एआई और आईओटी का मर्ज एक बेहतरीन टूल है चाहे आप इसे एज या क्लाउड कंप्यूटिंग में लागू करें

2016 में वापस, इंटरनेट ऑफ थिंग्स या IoT कुछ नवीनतम नवाचारों जैसे स्मार्ट उपकरणों, स्मार्ट थर्मोस्टैट्स और यहां तक कि स्मार्ट होम सॉल्यूशंस के साथ मुख्यधारा के उपभोक्ता बाजार में आया।

उसी संबंध में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस या एआई निश्चित रूप से अब नया नहीं है और विभिन्न कंपनियां अब इसका उपयोग अपनी प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने और दैनिक आधार पर लाभान्वित करने के लिए कर रही हैं। हालाँकि, इन दोनों तकनीकों के विलय के बारे में क्या? इस जादुई संयोजन को अधिक व्यापक ध्यान देने की आवश्यकता है क्योंकि यह किसी भी एआई विकास कंपनी के लिए काफी शक्तिशाली प्लेबुक है।

आईओटी

यह अनिवार्य रूप से सूचना समुदायों के विशाल वैश्विक बुनियादी ढांचे की विभिन्न तकनीकों के लिए एक सामूहिक शब्द है जो विभिन्न भौतिक और आभासी वस्तुओं को सीधे एक दूसरे के साथ नेटवर्क करना संभव बनाता है और बाद में उन्हें सूचना के साथ-साथ संचार प्रौद्योगिकियों के माध्यम से सहयोग करने देता है।

IoT की विभिन्न तकनीकों के साथ कार्यान्वित विभिन्न कार्य मानव के साथ नेटवर्क किए गए किसी भी इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम के साथ-साथ सिस्टम के बीच परस्पर क्रिया की अनुमति देते हैं। साथ ही, वे अपने दैनिक कार्यों में आसानी से लोगों का समर्थन कर सकते हैं।

यहां तक कि छोटे-छोटे एम्बेडेड कंप्यूटर और डिवाइस अनिवार्य रूप से लोगों को वास्तव में विचलित या ध्यान आकर्षित किए बिना प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उदाहरण के लिए, छोटे कंप्यूटर या वियरेबल्स को विभिन्न सेंसरों का उपयोग करके सीधे कपड़ों में एकीकृत किया जाता है। एक IoT ऐप डेवलपमेंट कंपनी नवीन ऐप डेवलपमेंट प्रक्रियाओं के माध्यम से IoT की बढ़ती क्षमताओं का लाभ उठा सकती है।

ऐ

मूल रूप से, यह कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है जो वास्तव में मशीन सीखने और बुद्धिमान व्यवहार दोनों के स्वचालन से संबंधित है। शब्द को वास्तव में स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं किया जा सकता है क्योंकि निश्चित रूप से "खुफिया" शब्द की सटीक परिभाषा का अभाव है। हालांकि, इसका उपयोग अनुसंधान और विकास में किया जाता है। आम तौर पर, कृत्रिम बुद्धि वास्तव में विशेष मानव निर्णय लेने वाली संरचनाओं को पुन: पेश करने के अंतर्निहित प्रयास को संदर्भित करती है। उदाहरण के लिए, एक कंप्यूटर का निर्माण और प्रोग्रामिंग इस तरह से करना कि वह आसानी से विभिन्न समस्याओं पर स्वतंत्र रूप से सापेक्ष रूप से काम कर सके। इसके अलावा, इसे एक अन्य शब्द के रूप में भी जाना जाता है जिसे नकली बुद्धि के रूप में जाना जाता है, जहां सबसे सरल एल्गोरिदम का उपयोग मानव के बुद्धिमान व्यवहार को प्रोत्साहित करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए, कंप्यूटर गेम में।

इस शब्द की समग्र समझ आम तौर पर लोकप्रिय, "मनुष्य के रूप में मशीन" के वास्तविक ज्ञानोदय आदर्श को दर्शाती है। वास्तव में जिसकी नकल का उद्देश्य मानव सोच को आसानी से यंत्रीकृत करने के लिए ज्ञान का निर्माण करना है या एक ऐसी मशीन का निर्माण करना है जो एक बुद्धिमान फैशन में इंसान की तरह प्रतिक्रिया या व्यवहार करती है।

एआई और आईओटी का फ्यूजन

अनिवार्य रूप से, एआई और आईओटी का संयोजन तकनीकी विकास में तेजी लाने के साथ-साथ डिजिटल डोमेन में विघटनकारी सेवाओं को सक्षम करने के लिए महत्वपूर्ण कुंजियों में से एक है।

