Vuonna 2016 esineiden internet (IoT) tuli valtavirran kuluttajamarkkinoille. Siellä oli joitain viimeisimpiä innovaatioita, kuten älylaitteet, älykkäät termostaatit ja jopa älykkään kodin ratkaisut.
Samassa suhteessa tekoäly tai tekoäly ei todellakaan ole enää uusi asia, ja eri yritykset käyttävät sitä nyt prosessiensa parantamiseen ja hyötyvät päivittäin. Entä kummankin tekniikan yhdistäminen? Tähän maagiseen yhdistelmään on kiinnitettävä paljon laajempaa huomiota, koska se on varsin tehokas pelikirja kaikille tekoälykehitysyrityksille .
IoT
Se on pohjimmiltaan yhteinen termi tietoyhteisöjen massiivisen globaalin infrastruktuurin eri tekniikoille, mikä tekee eri fyysisten ja virtuaalisten kohteiden verkottamisesta suoraan keskenään ja antaa niiden myöhemmin mahdollisuuden tehdä yhteistyötä tiedon ja viestintätekniikan välityksellä.
IoT: n eri tekniikoilla toteutetut erilaiset toiminnot mahdollistavat vuorovaikutuksen ihmisten kanssa verkottuneiden elektronisten järjestelmien ja itse järjestelmien välillä. Lisäksi he voivat helposti tukea ihmisiä heidän päivittäisessä toiminnassaan.
Jopa yhä pienemmät sulautetut tietokoneet ja laitteet on suunniteltu lähinnä rohkaisemaan ihmisiä häiritsemättä tai herättämättä huomiota. Esimerkiksi pienikokoiset tietokoneet tai puettavat tarvikkeet on integroitu suoraan vaatteisiin käyttämällä erilaisia antureita. IoT-sovelluskehitysyritys voi hyödyntää IoT: n kasvavia ominaisuuksia innovatiivisten sovelluskehitysprosessien avulla.
Tekoäly
Pohjimmiltaan se on tietojenkäsittelytieteen ala, joka tosiasiassa käsittelee sekä koneoppimisen että älykkään käyttäytymisen automatisointia. Termiä ei itse asiassa voida määritellä selkeästi, koska termistä ”älykkyys” ei ole tarkkaa määritelmää. Sitä käytetään kuitenkin tutkimuksessa ja kehityksessä. Yleensä tekoäly tarkoittaa itse asiassa yritystä jäljentää tiettyjä ihmisen päätöksentekorakenteita. Esimerkiksi tietokoneen rakentaminen ja ohjelmointi tietyllä tavalla, jotta se pystyy helposti käsittelemään erilaisia ongelmia itsenäisesti suhteellisesti. Tätä kutsutaan myös toiseksi termiksi, joka tunnetaan nimellä jäljitelty älykkyys, jossa useimpia yksinkertaisia algoritmeja käytetään stimuloimaan ihmisen älykästä käyttäytymistä esimerkiksi tietokonepeleissä.
Tämän käsitteen yleinen käsitys heijastaa yleensä varsinaista valaistumisen ihannetta suositusta ihmisestä "ihminen koneena". Itse asiassa sen jäljitelmä on kohdistettu tekoälyyn, jotta voidaan luoda tietoa ihmisen ajattelun helposti mekanisoimiseksi tai helposti rakentaa sekä rakentaa kone, joka reagoi tai käyttäytyy kuin ihminen älykkäästi.
Tekoälyn ja IoT: n fuusio
Tekoälyn ja IoT: n yhdistelmä on pohjimmiltaan merkittävä avain teknologisen kehityksen nopeuttamiseen sekä häiritsevien palvelujen mahdollistamiseen digitaalisella alueella.
Näiden koneiden, laitteiden ja esineiden internetin antureiden keräämä koko digitaalinen tieto voidaan helposti analysoida ja jopa kontekstualisoida tekoälytekniikoiden avulla pilvipalveluissa .
Se antaisi varmasti mahdollisuuden sekä päätöksentekoon että koko henkilökohtaisten kokemusten tarjoamiseen käyttäjille ja parantaa niitä helposti merkittävästi. Ihmisten ja jopa ympäristön tuottavampaa ja tyydyttävämpää vuorovaikutusta voidaan myös helposti edistää merkittävällä tavalla.
Myös tekoälyn nopea kehitys, joka johtuu laskentakapasiteetin kasvusta, datatieteilijöiden kouluttamisesta sekä erilaisten koneoppimisvälineiden saatavuudesta kehittyneiden algoritmien kehittämiseksi, vievät nyt tosiasiallisesti IoT kestävän ja käytännöllisen soveltuvuuden alueisiin.
