Tilbage i 2016 kom Internet of Things eller IoT i spidsen for det almindelige forbrugermarked med nogle af de nyeste innovationer såsom smarte apparater, smarte termostater og endda smarte hjemmeløsninger.
I samme henseende er kunstig intelligens eller AI bestemt ikke længere ny, og den forskellige virksomhed bruger nu den til at forbedre sine processer og drage fordel af det dagligt. Men hvad med sammensmeltningen af begge disse teknologier? Denne magiske kombination skal få meget bredere opmærksomhed, da den er en ganske stærk playbook for ethvert AI-udviklingsfirma .
IoT
Det er i det væsentlige en samlebetegnelse for forskellige teknologier i en massiv global infrastruktur i informationssamfundene, hvilket gør det meget muligt at netværke forskellige fysiske og virtuelle objekter direkte med hinanden og efterfølgende lade dem samarbejde via informations- og kommunikationsteknologier.
Forskellige funktioner implementeret med forskellige IoT-teknologier tillader interaktionen mellem ethvert elektronisk system, der er netværket med mennesket sammen med mellem selve systemerne. De kan også let støtte folk i deres daglige aktiviteter.
Selv de stadig mindre indlejrede computere og enheder er i det væsentlige designet til at opmuntre folket uden faktisk at distrahere eller tiltrække opmærksomhed. For eksempel er miniaturiserede computere eller wearables direkte integreret i tøjet ved hjælp af forskellige sensorer. Et IoT-appudviklingsselskab kan udnytte de voksende muligheder i IoT gennem innovative appudviklingsprocesser.
AI
Dybest set er det en gren af datalogi, der faktisk beskæftiger sig med automatisering af både maskinindlæring og intelligent adfærd. Udtrykket kan faktisk ikke defineres klart, for så vidt som der bestemt mangler en præcis definition af udtrykket "intelligens". Det bruges dog til forskning og udvikling. Generelt henviser kunstig intelligens faktisk til det iboende forsøg på at gengive bestemte menneskelige beslutningstrukturer. For eksempel at bygge såvel som at programmere en computer på en bestemt måde, så den let kan arbejde på forskellige problemer uafhængigt i relative termer. Dette kaldes også et andet udtryk kendt som imiteret intelligens, hvor de fleste enkle algoritmer bruges til at stimulere menneskets intelligente opførsel, for eksempel i computerspil.
Den overordnede forståelse af dette udtryk afspejler generelt det faktiske oplysningsideal for populær, ”mennesket som maskine”. Faktisk er efterligningen rettet mod AI for at skabe viden til let at mekanisere menneskelig tænkning eller let konstruere såvel som at bygge en maskine, der reagerer eller opfører sig som et menneske på en intelligent måde.
Fusion af AI og IoT
I det væsentlige er kombinationen af AI og IoT en af de væsentligste nøgler til at fremskynde den teknologiske udvikling samt muliggøre forstyrrende tjenester i det digitale domæne.
Hele den digitale information, der indsamles af disse maskiner, enheder såvel som sensorer af IoT, kan let analyseres effektivt og endda kontekstualiseres gennem AI-teknologier i cloud computing-tjenester .
Det vil helt sikkert muliggøre både beslutningstagning samt levering af hele personaliserede oplevelser til brugerne og vil let forbedre dem betydeligt. Desuden kan den mere produktive såvel som tilfredsstillende interaktion mellem mennesker og endda miljøet let fremmes på en betydelig måde.
Også de hurtige fremskridt inden for AI, der drives af øget computerkapacitet sammen med uddannelsen af dataforskerne såvel som tilgængeligheden af forskellige maskinlæringsværktøjer til at udvikle avancerede algoritmer, bevæger sig nu faktisk den effektive og effektive brug af IoT inden for bæredygtig og praktisk egnethed.