इन मशीनों, उपकरणों के साथ-साथ IoT के सेंसर द्वारा एकत्र की गई संपूर्ण डिजिटल जानकारी का आसानी से कुशलतापूर्वक विश्लेषण किया जा सकता है और यहां तक कि क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं में AI तकनीकों के माध्यम से इसका संदर्भ भी दिया जा सकता है।

यह निश्चित रूप से निर्णय लेने के साथ-साथ उपयोगकर्ताओं को संपूर्ण व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाएगा और आसानी से उनमें उल्लेखनीय सुधार करेगा। साथ ही, मनुष्यों और यहां तक कि पर्यावरण के बीच अधिक उत्पादक और साथ ही साथ बातचीत को आसानी से एक महत्वपूर्ण फैशन में बढ़ावा दिया जा सकता है।

इसके अलावा, एआई में तेजी से प्रगति जो कंप्यूटिंग क्षमता में वृद्धि के साथ-साथ डेटा वैज्ञानिकों के प्रशिक्षण के साथ-साथ उन्नत एल्गोरिदम विकसित करने के लिए विभिन्न मशीन लर्निंग टूल्स की उपलब्धता से प्रेरित है, अब वास्तव में कुशल और प्रभावी उपयोग को आगे बढ़ा रहे हैं। टिकाऊ और व्यावहारिक उपयुक्तता के क्षेत्र में IoT।

AIoT में वास्तव में विभिन्न IoT घटकों के साथ AI तकनीक को एम्बेड करना शामिल है। एआई और आईओटी दोनों का यह मर्ज काफी अच्छा टूल है चाहे आप इसे वास्तव में एज या क्लाउड कंप्यूटिंग में लागू करें। मूल रूप से, इसका उद्देश्य मानव-मशीन इंटरैक्शन में सुधार के साथ-साथ डेटा प्रबंधन के साथ-साथ एनालिटिक्स के लिए भी परिचालन दक्षता में तेजी से वृद्धि करना है। जब भी सही तरीके से उपयोग किया जाता है, तो एआई पूरे आईओटी डेटा को दूर से और ऑन-साइट दोनों तरह से तात्कालिक निर्णय लेने के लिए काफी मूल्यवान जानकारी में आसानी से बदल सकता है। किनारे पर निष्पादित एआई स्थानीय डेटा-सूचित और समर्थित निर्णय लेने की पेशकश करने के लिए एक अविश्वसनीय कंप्यूटिंग दृष्टिकोण प्रदान करता है।

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एआई टू द एज

"एआई एक्ट नाउ" उद्धरण से पता चलता है कि कैसे एआई उपकरणों को कार्य करने के साथ-साथ किसी भी समय और वास्तविक समय में विभिन्न घटनाओं पर प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है। सबसे लोकप्रिय एआई-पावर्ड एज डिवाइस में से कुछ स्मार्ट कार सेंसर, ड्रोन, रोबोट और निगरानी कैमरे हैं। अधिक परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, एआई सेल्फ-ड्राइविंग कारों के साथ-साथ जहाजों को एक व्यस्त और साथ ही भीड़-भाड़ वाले ट्रैफ़िक के माध्यम से अन्य वस्तुओं, चलती या स्थिर में दुर्घटनाग्रस्त हुए बिना पैंतरेबाज़ी करने में सहायता करता है। एआई पूरी उत्पादन प्रक्रिया में विसंगतियों का आसानी से पता लगा सकता है, इससे पहले कि वह वास्तव में निर्माता को एक बड़ी राशि खर्च करना शुरू कर दे। साथ ही, विलंबता को कम करना प्रगतिशील तरीके से महत्वपूर्ण होता जा रहा है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ अब हस्तक्षेप करने से आसानी से अच्छे परिणाम मिल सकते हैं।

विभिन्न प्रणालियों के साथ-साथ उपकरण जो निगरानी करते हैं, निदान करते हैं और यहां तक कि उपकरणों के विभिन्न टुकड़ों पर कार्रवाई करते हैं, जैसे कि होम ऑटोमेशन सिस्टम, यह निश्चित रूप से डिवाइस के करीब विश्लेषण करने के लिए समझ में आता है। ऐसे एप्लिकेशन वास्तव में क्लाउड से डेटा या किसी कमांड की प्रतीक्षा नहीं कर सकते। इसके अलावा, स्थानीय रूप से बनाए गए और साथ ही स्थानीय रूप से उपभोग किए गए डेटा को क्लाउड पर भेजने से अक्सर महंगा नेटवर्क ट्रैफ़िक होता है, साथ ही निर्णयों में देरी होती है और अंत में बैटरी से चलने वाले उपकरणों पर नाली जाती है। एक सॉफ्टवेयर विकास सेवा कंपनी को इन पहलुओं पर विचार करने की आवश्यकता है।

