In 2016 kwam het internet der dingen of IoT op de voorgrond van de reguliere consumentenmarkt met enkele van de nieuwste innovaties, zoals slimme apparaten, slimme thermostaten en zelfs slimme huisoplossingen.
In hetzelfde opzicht is kunstmatige intelligentie of AI zeker niet nieuw meer en het andere bedrijf gebruikt het nu om zijn processen te verbeteren en er dagelijks van te profiteren. Maar hoe zit het met het samenvoegen van beide technologieën? Deze magische combinatie moet veel meer aandacht krijgen, omdat het een behoorlijk krachtig speelboek is voor elk AI-ontwikkelingsbedrijf .
IoT
Het is in wezen een verzamelnaam voor verschillende technologieën van een enorme wereldwijde infrastructuur van de informatiegemeenschappen die het heel goed mogelijk maken om verschillende fysieke en virtuele objecten rechtstreeks met elkaar te netwerken en ze vervolgens te laten samenwerken via zowel informatie- als communicatietechnologieën.
Verschillende functies geïmplementeerd met verschillende technologieën van IoT maken de interactie mogelijk tussen alle elektronische systemen die in een netwerk zijn opgenomen met de mens en tussen de systemen onderling. Ook kunnen ze mensen gemakkelijk ondersteunen bij hun dagelijkse bezigheden.
Zelfs de steeds kleinere ingebedde computers en apparaten zijn in wezen ontworpen om de mensen aan te moedigen zonder af te leiden of de aandacht te trekken. Geminiaturiseerde computers of wearables worden bijvoorbeeld rechtstreeks in de kleding geïntegreerd met behulp van verschillende sensoren. Een IoT-app-ontwikkelingsbedrijf kan de groeiende mogelijkheden van IoT benutten door middel van innovatieve app-ontwikkelingsprocessen.
AI
Kortom, het is een tak van de informatica die zich in feite bezighoudt met de automatisering van zowel machine learning als intelligent gedrag. De term kan eigenlijk niet duidelijk worden gedefinieerd, aangezien het zeker ontbreekt aan een precieze definitie van de term "intelligentie". Het wordt echter gebruikt bij onderzoek en ontwikkeling. Over het algemeen verwijst kunstmatige intelligentie eigenlijk naar de inherente poging om bepaalde menselijke besluitvormingsstructuren te reproduceren. Bijvoorbeeld het bouwen en programmeren van een computer op een bepaalde manier dat deze gemakkelijk relatief onafhankelijk aan verschillende problemen kan werken. Dit wordt ook wel een andere term genoemd die bekend staat als nagebootste intelligentie, waarbij de meeste eenvoudige algoritmen worden gebruikt om het intelligente gedrag van de mens te stimuleren, bijvoorbeeld in computerspellen.
Het algemene begrip van deze term weerspiegelt in het algemeen het werkelijke verlichtingsideaal van het populaire, "de mens als machine". Eigenlijk is de imitatie daarvan gericht op de AI om kennis te creëren om het menselijk denken gemakkelijk te mechaniseren of om gemakkelijk een machine te construeren en te bouwen die reageert of zich gedraagt als een mens, op een intelligente manier.
Fusie van AI en IoT
In wezen is de combinatie van AI en IoT een van de belangrijkste sleutels om technologische ontwikkeling te versnellen en disruptieve diensten in het digitale domein mogelijk te maken.
De volledige digitale informatie die door deze machines, apparaten en sensoren van het IoT wordt verzameld, kan eenvoudig efficiënt worden geanalyseerd en zelfs gecontextualiseerd via AI-technologieën in cloud computing-services .
Het zou zeker zowel de besluitvorming als de levering van de volledige gepersonaliseerde ervaringen aan de gebruikers mogelijk maken en deze gemakkelijk aanzienlijk verbeteren. Ook kan de meer productieve en bevredigende interactie tussen mensen en zelfs het milieu gemakkelijk op een significante manier worden bevorderd.
Ook zorgen de snelle vooruitgang in AI, die wordt aangedreven door de toenemende rekencapaciteit, de opleiding van de datawetenschappers en de beschikbaarheid van verschillende machine learning-tools om geavanceerde algoritmen te ontwikkelen, het efficiënte en effectieve gebruik van IoT op het gebied van duurzame en praktische geschiktheid.
