Еще в 2016 году Интернет вещей или IoT вышел на основной потребительский рынок с некоторыми из последних инноваций, такими как интеллектуальные приборы, интеллектуальные термостаты и даже решения для умного дома.
В этом же отношении искусственный интеллект или ИИ, безусловно, уже не новость, и теперь другая компания использует их для улучшения своих процессов и получения прибыли на ежедневной основе. Однако как насчет слияния обеих этих технологий? Эта волшебная комбинация требует гораздо более широкого внимания, поскольку это довольно эффективный метод действий для любой компании, занимающейся разработкой искусственного интеллекта .
Интернет вещей
По сути, это собирательный термин для различных технологий огромной глобальной инфраструктуры информационных сообществ, которые позволяют напрямую связывать различные физические и виртуальные объекты друг с другом и впоследствии позволяют им взаимодействовать посредством информационных, а также коммуникационных технологий.
Различные функции, реализованные с помощью различных технологий IoT, позволяют взаимодействовать между любыми электронными системами, объединенными в сеть с человеком, а также между самими системами. Кроме того, они могут легко поддерживать людей в их повседневных делах.
Даже встраиваемые компьютеры и устройства все меньшего размера по существу предназначены для поощрения людей, не отвлекая и не привлекая внимания. Например, миниатюрные компьютеры или носимые устройства напрямую интегрируются в одежду с использованием различных датчиков. Компания по разработке приложений Интернета вещей может использовать растущие возможности Интернета вещей с помощью инновационных процессов разработки приложений.
AI
По сути, это отрасль информатики, которая занимается автоматизацией как машинного обучения, так и интеллектуального поведения. На самом деле этот термин не может быть четко определен, поскольку, безусловно, отсутствует точное определение термина «интеллект». Однако он используется в исследованиях и разработках. Как правило, искусственный интеллект на самом деле относится к внутренней попытке воспроизвести определенные человеческие структуры принятия решений. Например, построить или запрограммировать компьютер определенным образом, чтобы он мог легко работать над различными проблемами независимо в относительных терминах. Кроме того, это также называют другим термином, известным как имитация интеллекта, когда самые простые алгоритмы используются для стимулирования разумного поведения человека, например, в компьютерных играх.
Общее понимание этого термина обычно отражает актуальный идеал Просвещения о популярном «человеке как машине». Фактически, имитация нацелена на ИИ, чтобы создать знания, которые легко механизировать человеческое мышление или легко сконструировать, а также построить машину, которая разумно реагирует или ведет себя как человек.
Слияние ИИ и Интернета вещей
По сути, сочетание ИИ и Интернета вещей является одним из важных ключей к ускорению технологического развития, а также к предоставлению революционных услуг в цифровой сфере.
Вся цифровая информация, собираемая этими машинами, устройствами, а также датчиками Интернета вещей, может быть легко проанализирована и даже контекстуализирована с помощью технологий искусственного интеллекта в службах облачных вычислений .
Это, безусловно, позволит как принимать решения, так и предоставить пользователям весь персонализированный опыт и легко их значительно улучшит. Кроме того, более продуктивное и полноценное взаимодействие между людьми и даже окружающей средой может быть легко продвинуто в значительной степени.
Кроме того, быстрое развитие ИИ, обусловленное увеличением вычислительных мощностей, наряду с обучением специалистов по обработке данных, а также доступностью различных инструментов машинного обучения для разработки передовых алгоритмов, теперь фактически способствует эффективному и действенному использованию IoT в области устойчивого и практичного применения.
AIoT фактически включает в себя внедрение технологии AI с различными компонентами IoT. Это слияние как ИИ, так и Интернета вещей - отличный инструмент, независимо от того, применяете ли вы его в периферийных или облачных вычислениях. По сути, его цель - быстро повысить операционную эффективность наряду с улучшением взаимодействия человека с машиной и даже обновить управление данными, а также аналитику. При правильном использовании ИИ может легко преобразовать все данные Интернета вещей в весьма ценную информацию для импровизированного принятия решений как удаленно, так и на месте. ИИ, выполняемый на периферии, обеспечивает невероятный вычислительный подход, чтобы предлагать принятие решений с учетом локальных данных и поддержки.
Прочтите блог - Список нескольких способов, которыми Интернет вещей меняет способ передвижения в 2020 году
ИИ на грани
Цитата «ИИ, действуй сейчас» показывает, как ИИ позволяет устройствам действовать, а также реагировать на различные события в любой момент и в режиме реального времени. Некоторые из самых популярных периферийных устройств на базе искусственного интеллекта - это интеллектуальные автомобильные датчики, дроны, роботы и камеры наблюдения. Для большей перспективы, ИИ помогает беспилотным автомобилям, а также кораблям маневрировать как в загруженном, так и в загруженном транспортном потоке, не врезаясь в другие объекты, движущиеся или статичные. ИИ может легко обнаруживать аномалии во всем производственном процессе до того, как он действительно начнет стоить производителю огромную сумму денег. Кроме того, постепенно становится важным снижение задержки. Использование искусственного интеллекта сейчас может легко дать отличные результаты.
Различные системы, а также устройства, которые контролируют, диагностируют и даже принимают меры для различных единиц оборудования, таких как системы домашней автоматизации, безусловно, имеет смысл проводить анализ ближе к устройству. Такие приложения фактически не могут ждать данных или каких-либо команд из облака. Кроме того, отправка локально созданных, а также локально потребляемых данных в облако часто приводит к дорогостоящему сетевому трафику, а также к задержкам в принятии решений и, наконец, к истощению ресурсов устройств с батарейным питанием. Компания, предоставляющая услуги по разработке программного обеспечения, должна учитывать эти аспекты.
