisi sulle macchine, l'AI viene applicata al processo. Consente alle aziende di identificare diversi potenziali problemi prima dei guasti, il che consente loro di adottare misure proattive al fine di ottimizzare i tempi di attività.
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Sicurezza
Quando si parla di cloud, le minacce alla sicurezza sono sempre presenti e le informazioni sensibili sono abbastanza accessibili da tutti gli endpoint. Pertanto, l'edge computing crea una distanza molto più sicura da diverse minacce archiviando i dati in locale. Inoltre, una soluzione basata sull'intelligenza artificiale può essere facilmente utilizzata per identificare qualsiasi firma dannosa ai margini di un determinato sistema. Nel caso in cui un attacco informatico colpisca pochi dispositivi IoT, l'intero sistema di intelligenza artificiale edge può eseguire facilmente e rapidamente diverse contromisure e salvaguardare il sistema.
Intelligenza collettiva
Diversi dispositivi intelligenti, insieme agli ambienti connessi, possono facilmente apprendere dall'enorme rete di fonti di dati e tra loro e creare prontamente intelligenza collettiva. Al momento, ci sono vari casi in tutti i settori che illustrano il vero potenziale. Ad esempio, il rilevamento della consapevolezza della situazione, nonché una comunicazione da veicolo a veicolo, alimentano soluzioni di traffico intelligenti per i diversi veicoli. Diversi fornitori di servizi logistici con varie risorse possono facilmente raccogliere dati su umidità, temperatura, peso, livelli di COV, qualità dell'aria, ecc. Al fine di mantenere le corrette condizioni del carico. Le soluzioni di integrazione cloud sono ora rapidamente adottate in questo settore, grazie a questa intelligenza collettiva.
Mappatura e localizzazione simultanee
Diversi droni possono facilmente interpretare i vari dintorni sconosciuti durante il volo e mappare l'intero ambiente, durante la perdita di connessione da Internet. Consente l'indagine di aree pericolose come miniere, operazioni offshore o infrastrutture difficili da raggiungere.
Gemelli digitali identici
Sono essenzialmente simulazioni virtuali di risorse del mondo reale come macchine o persino turbine eoliche dotate di sensori. Fondamentalmente, consentono agli ingegneri e alle persone con responsabilità operativa di analizzare prontamente le prestazioni delle apparecchiature nel mondo reale, riducendo nel contempo il costo complessivo e i diversi elementi di sicurezza dei normali metodi di prova delle apparecchiature.
Piattaforme robotiche autonome
Tali robot mappano facilmente l'intero ambiente, rilevano diversi ostacoli, altri dispositivi e persino gli esseri umani. Possono facilmente guidare in modalità autonoma attraverso grandi magazzini mentre raccolgono le merci dai diversi scaffali e le consegnano nel luogo esatto e persino deviano in caso di ostacolo.
Conclusione
L'edge computing crea effettivamente le ultime possibilità per i dispositivi e i sistemi agendo su un grande volume di dati immediatamente, in tempo reale, direttamente alla fonte e senza alcun particolare pericolo per la sicurezza del trasporto e persino dello storage remoto nel cloud. Inoltre, se ogni sistema o dispositivo è diverso, occorrono approcci diversi per implementare l'IA.
Inoltre, devi effettivamente tenere presente che a volte non tutti i dati sono abbastanza rilevanti o richiedono di essere inviati al cloud corrispondente. Nel caso di strutture diverse, esistono priorità diverse. A volte l'intera complessità dell'analisi è piuttosto importante, e talvolta l'intero focus è sulla velocità. Può facilmente avvantaggiare diversi sistemi per analizzare i dati direttamente all'edge, senza andare avanti e indietro nel data center immediato.
Inoltre, le soluzioni di intelligenza artificiale in questi dispositivi rappresenterebbero generalmente una certa quantità di inferenza locale insieme agli algoritmi in esecuzione come un particolare programma su un dato processore, utilizzando acceleratori dedicati, tramite elaborazione di elaborazione quasi in memoria. Edge AI sta lentamente diventando una realtà in diverse applicazioni.
Esiste una grande opportunità nelle implementazioni sia industriali che edili in cui l'IA può facilmente offrire vantaggi tramite la manutenzione predittiva e preventiva, insieme al controllo di qualità nella produzione e in diverse altre aree. Quando i dispositivi più vecchi senza l'implementazione dell'IA non comprendono effettivamente le nostre esigenze in modo intuitivo, le persone si sentono frustrate perché abbiamo altri dispositivi in grado di offrire la capacità intuitiva. Inoltre, il consumatore finale non sa cosa serve effettivamente a far funzionare una soluzione di intelligenza artificiale, poiché si aspetta solo che funzioni. A questo proposito, l'unione dell'intelligenza artificiale con l'IoT può essere un ottimo strumento da applicare nell'edge o nel cloud computing.