Bereits im Jahr 2016 war das Internet der Dinge oder das Internet der Dinge mit einigen der neuesten Innovationen wie intelligenten Geräten, intelligenten Thermostaten und sogar Smart-Home-Lösungen der Vorreiter des Mainstream-Verbrauchermarktes.
In der gleichen Hinsicht ist künstliche Intelligenz oder KI sicherlich nicht mehr neu und das andere Unternehmen nutzt sie jetzt, um seine Prozesse zu verbessern und täglich davon zu profitieren. Was ist jedoch mit der Zusammenführung dieser beiden Technologien? Diese magische Kombination muss viel mehr Aufmerksamkeit erhalten, da sie für jedes KI-Entwicklungsunternehmen ein ziemlich leistungsfähiges Spielbuch ist.
IoT
Es ist im Wesentlichen ein Sammelbegriff für verschiedene Technologien einer massiven globalen Infrastruktur der Informationsgemeinschaften, die es durchaus ermöglichen, verschiedene physische und virtuelle Objekte direkt miteinander zu vernetzen und sie anschließend über Informations- und Kommunikationstechnologien zusammenarbeiten zu lassen.
Verschiedene Funktionen, die mit verschiedenen IoT-Technologien implementiert wurden, ermöglichen die Interaktion zwischen elektronischen Systemen, die mit dem Menschen vernetzt sind, sowie zwischen den Systemen selbst. Außerdem können sie Menschen leicht bei ihren täglichen Aktivitäten unterstützen.
Selbst die immer kleineren eingebetteten Computer und Geräte sollen die Menschen ermutigen, ohne sie abzulenken oder Aufmerksamkeit zu erregen. Beispielsweise werden miniaturisierte Computer oder Wearables mithilfe verschiedener Sensoren direkt in die Kleidungsstücke integriert. Ein IoT-App-Entwicklungsunternehmen kann die wachsenden Fähigkeiten des IoT durch innovative App-Entwicklungsprozesse nutzen.
AI
Grundsätzlich handelt es sich um einen Zweig der Informatik, der sich tatsächlich mit der Automatisierung von maschinellem Lernen und intelligentem Verhalten befasst. Der Begriff kann tatsächlich nicht klar definiert werden, da es sicherlich an einer genauen Definition des Begriffs „Intelligenz“ mangelt. Es wird jedoch in Forschung und Entwicklung eingesetzt. Im Allgemeinen bezieht sich künstliche Intelligenz tatsächlich auf den inhärenten Versuch, bestimmte menschliche Entscheidungsstrukturen zu reproduzieren. Zum Beispiel das Bauen und Programmieren eines Computers auf eine bestimmte Art und Weise, damit er relativ gesehen problemlos unabhängig voneinander an verschiedenen Problemen arbeiten kann. Dies wird auch als ein anderer Begriff bezeichnet, der als nachgeahmte Intelligenz bekannt ist, bei dem die meisten einfachen Algorithmen verwendet werden, um das intelligente Verhalten des Menschen beispielsweise in Computerspielen zu stimulieren.
Das Gesamtverständnis dieses Begriffs spiegelt im Allgemeinen das eigentliche Aufklärungsideal des Volkes „Mensch als Maschine“ wider. Tatsächlich zielt die Nachahmung auf die KI ab, um Wissen zu schaffen, um das menschliche Denken leicht zu mechanisieren oder um leicht eine Maschine zu konstruieren und zu bauen, die auf intelligente Weise reagiert oder sich wie ein Mensch verhält.
Fusion von KI und IoT
Im Wesentlichen ist die Kombination von KI und IoT einer der wichtigsten Schlüssel, um die technologische Entwicklung zu beschleunigen und disruptive Dienste im digitalen Bereich zu ermöglichen.
Die gesamten digitalen Informationen, die von diesen Maschinen, Geräten sowie Sensoren des IoT gesammelt werden, können mithilfe von KI-Technologien in Cloud-Computing-Diensten einfach effizient analysiert und sogar kontextualisiert werden.
Dies würde sicherlich sowohl die Entscheidungsfindung als auch die Bereitstellung der gesamten personalisierten Erlebnisse für die Benutzer ermöglichen und diese leicht erheblich verbessern. Auch die produktivere und erfüllendere Interaktion zwischen Mensch und Umwelt kann auf signifikante Weise gefördert werden.
Die raschen Fortschritte in der KI, die durch die Erhöhung der Rechenkapazität sowie die Ausbildung der Datenwissenschaftler und die Verfügbarkeit verschiedener Werkzeuge für maschinelles Lernen zur Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen vorangetrieben werden, führen nun tatsächlich zu einer effizienten und effektiven Nutzung von IoT in den Bereich der nachhaltigen und praktischen Eignung.