इन IoT उपकरणों में भारी वृद्धि के साथ-साथ बड़े पैमाने पर डेटा वॉल्यूम के कारण, जो कम विलंबता की एक साथ मांग के साथ युग्मित हैं, एनालिटिक्स को वास्तविक क्लाउड से किनारे के उपकरणों की ओर ले जाने की प्रवृत्ति है। यह एनालिटिक्स को डेटा स्रोतों के साथ-साथ उस वातावरण के साथ-साथ बुद्धिमान चीजों के काफी करीब ले जाता है, जिसमें वे वास्तव में हैं।

धार के लाभ

तेज़ परिणामों के साथ कम बैंडविड्थ

मूल रूप से, एज कंप्यूटिंग आसानी से क्लाउड को नियमित रूप से डेटा भेजने से बच सकती है और वास्तव में कम विलंबता प्राप्त कर सकती है, जो एक कंपनी को वास्तविक समय के संदर्भ में जागरूकता, निर्णय लेने और बुद्धिमत्ता प्रदान करती है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए काफी महत्वपूर्ण है जहां रीयल-टाइम प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है और डिवाइस अलग-अलग एआई-आधारित निर्णय लेते हैं जैसे स्वायत्त ड्राइविंग।

भविष्य कहनेवाला विश्लेषण

यह भविष्य में बोधगम्य परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए संपूर्ण ऐतिहासिक डेटा द्वारा प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करता है। वर्तमान में, IoT उपकरणों का उपयोग आमतौर पर कंपनियों द्वारा मानवीय हस्तक्षेप जैसे कि उपकरण विफलता के बिना चिंताओं और घटनाओं की रिपोर्ट करने के लिए किया जाता है। मशीनों पर इस विश्लेषण को करने से एआई को प्रक्रिया में लागू किया जाता है। यह कंपनियों को विफलताओं से पहले विभिन्न संभावित समस्याओं की पहचान करने की अनुमति देता है जो उन्हें अपटाइम को अनुकूलित करने के लिए सक्रिय उपाय करने में सक्षम बनाता है।

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सुरक्षा

जब क्लाउड की बात आती है, तो सुरक्षा खतरे हमेशा मौजूद रहते हैं, और संवेदनशील जानकारी सभी अंतिम बिंदुओं से काफी पहुंच योग्य होती है। इसलिए, एज कंप्यूटिंग डेटा को स्थानीय रूप से संग्रहीत करके विभिन्न खतरों से अधिक सुरक्षित दूरी बनाता है। इसके अलावा, दिए गए सिस्टम के किनारे पर किसी भी दुर्भावनापूर्ण हस्ताक्षर की पहचान करने के लिए एआई-संचालित समाधान का आसानी से उपयोग किया जा सकता है। यदि कोई साइबर हमला कुछ IoT उपकरणों को लक्षित करता है, तो संपूर्ण एज AI सिस्टम आसानी से और जल्दी से विभिन्न प्रतिवादों को निष्पादित कर सकता है और साथ ही सिस्टम की सुरक्षा भी कर सकता है।

सामूहिक आसूचना

विभिन्न स्मार्ट डिवाइस, कनेक्टेड वातावरण के साथ, डेटा स्रोतों के विशाल नेटवर्क के साथ-साथ एक-दूसरे से आसानी से सीख सकते हैं और सामूहिक बुद्धिमत्ता का आसानी से निर्माण कर सकते हैं। वर्तमान में, उद्योगों में ऐसे कई उदाहरण हैं जो वास्तविक क्षमता को दर्शाते हैं। उदाहरण के लिए, स्थितिजन्य जागरूकता का पता लगाने के साथ-साथ वाहन से वाहन संचार, विभिन्न वाहनों के लिए संचालित स्मार्ट यातायात समाधान। कार्गो की सही स्थिति को बनाए रखने के लिए विभिन्न लॉजिस्टिक सेवा प्रदाता विभिन्न संपत्तियों के साथ नमी, तापमान, वजन, वीओसी स्तरों के साथ-साथ वायु गुणवत्ता आदि पर आसानी से डेटा एकत्र कर सकते हैं। इस सामूहिक बुद्धिमत्ता के कारण, इस उद्योग में क्लाउड एकीकरण समाधान अब तेजी से अपनाए जा रहे हैं।