AIoT sisältää itse asiassa tekoälytekniikan upottamisen erilaisiin IoT-komponentteihin. Sekä tekoälyn että IoT: n yhdistäminen on varsin loistava työkalu riippumatta siitä, sovellatko sitä todella reuna- tai pilvipalveluun. Pohjimmiltaan sen tavoitteena on lisätä operatiivista tehokkuutta nopeasti parantamalla ihmisen ja koneen välisiä vuorovaikutuksia ja jopa päivittää tiedonhallintaa sekä analytiikkaa. Aina, kun sitä käytetään oikealla tavalla, tekoäly voi helposti muuntaa kaiken esineiden internetin datan melko arvokkaaksi tiedoksi improvisoitua päätöksentekoa varten, sekä etänä että paikan päällä. Reunalla toteutettu tekoäly tarjoaa uskomattoman laskentamenetelmän tarjotakseen paikallista tietoihin perustuvaa ja tuettua päätöksentekoa.
Lue blogi - Luettelo monista tavoista, joilla IoT muuttaa kuljetustapaa vuonna 2020
Tekoäly reunaan
”AI act now” -laina osoittaa, kuinka tekoäly antaa laitteiden toimia sekä reagoida erilaisiin tapahtumiin milloin tahansa ja reaaliajassa. Harvat suosituimmista tekoälykäyttöisistä reunalaitteista ovat älyautojen anturit, dronit, robotit ja valvontakamerat. Tarkemman näkökulman saavuttamiseksi tekoäly auttaa itse ajavia autoja ja aluksia liikkumaan kiireisen ja ruuhkaisen liikenteen kautta törmäämättä muihin esineisiin, liikkuviin tai staattisiin. Tekoäly pystyy helposti havaitsemaan poikkeamat koko tuotantoprosessissa ennen kuin se todella alkaa maksaa valmistajalle valtavan summan rahaa. Myös latenssin alentamisesta on tulossa tärkeää asteittain. Tekoälyn puuttuminen nyt voi helposti tuottaa hyviä tuloksia.
Erilaiset järjestelmät sekä laitteet, jotka tarkkailevat, diagnosoivat ja jopa toteuttavat erilaisia laitteita, kuten kodin automaatiojärjestelmät, on järkevää suorittaa analyysi lähempänä laitetta. Tällaiset sovellukset eivät todellakaan voi odottaa tietoja tai komentoja pilvestä. Myös paikallisesti luotujen ja paikallisesti kulutettujen tietojen lähettäminen pilveen aiheuttaa usein kallista verkkoliikennettä, viivästyksiä päätöksenteossa ja lopulta paristokäyttöisten laitteiden tyhjentämistä. Ohjelmistokehityspalveluyrityksen on otettava huomioon nämä näkökohdat.
Näiden IoT-laitteiden suuren määrän ja massiivisten tietomäärien ansiosta, joihin liittyy samanaikainen matalamman viiveen kysyntä, on suuntaus siirtyä analytiikasta todellisesta pilvestä kohti reunassa olevia laitteita. Se johtaa siihen, että analytiikka on melko lähellä älykkäitä asioita sekä tietolähteitä että ympäristöä, jossa ne todella ovat.
Edgen edut
Pienempi kaistanleveys nopeammin
Periaatteessa reunalaskennan avulla voidaan helposti välttää lähettämästä tietoja säännöllisesti pilveen ja saavuttaa tosiasiallisesti matala viive, mikä tarjoaa yritykselle nopeamman reaaliaikaisen kontekstitietoisuuden, päätöksenteon ja älykkyyden. Se on melko tärkeää sovelluksille, joissa reaaliaikainen reagointi on elintärkeää ja laitteet tekevät erilaisia tekoälypohjaisia päätöksiä, kuten itsenäinen ajaminen.
Ennakoiva analyysi
Siinä hyödynnetään mallia, joka on koulutettu koko historiallisen datan avulla mahdollisten tulosten ennustamiseksi tulevaisuudessa. Tällä hetkellä yritykset käyttävät IoT-laitteita yleensä ilmoittaakseen huolenaiheista ja tapahtumista ilman ihmisen väliintuloa, kuten laiteviat. Suorittamalla tämä analyysi koneille tekoäly kohdistetaan prosessiin. Sen avulla yritykset voivat tunnistaa mahdolliset ongelmat ennen vikoja, joiden avulla ne voivat tehdä ennakoivia toimenpiteitä käyttöajan optimoimiseksi.
Lue blogi - Kuinka esineiden internetiin perustuva varastonhallintajärjestelmä toimii?
Turvallisuus
Pilvessä tietoturvauhat ovat aina olemassa, ja arkaluontoiset tiedot ovat helposti saatavilla kaikista päätepisteistä. Reunalaskenta luo siten paljon turvallisemman etäisyyden erilaisista uhista tallentamalla tietoja paikallisesti. Myös tekoälyllä toimivaa ratkaisua voidaan helposti käyttää mahdollisen haitallisen allekirjoituksen tunnistamiseen tietyn järjestelmän reunalla. Jos verkkohyökkäys kohdistuu muutamaan IoT-laitteeseen, koko reuna-AI-järjestelmä voi helposti ja nopeasti suorittaa erilaisia vastatoimia sekä turvata järjestelmän.