AIoT beinhaltet tatsächlich die Einbettung der AI-Technologie in verschiedene IoT-Komponenten. Diese Zusammenführung von KI und IoT ist ein großartiges Werkzeug, unabhängig davon, ob Sie es tatsächlich im Edge- oder Cloud-Computing anwenden. Grundsätzlich besteht das Ziel darin, die betriebliche Effizienz schnell zu steigern, die Mensch-Maschine-Interaktionen zu verbessern und sogar das Datenmanagement sowie die Analyse zu verbessern. Bei richtiger Verwendung kann AI die gesamten IoT-Daten problemlos in wertvolle Informationen für improvisierte Entscheidungen sowohl aus der Ferne als auch vor Ort umwandeln. KI, die am Rande ausgeführt wird, bietet einen unglaublichen Computeransatz, um lokale dateninformierte und unterstützte Entscheidungen zu ermöglichen.
Lesen Sie den Blog - Liste der verschiedenen Möglichkeiten, wie das Internet der Dinge die Art und Weise verändert, wie der Transport im Jahr 2020 stattfindet
KI an den Rand
Das Zitat „KI jetzt handeln“ zeigt, wie die KI es den Geräten ermöglicht, zu jedem Zeitpunkt und in Echtzeit auf verschiedene Ereignisse zu reagieren. Nur wenige der beliebtesten KI-betriebenen Edge-Geräte sind intelligente Autosensoren, Drohnen, Roboter und Überwachungskameras. Um die Perspektive zu verbessern, unterstützt AI sowohl selbstfahrende Autos als auch Schiffe beim Manövrieren über einen geschäftigen und überfüllten Verkehr, ohne tatsächlich gegen andere Objekte zu stoßen, die sich bewegen oder statisch sind. AI kann leicht Anomalien im gesamten Produktionsprozess erkennen, bevor es den Hersteller tatsächlich eine riesige Geldsumme kostet. Außerdem wird es zunehmend wichtig, die Latenz zu verringern. Wenn Sie jetzt mit künstlicher Intelligenz intervenieren, können Sie leicht gute Ergebnisse erzielen.
Verschiedene Systeme sowie Geräte, die verschiedene Geräte überwachen, diagnostizieren und sogar Maßnahmen ergreifen, wie z. B. Hausautomationssysteme, sind sicherlich sinnvoll, die Analyse näher am Gerät durchzuführen. Solche Anwendungen können nicht auf Daten oder Befehle aus der Cloud warten. Das Senden lokal erstellter und lokal verbrauchter Daten in die Cloud verursacht häufig kostspieligen Netzwerkverkehr sowie Verzögerungen bei Entscheidungen und schließlich die Belastung batteriebetriebener Geräte. Ein Softwareentwicklungsdienstleister muss diese Aspekte berücksichtigen.
Aufgrund der enormen Zunahme dieser IoT-Geräte und des enormen Datenvolumens, das mit der gleichzeitigen Nachfrage nach geringerer Latenz verbunden ist, besteht der Trend, Analysen von der eigentlichen Cloud auf Geräte am Rande zu verlagern. Dies führt dazu, dass die Analyse den intelligenten Dingen sowie den Datenquellen und der Umgebung, in der sie sich tatsächlich befinden, näher kommt.
Vorteile von Edge
Geringere Bandbreite mit schnelleren Ergebnissen
Grundsätzlich kann Edge Computing leicht vermeiden, regelmäßig Daten in die Cloud senden zu müssen, und tatsächlich eine geringe Latenz erreichen, was einem Unternehmen ein schnelleres Echtzeit-Kontextbewusstsein, Entscheidungsfindung und Intelligenz bietet. Dies ist sehr wichtig für Anwendungen, bei denen die Echtzeitreaktion von entscheidender Bedeutung ist und die Geräte unterschiedliche AI-basierte Entscheidungen treffen, z. B. autonomes Fahren.
Vorausschauende Analyse
Es verwendet ein Modell, das anhand der gesamten historischen Daten trainiert wird, um mögliche Ergebnisse für die Zukunft vorherzusagen. Gegenwärtig werden IoT-Geräte im Allgemeinen von Unternehmen verwendet, um Bedenken und Vorfälle ohne menschliches Eingreifen wie Geräteausfälle zu melden. Durch Ausführen dieser Analyse auf den Maschinen wird AI auf den Prozess angewendet. Es ermöglicht Unternehmen, verschiedene potenzielle Probleme vor Ausfällen zu identifizieren, um proaktive Maßnahmen zur Optimierung der Betriebszeit zu ergreifen.
Lesen Sie den Blog - Wie funktioniert ein IoT-basiertes Lagerverwaltungssystem?
Sicherheit
Wenn es um die Cloud geht, sind die Sicherheitsbedrohungen immer vorhanden, und auf die vertraulichen Informationen kann von allen Endpunkten aus problemlos zugegriffen werden. Edge Computing schafft daher eine viel sicherere Distanz zu verschiedenen Bedrohungen, indem die Daten lokal gespeichert werden. Außerdem kann eine AI-gestützte Lösung problemlos verwendet werden, um böswillige Signaturen am Rand des jeweiligen Systems zu identifizieren. Falls ein Cyber-Angriff auf wenige IoT-Geräte abzielt, kann das gesamte Edge-AI-System einfach und schnell verschiedene Gegenmaßnahmen ausführen und das System schützen.