AIoT omvat eigenlijk het inbedden van AI-technologie met verschillende IoT-componenten. Deze samenvoeging van zowel AI als IoT is best een geweldige tool, of je het nu daadwerkelijk toepast in de edge of cloud computing. In wezen is het doel om de operationele efficiëntie snel te verhogen, de interactie tussen mens en machine te verbeteren en zelfs het gegevensbeheer en de analyse te upgraden. Telkens wanneer het op de juiste manier wordt gebruikt, kan AI de volledige IoT-gegevens gemakkelijk omzetten in behoorlijk waardevolle informatie voor geïmproviseerde besluitvorming, zowel op afstand als op locatie. AI uitgevoerd aan de rand biedt een ongelooflijke computerbenadering om lokale, op gegevens gebaseerde en ondersteunde besluitvorming te bieden.
Lees de blog - Lijst met meerdere manieren waarop IoT de manier verandert waarop transport plaatsvindt in 2020
AI tot aan de rand
Het citaat "AI act now" laat zien hoe de AI de apparaten in staat stelt om op elk moment en in realtime te reageren op verschillende gebeurtenissen. Enkele van de meest populaire AI-aangedreven edge-apparaten zijn de slimme autosensoren, drones, robots en bewakingscamera's. Om meer in perspectief te plaatsen, helpt AI zelfrijdende auto's en schepen om te manoeuvreren door zowel druk als druk verkeer zonder daadwerkelijk tegen andere objecten aan te botsen, bewegend of statisch. AI kan eenvoudig afwijkingen in het hele productieproces detecteren voordat het de fabrikant daadwerkelijk een enorme som geld gaat kosten. Ook wordt het verlagen van de latentie op een progressieve manier belangrijk. Nu ingrijpen met kunstmatige intelligentie kan gemakkelijk geweldige resultaten opleveren.
Verschillende systemen en apparaten die verschillende apparaten monitoren, diagnosticeren en zelfs actie ondernemen, zoals domoticasystemen, het is zeker zinvol om de analyse dichter bij het apparaat uit te voeren. Dergelijke applicaties kunnen eigenlijk niet wachten op gegevens of een commando uit de cloud. Bovendien veroorzaakt het verzenden van zowel lokaal gemaakte als lokaal verbruikte gegevens naar de cloud vaak kostbaar netwerkverkeer, vertragingen in beslissingen en tot slot het leeglopen van batterijgevoede apparaten. Een bedrijf voor softwareontwikkeling moet met deze aspecten rekening houden.
Vanwege de enorme toename van deze IoT-apparaten, samen met enorme datavolumes die gepaard gaan met de gelijktijdige vraag naar lagere latentie, is er een trend om analyses te verplaatsen van de daadwerkelijke cloud naar apparaten in de edge. Het leidt ertoe dat analyses behoorlijk dichter bij de intelligente dingen staan, samen met gegevensbronnen en de omgeving waarin ze zich feitelijk bevinden.
Voordelen van Edge
Minder bandbreedte met snellere resultaten
In feite kan edge computing gemakkelijk voorkomen dat regelmatig gegevens naar de cloud moeten worden verzonden en in feite een lage latentie bereiken, wat een bedrijf een sneller real-time contextbewustzijn, besluitvorming en intelligentie biedt. Het is vrij belangrijk voor de toepassingen waarbij de realtime respons van vitaal belang is en de apparaten verschillende AI-gebaseerde beslissingen nemen, zoals autonoom rijden.
Voorspellende analyse
Het maakt gebruik van een model dat is getraind door de volledige historische gegevens om mogelijke toekomstige resultaten te voorspellen. Momenteel worden IoT-apparaten over het algemeen door bedrijven gebruikt om zorgen en incidenten te melden zonder menselijke tussenkomst, zoals uitval van apparatuur. Door deze analyse op de machines uit te voeren, wordt AI op het proces toegepast. Het stelt bedrijven in staat om vóór storingen verschillende potentiële problemen te identificeren, waardoor ze proactieve maatregelen kunnen nemen om de uptime te optimaliseren.
Lees de blog - Hoe werkt een op IoT gebaseerd magazijnbeheersysteem?
Veiligheid
Als het op de cloud aankomt, zijn de beveiligingsbedreigingen er altijd en is de gevoelige informatie vrij toegankelijk vanaf alle eindpunten. Daarom creëert edge computing een veel veiligere afstand tot verschillende bedreigingen door de gegevens lokaal op te slaan. Ook kan een AI-aangedreven oplossing eenvoudig worden gebruikt om elke kwaadaardige handtekening aan de rand van het gegeven systeem te identificeren. In het geval dat een cyberaanval zich op een paar IoT-apparaten richt, kan het volledige AI-systeem op de rand gemakkelijk en snel verschillende tegenmaatregelen nemen en het systeem beveiligen.