Kollektiivinen älykkyys
Erilaiset älylaitteet yhdessä yhdistettyjen ympäristöjen kanssa voivat oppia helposti sekä massiivisesta tietolähdeverkosta että toisistaan ja luoda helposti kollektiivista älykkyyttä. Tällä hetkellä eri toimialoilla on useita esimerkkejä, jotka kuvaavat todellista potentiaalia. Esimerkiksi tilannetietoisuuden havaitseminen samoin kuin ajoneuvojen välinen tiedonsiirto, toimitti älykkäitä liikenneratkaisuja eri ajoneuvoille. Eri logistiikkapalvelujen tarjoajat, joilla on erilaisia resursseja, voivat helposti kerätä tietoja kosteudesta, lämpötilasta, painosta, VOC-tasoista sekä ilmanlaadusta jne. Lastin oikean kunnon ylläpitämiseksi. Pilvipalvelujen integrointiratkaisut ovat tällä alalla nopeasti omaksuttu tämän kollektiivisen älykkyyden ansiosta.
Samanaikainen kartoitus ja lokalisointi
Eri dronit pystyvät helposti tulkitsemaan tuntemattoman ympäristön lentämisen aikana ja kartoittamaan koko ympäristöä Internet-yhteyden katkeamisen aikana. Se mahdollistaa vaarallisten alueiden, kuten kaivosten, offshore-operaatioiden tai vaikeasti saavutettavan infrastruktuurin, tutkinnan.
Identtiset digitaaliset kaksoset
Ne ovat pohjimmiltaan virtuaalisia simulaatioita todellisista kohteista, kuten koneista tai jopa antureilla varustetuista tuuliturbiinista. Pohjimmiltaan ne antavat insinöörien ja operatiivisesta vastuusta vastaavien ihmisten mahdollisuuden analysoida helposti laitteiden suorituskykyä reaalimaailmassa vähentäen samalla normaalien laitteiden testausmenetelmien kokonaiskustannuksia ja erilaisia turvallisuuselementtejä.
Autonomiset robottialustat
Tällaiset robotit kartoittavat helposti koko ympäristön, havaitsevat erilaisia esteitä, muita laitteita ja jopa ihmisiä. He voivat ajaa helposti itsenäisessä tilassa suurten varastojen läpi poimimalla tavaroita eri hyllyiltä ja toimittamalla ne tarkkaan paikkaan ja jopa suunnittelemalla uudelleen esteen sattuessa.
Johtopäätös
Reunalaskenta luo laitteille ja järjestelmille viimeisimmät mahdollisuudet toimimalla suurella tietomäärällä välittömästi, reaaliajassa, aivan lähteellä ja ilman erityistä kuljetuksen ja jopa pilvipalvelun tietoturvariskiä. Lisäksi, jos jokainen järjestelmä tai laite on erilainen, se tarvitsee erilaisia lähestymistapoja tekoälyn toteuttamiseksi.
Sinun on myös pidettävä mielessä, että toisinaan kaikki tiedot eivät ole aivan merkityksellisiä tai ne on lähetettävä vastaavaan pilveen. Eri rakenteiden kohdalla prioriteetit ovat erilaisia. Joskus koko analyysin monimutkaisuus on melko tärkeää, ja joskus koko painopiste on nopeudessa. Eri järjestelmät voivat helposti hyötyä tietojen analysoinnista aivan reunalla menemättä edestakaisin välittömään datakeskukseen.
Näiden laitteiden keinotekoiset älyratkaisut olisivat yleensä jonkin verran paikallista päättelyä yhdessä algoritmien kanssa, jotka toimivat tietyn ohjelman tietyllä prosessorilla, hyödyntämällä omistettuja kiihdyttimiä, lähellä muistia käsittelevän laskennan avulla. Edge AI on hitaasti tulossa todellisuudeksi eri sovelluksissa.
Sekä teollisissa että rakennusrakennuksissa on suuri mahdollisuus, jossa tekoäly voi helposti tarjota etuja sekä ennakoivalla että ennaltaehkäisevällä huollolla sekä laadunvalvonnalla valmistuksessa ja muilla alueilla. Kun vanhemmat laitteet, joilla ei ole tekoälyn käyttöönottoa, eivät ymmärrä vaatimuksiamme intuitiivisesti, ihmiset turhautuvat, koska meillä on muita laitteita, jotka tarjoavat intuitiivisen mahdollisuuden. Loppukäyttäjä ei myöskään tiedä mitä tekoälyratkaisujen oikeaan aikaansaamiseen tarvitaan, koska he vain odottavat sen toimivan. Tässä mielessä tekoälyn yhdistäminen IoT: hen voi olla erinomainen työkalu reuna- tai pilvilaskennassa.