एक साथ मानचित्रण और स्थानीयकरण

इंटरनेट से कनेक्शन के नुकसान के दौरान, विभिन्न ड्रोन आसानी से विभिन्न अज्ञात परिवेशों की व्याख्या कर सकते हैं, साथ ही साथ पूरे वातावरण का मानचित्रण कर सकते हैं। यह खानों, अपतटीय संचालन, या मुश्किल पहुंच योग्य बुनियादी ढांचे जैसे खतरनाक क्षेत्रों की जांच में सक्षम बनाता है।

समान डिजिटल जुड़वां

वे अनिवार्य रूप से मशीनों या यहां तक कि सेंसर से लैस पवन टर्बाइन जैसी वास्तविक दुनिया की संपत्तियों के आभासी सिमुलेशन हैं। मूल रूप से, वे इंजीनियरों के साथ-साथ परिचालन जिम्मेदारी वाले लोगों को वास्तविक दुनिया में उपकरण के प्रदर्शन का आसानी से विश्लेषण करने की अनुमति देते हैं, इस बीच सामान्य उपकरण परीक्षण विधियों के समग्र लागत और विभिन्न सुरक्षा तत्वों को कम करते हैं।

स्वायत्त रोबोटिक प्लेटफार्म

ऐसे रोबोट आसानी से पूरे पर्यावरण का नक्शा बनाते हैं, विभिन्न बाधाओं, अन्य उपकरणों और यहां तक कि मनुष्यों का भी पता लगाते हैं। वे अलग-अलग अलमारियों से सामान उठाते हुए बड़े गोदामों के माध्यम से स्वायत्त मोड में आसानी से ड्राइव कर सकते हैं और उन्हें सटीक स्थान पर पहुंचा सकते हैं और यहां तक कि एक बाधा के मामले में फिर से मार्ग भी ले सकते हैं।

निष्कर्ष

एज कंप्यूटिंग वास्तव में बड़ी मात्रा में डेटा पर तुरंत, वास्तविक समय में, स्रोत पर और परिवहन के किसी विशेष सुरक्षा खतरे के बिना और यहां तक कि क्लाउड में दूरस्थ भंडारण के बिना उपकरणों और प्रणालियों के लिए नवीनतम संभावनाएं पैदा करता है। इसके अलावा, अगर हर सिस्टम या डिवाइस अलग है, तो एआई को लागू करने के लिए अलग-अलग तरीकों की जरूरत है।

साथ ही, आपको वास्तव में यह ध्यान रखना होगा कि कभी-कभी सभी डेटा काफी प्रासंगिक नहीं होते हैं या उन्हें संबंधित क्लाउड पर भेजने की आवश्यकता नहीं होती है। विभिन्न संरचनाओं के मामले में, अलग-अलग प्राथमिकताएं होती हैं। कभी-कभी विश्लेषिकी की पूरी जटिलता काफी महत्वपूर्ण होती है, और कभी-कभी पूरा ध्यान गति पर होता है। यह विभिन्न प्रणालियों को आसानी से किनारे पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए लाभान्वित कर सकता है, वास्तव में तत्काल डेटा केंद्र के आगे और पीछे जाने के बिना।

इसके अलावा, इन उपकरणों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समाधान आम तौर पर कुछ मात्रा में स्थानीय अनुमान के साथ-साथ किसी दिए गए प्रोसेसर पर एक विशेष कार्यक्रम के रूप में चलने वाले एल्गोरिदम के साथ, निकट-स्मृति प्रसंस्करण कंप्यूटिंग के माध्यम से समर्पित त्वरक का उपयोग करते हैं। एज एआई धीरे-धीरे विभिन्न अनुप्रयोगों में एक वास्तविकता बन रहा है।

औद्योगिक और साथ ही भवन कार्यान्वयन दोनों में एक बड़ा अवसर है जहां एआई विनिर्माण और विभिन्न अन्य क्षेत्रों में गुणवत्ता नियंत्रण के साथ-साथ भविष्य कहनेवाला के साथ-साथ निवारक रखरखाव के माध्यम से आसानी से लाभ प्रदान कर सकता है। जब एआई के कार्यान्वयन के बिना पुराने उपकरण वास्तव में हमारी आवश्यकताओं को सहज रूप से नहीं समझते हैं, तो लोग निराश हो जाते हैं क्योंकि हमारे पास अन्य उपकरण हैं जो सहज क्षमता प्रदान कर सकते हैं। साथ ही, अंतिम उपभोक्ता को यह नहीं पता होता है कि किसी एआई समाधान को काम करने में वास्तव में क्या जाता है, क्योंकि वे बस इसके काम करने की उम्मीद करते हैं। इस संबंध में, एआई को आईओटी के साथ विलय करना एज या क्लाउड कंप्यूटिंग में लागू करने के लिए एक महान उपकरण हो सकता है।