AIoT involverer faktisk indlejring af AI-teknologi med forskellige IoT-komponenter. Denne fletning af både AI såvel som IoT er et ganske godt værktøj, uanset om du rent faktisk anvender det i kanten eller cloud computing. Grundlæggende er dets mål at hurtigt øge driftseffektiviteten sammen med at forbedre interaktionen mellem mennesker og maskiner og endda opgradere datastyring såvel som til analyse. Når det bruges på den rigtige måde, kan AI let omdanne hele IoT-data til ganske værdifuld information til improviseret beslutningstagning, både eksternt og på stedet. AI udført ved kanten giver en utrolig computermetode for at tilbyde lokal datainformeret og bakket beslutningstagning.
Læs bloggen - Liste over flere måder, hvorpå IoT ændrer måden, hvorpå transport finder sted i 2020
AI til kanten
Citatet om "AI-handling nu" viser, hvordan AI gør det muligt for enhederne at fungere såvel som reagere på forskellige begivenheder på ethvert givet øjeblik og i realtid. Få af de mest populære AI-drevne edge-enheder er de smarte bilsensorer, droner, robotter og overvågningskameraer. For at sætte mere i perspektiv hjælper AI selvkørende biler såvel som skibe med at manøvrere via en travl såvel som overfyldt trafik uden faktisk at kollidere med andre objekter, bevægelige eller statiske. AI kan let opdage uregelmæssigheder i hele produktionsprocessen, før det rent faktisk begynder at koste producenten en enorm sum penge. Sænkning af latenstiden bliver også vigtig på en progressiv måde. At gribe ind nu med kunstig intelligens kan let give gode resultater.
Forskellige systemer såvel som enheder, der overvåger, diagnosticerer og endda handler på forskellige udstyrstyper, såsom hjemmeautomatiseringssystemer, giver det helt sikkert mening at udføre analysen tættere på enheden. Sådanne applikationer kan faktisk ikke vente på data eller nogen kommando fra skyen. At sende lokalt oprettede såvel som lokalt forbrugte data til skyen forårsager ofte dyr netværkstrafik sammen med forsinkelser i beslutninger og til sidst drænet på batteridrevne enheder. Et firma til softwareudviklingstjenester skal overveje disse aspekter.
På grund af den enorme stigning i disse IoT-enheder sammen med massive datavolumener, der er kombineret med samtidig behov for lavere latenstid, er der en tendens til at flytte analyser fra den faktiske sky mod enheder i kanten. Det fører til, at analyser er tættere på de intelligente ting sammen med datakilder såvel som det miljø, de faktisk er i.
Fordele ved Edge
Mindre båndbredde med hurtigere resultater
Grundlæggende kan edge computing let undgå at skulle regelmæssigt sende data til skyen og faktisk opnå lav latenstid, der tilbyder en virksomhed med hurtigere realtids kontekstbevidsthed, beslutningstagning og intelligens. Det er ret vigtigt for applikationerne, hvor realtidsresponsen er afgørende, og enhederne tager forskellige AI-baserede beslutninger som autonom kørsel.
Forudsigelig analyse
Den anvender en model, der er trænet af alle historiske data for at forudsige tænkelige resultater i fremtiden. I øjeblikket bruges IoT-enheder generelt af virksomheder til at rapportere bekymringer og hændelser uden menneskelig indgriben, såsom udstyrssvigt. Ved at udføre denne analyse på maskinerne anvendes AI til processen. Det giver virksomhederne mulighed for at identificere forskellige potentielle problemer før fejl, som sætter dem i stand til at træffe proaktive foranstaltninger for at optimere oppetiden.
Læs bloggen - Hvordan fungerer et IoT-baseret lagerstyringssystem?
Sikkerhed
Når det kommer til skyen, er sikkerhedstruslerne altid der, og de følsomme oplysninger er ret tilgængelige fra alle slutpunkter. Derfor skaber edge computing en meget sikrere afstand fra forskellige trusler ved at lagre data lokalt. Desuden kan en AI-drevet løsning let bruges til at identificere enhver ondsindet signatur ved kanten af det givne system. Hvis et cyberangreb er målrettet mod få IoT-enheder, kan hele kant-AI-systemet let og hurtigt udføre forskellige modforanstaltninger samt beskytte systemet.