Из-за значительного увеличения количества этих устройств IoT наряду с огромными объемами данных, которые сочетаются с одновременным спросом на меньшую задержку, существует тенденция к перемещению аналитики из фактического облака на устройства на границе. Это приводит к тому, что аналитика становится ближе к интеллектуальным вещам наряду с источниками данных, а также к среде, в которой они на самом деле находятся.
Преимущества Edge
Меньшая пропускная способность с более быстрыми результатами
По сути, с помощью граничных вычислений можно легко избежать необходимости регулярно отправлять данные в облако и фактически добиться низкой задержки, что дает компании более быстрое понимание контекста в реальном времени, принятие решений и аналитику. Это очень важно для приложений, где ответ в реальном времени имеет жизненно важное значение, а устройства принимают различные решения на основе ИИ, такие как автономное вождение.
Прогнозный анализ
Он использует модель, обученную на всех исторических данных, для прогнозирования возможных результатов в будущем. В настоящее время устройства IoT обычно используются компаниями для сообщения о проблемах и инцидентах без вмешательства человека, таких как отказ оборудования. Выполняя этот анализ на машинах, ИИ применяется к процессу. Это позволяет компаниям выявлять различные потенциальные проблемы до сбоев, что позволяет им принимать упреждающие меры для оптимизации времени безотказной работы.
Прочтите блог - Как работает система управления складом на основе Интернета вещей?
Безопасность
Когда дело доходит до облака, угрозы безопасности всегда присутствуют, а конфиденциальная информация вполне доступна со всех конечных точек. Следовательно, периферийные вычисления создают гораздо более безопасное расстояние от различных угроз за счет локального хранения данных. Кроме того, решение на основе искусственного интеллекта можно легко использовать для выявления любой вредоносной сигнатуры на границе данной системы. В случае, если кибератака нацелена на несколько устройств IoT, вся периферийная система искусственного интеллекта может легко и быстро выполнять различные контрмеры, а также защищать систему.
Коллективный разум
Различные интеллектуальные устройства, а также подключенные среды могут легко учиться на обширной сети источников данных, а также друг у друга и легко создавать коллективный разум. В настоящее время существуют различные примеры из разных отраслей, которые иллюстрируют истинный потенциал. Например, обнаружение ситуационной осведомленности, а также связь между транспортными средствами обеспечивали интеллектуальные решения для управления дорожным движением для различных транспортных средств. Различные поставщики логистических услуг с различными активами могут легко собирать данные о влажности, температуре, весе, уровнях ЛОС, а также о качестве воздуха и т. Д., Чтобы поддерживать правильное состояние груза. Благодаря коллективному разуму в этой отрасли сейчас быстро внедряются решения для облачной интеграции.
Одновременное отображение и локализация
Различные дроны могут легко интерпретировать различные неизвестные окрестности во время полета, а также отображать всю среду во время потери соединения с Интернетом. Это позволяет исследовать опасные зоны, такие как шахты, морские операции или труднодоступные инфраструктуры.
Идентичные цифровые близнецы
По сути, это виртуальные симуляции реальных активов, таких как машины или даже ветряные турбины, оснащенные датчиками. По сути, они позволяют инженерам, а также людям, несущим ответственность за эксплуатацию, легко анализировать работу оборудования в реальных условиях, в то же время снижая общую стоимость и различные элементы безопасности обычных методов тестирования оборудования.
Автономные роботизированные платформы
Такие роботы легко отображают всю окружающую среду, обнаруживают различные препятствия, другие устройства и даже людей. Они могут легко в автономном режиме проезжать через большие склады, собирая товары с разных полок, доставляя их в нужное место и даже изменяя маршрут в случае препятствия.
Заключение
Пограничные вычисления фактически создают новейшие возможности для устройств и систем, воздействуя на большой объем данных немедленно, в режиме реального времени, прямо у источника и без какой-либо особой угрозы безопасности при транспортировке и даже удаленном хранении в облаке. Кроме того, если все системы или устройства разные, для реализации ИИ требуются разные подходы.
Кроме того, вы должны иметь в виду, что иногда не все данные достаточно актуальны или требуют отправки в соответствующее облако. В случае разных структур существуют разные приоритеты. Иногда важна вся сложность аналитики, а иногда все внимание уделяется скорости. Он может легко использовать различные системы для анализа данных прямо на периферии, без фактического обращения к непосредственному центру обработки данных.
Кроме того, решения искусственного интеллекта в этих устройствах, как правило, представляют собой некоторый объем локального вывода вместе с алгоритмами, работающими как конкретная программа на данном процессоре, с использованием выделенных ускорителей, посредством вычислений обработки, близких к памяти. Edge AI постепенно становится реальностью в различных приложениях.
Существует прекрасная возможность как в промышленных, так и в строительных реализациях, где ИИ может легко предложить преимущества за счет прогнозного, а также профилактического обслуживания, а также контроля качества в производстве и в других областях. Когда старые устройства без реализации ИИ на самом деле интуитивно не понимают наши требования, люди разочаровываются, поскольку у нас есть другие устройства, которые могут предложить интуитивно понятные возможности. Кроме того, конечный потребитель не знает, что на самом деле нужно для того, чтобы любое решение ИИ работало, поскольку они просто ожидают, что оно будет работать. В этом отношении объединение ИИ с Интернетом вещей может стать отличным инструментом для применения в периферийных или облачных вычислениях.