Kollektive Intelligenz
Verschiedene intelligente Geräte können zusammen mit verbundenen Umgebungen leicht aus dem riesigen Netzwerk von Datenquellen und untereinander lernen und auf einfache Weise kollektive Intelligenz erzeugen. Derzeit gibt es branchenübergreifend verschiedene Beispiele, die das wahre Potenzial veranschaulichen. Beispielsweise ermöglichten die Erkennung des Situationsbewusstseins sowie die Kommunikation von Fahrzeug zu Fahrzeug intelligente Verkehrslösungen für die verschiedenen Fahrzeuge. Verschiedene Logistikdienstleister mit unterschiedlichen Ressourcen können problemlos Daten zu Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Gewicht, VOC-Werten sowie Luftqualität usw. erfassen, um den korrekten Zustand der Ladung aufrechtzuerhalten. Cloud-Integrationslösungen werden aufgrund dieser kollektiven Intelligenz jetzt schnell in dieser Branche eingesetzt.
Simultane Zuordnung und Lokalisierung
Verschiedene Drohnen können die verschiedenen unbekannten Umgebungen während des Flugs leicht interpretieren und die gesamte Umgebung während des Verbindungsverlusts über das Internet abbilden. Es ermöglicht die Untersuchung von Gefahrenbereichen wie Minen, Offshore-Betrieben oder schwer erreichbaren Infrastrukturen.
Identische digitale Zwillinge
Es handelt sich im Wesentlichen um virtuelle Simulationen realer Objekte wie Maschinen oder sogar Windkraftanlagen, die mit Sensoren ausgestattet sind. Grundsätzlich ermöglichen sie sowohl den Ingenieuren als auch den Personen mit betrieblicher Verantwortung eine einfache Analyse der Geräteleistung in der Praxis, wodurch die Gesamtkosten und die verschiedenen Sicherheitselemente normaler Testmethoden für Geräte reduziert werden.
Autonome Roboterplattformen
Solche Roboter kartieren leicht die gesamte Umgebung, erkennen verschiedene Hindernisse, andere Geräte und sogar Menschen. Sie können problemlos autonom durch große Lagerhäuser fahren, während sie Waren aus den verschiedenen Regalen entnehmen und an den genauen Ort liefern und im Falle eines Hindernisses sogar umleiten.
Fazit
Edge Computing schafft tatsächlich die neuesten Möglichkeiten für die Geräte und Systeme, indem es sofort in Echtzeit, direkt an der Quelle und ohne besondere Sicherheitsgefahr durch Transport und sogar Remote-Speicherung in der Cloud auf ein großes Datenvolumen reagiert. Wenn jedes System oder Gerät anders ist, sind unterschiedliche Ansätze für die Implementierung der KI erforderlich.
Außerdem müssen Sie tatsächlich berücksichtigen, dass manchmal nicht alle Daten relevant sind oder an die entsprechende Cloud gesendet werden müssen. Bei unterschiedlichen Strukturen gibt es unterschiedliche Prioritäten. Manchmal ist die gesamte Komplexität der Analyse sehr wichtig, und manchmal liegt der gesamte Fokus auf der Geschwindigkeit. Es kann leicht verschiedenen Systemen zugute kommen, die Daten direkt am Rand zu analysieren, ohne tatsächlich zum unmittelbaren Rechenzentrum hin und her zu gehen.
Außerdem wären Lösungen für künstliche Intelligenz in diesen Geräten im Allgemeinen eine gewisse lokale Inferenz zusammen mit den Algorithmen, die als ein bestimmtes Programm auf einem bestimmten Prozessor unter Verwendung dedizierter Beschleuniger über speichernahe Verarbeitungscomputer ausgeführt werden. Edge AI wird in verschiedenen Anwendungen langsam Realität.
Sowohl bei industriellen als auch bei Gebäudeimplementierungen gibt es eine große Chance, bei denen die KI auf einfache Weise Vorteile durch vorausschauende und vorbeugende Wartung sowie durch Qualitätskontrolle in der Fertigung und in verschiedenen anderen Bereichen bieten kann. Wenn die älteren Geräte ohne die Implementierung von KI unsere Anforderungen nicht intuitiv verstehen, sind die Leute frustriert, da wir andere Geräte haben, die die intuitive Funktion bieten können. Außerdem weiß der Endverbraucher nicht, wie eine KI-Lösung tatsächlich funktioniert, da er nur erwartet, dass sie funktioniert. In dieser Hinsicht kann das Zusammenführen von KI mit IoT ein großartiges Werkzeug für Edge- oder Cloud-Computing sein.