Kollektiv intelligens
Forskellige smarte enheder sammen med tilsluttede miljøer kan let lære af det enorme netværk af datakilder såvel som hinanden og let skabe kollektiv intelligens. På nuværende tidspunkt er der forskellige tilfælde på tværs af brancher, der illustrerer det sande potentiale. For eksempel detektering af situationsbevidsthed samt kommunikation mellem køretøj og køretøj, intelligente trafikløsninger til forskellige køretøjer. Forskellige logistiske tjenesteudbydere med forskellige aktiver kan let indsamle data om fugtighed, temperatur, vægt, VOC-niveauer samt luftkvalitet osv. For at opretholde den korrekte tilstand af lasten. Cloudintegrationsløsninger vedtages nu hurtigt i denne industri på grund af denne kollektive intelligens.
Samtidig kortlægning og lokalisering
Forskellige droner kan let fortolke de forskellige ukendte omgivelser, mens de flyver, samt kortlægge hele miljøet under tab af forbindelse fra internettet. Det muliggør efterforskning af farlige områder som miner, offshore-operationer eller vanskelige tilgængelige infrastrukturer.
Identiske digitale tvillinger
De er i det væsentlige virtuelle simuleringer af virkelige aktiver som maskiner eller endda vindmøllerne, der er udstyret med sensorer. Dybest set tillader de ingeniører såvel som personer med driftsansvar let at analysere udstyrets ydeevne i den virkelige verden, i mellemtiden reducere de samlede omkostninger og forskellige sikkerhedselementer ved normale udstyrstestmetoder.
Autonome robotplatforme
Sådanne robotter kortlægger let hele miljøet, opdager forskellige forhindringer, andre enheder og endda mennesker. De kan let køre i autonom tilstand gennem store lagre, mens de plukker varer fra de forskellige hylder og leverer dem til det nøjagtige sted og endda omdirigeres i tilfælde af en forhindring.
Konklusion
Edge computing skaber faktisk de nyeste muligheder for enhederne og systemerne ved at handle på en stor datamængde straks i realtid lige ved kilden og uden nogen særlig sikkerhedsrisiko ved transport og endda fjernlagring i skyen. Også, hvis hvert system eller enhed er forskellig, har der brug for forskellige tilgange til implementering af AI.
Du skal også huske, at ikke alle data til tider er ret relevante eller kræver, at de sendes til den tilsvarende sky. I tilfælde af forskellige strukturer er der forskellige prioriteter. Undertiden er hele kompleksiteten af analyserne ret vigtig, og nogle gange er hele fokus på hastigheden. Det kan nemt gavne forskellige systemer at analysere data lige ved kanten uden faktisk at gå frem og tilbage til det umiddelbare datacenter.
Også kunstig intelligensløsninger i disse enheder vil generelt være en vis lokal lokal inferens sammen med de algoritmer, der kører som et bestemt program på en given processor, ved hjælp af dedikerede acceleratorer via computing med næsten hukommelsesbehandling. Edge AI er langsomt ved at blive en realitet på tværs af forskellige applikationer.
Der er en stor mulighed i både industrielle såvel som bygningsimplementeringer, hvor AI let kan tilbyde fordele via forudsigende såvel som forebyggende vedligeholdelse sammen med kvalitetskontrol inden for fremstilling og forskellige andre områder. Når de ældre enheder uden implementering af AI faktisk ikke intuitivt forstår vores krav, bliver folk frustrerede, da vi har andre enheder, der kan tilbyde den intuitive kapacitet. Endelige forbrugere ved heller ikke, hvad der faktisk går med til at få AI-løsninger til at fungere, da de bare forventer, at den fungerer. I denne henseende kan fletning af AI med IoT være et godt værktøj til anvendelse i edge eller cloud computing.