Collectieve intelligentie
Verschillende slimme apparaten, samen met verbonden omgevingen, kunnen gemakkelijk leren van het enorme netwerk van gegevensbronnen en van elkaar en gemakkelijk collectieve intelligentie creëren. Op dit moment zijn er verschillende voorbeelden van bedrijfstakken die het ware potentieel illustreren. Situatiebewustzijnsdetectie bijvoorbeeld, evenals een voertuig-voertuigcommunicatie, aangedreven slimme verkeersoplossingen voor de verschillende voertuigen. Verschillende logistieke dienstverleners met verschillende activa kunnen eenvoudig gegevens verzamelen over vochtigheid, temperatuur, gewicht, VOC-niveaus, luchtkwaliteit enz. Om de juiste toestand van de lading te behouden. Dankzij deze collectieve intelligentie worden oplossingen voor cloudintegratie nu snel toegepast in deze branche.
Gelijktijdige mapping en lokalisatie
Verschillende drones kunnen tijdens het vliegen gemakkelijk de verschillende onbekende omgevingen interpreteren en de hele omgeving in kaart brengen tijdens het verbreken van de verbinding met internet. Het maakt het mogelijk om gevaarlijke gebieden zoals mijnen, offshore-operaties of moeilijk bereikbare infrastructuren te onderzoeken.
Identieke digitale tweelingen
Het zijn in wezen virtuele simulaties van real-world assets zoals machines of zelfs de windturbines die zijn uitgerust met sensoren. Kortom, ze stellen zowel de ingenieurs als de mensen met operationele verantwoordelijkheid in staat om de prestaties van de apparatuur in de echte wereld gemakkelijk te analyseren, terwijl ze ondertussen de totale kosten en verschillende veiligheidselementen van normale testmethoden voor apparatuur verlagen.
Autonome robotplatforms
Dergelijke robots brengen gemakkelijk de hele omgeving in kaart, detecteren verschillende obstakels, andere apparaten en zelfs mensen. Ze kunnen gemakkelijk in autonome modus door grote magazijnen rijden terwijl ze goederen uit de verschillende schappen halen en deze op de exacte plaats afleveren en zelfs omleiden in geval van een obstakel.
Conclusie
Edge computing creëert feitelijk de nieuwste mogelijkheden voor de apparaten en systemen door onmiddellijk in te spelen op een grote hoeveelheid gegevens, in realtime, direct bij de bron en zonder enig specifiek veiligheidsrisico van transport en zelfs opslag op afstand in de cloud. En als elk systeem of apparaat anders is, heeft dat verschillende benaderingen nodig om AI te implementeren.
Je moet er ook rekening mee houden dat soms niet alle gegevens behoorlijk relevant zijn of naar de bijbehorende cloud moeten worden gestuurd. Bij verschillende structuren zijn er verschillende prioriteiten. Soms is de hele complexiteit van de analyses best belangrijk, en soms ligt de hele focus op de snelheid. Het kan gemakkelijk verschillende systemen ten goede komen om de gegevens direct aan de rand te analyseren, zonder echt heen en weer te gaan naar het directe datacenter.
Ook zouden kunstmatige intelligentie-oplossingen in deze apparaten over het algemeen een zekere mate van lokale inferentie zijn, samen met de algoritmen die als een bepaald programma op een bepaalde processor worden uitgevoerd, met behulp van speciale versnellers, via bijna-geheugenverwerking. Edge AI wordt langzaam realiteit in verschillende applicaties.
Er is een grote kans in zowel industriële als gebouwimplementaties waar de AI gemakkelijk voordelen kan bieden via zowel voorspellend als preventief onderhoud, samen met kwaliteitscontrole in de productie en verschillende andere gebieden. Wanneer de oudere apparaten zonder de implementatie van AI onze vereisten niet echt intuïtief begrijpen, raken mensen gefrustreerd omdat we andere apparaten hebben die de intuïtieve mogelijkheid kunnen bieden. De eindgebruiker weet ook niet wat er eigenlijk in het werken komt kijken bij het laten werken van een AI-oplossing, omdat ze gewoon verwachten dat het werkt. In dit opzicht kan het samenvoegen van AI met IoT een geweldige tool zijn om toe te passen in edge- of cloud computing.