Em 2016, a Internet das Coisas ou IoT entrou na incursão do mercado consumidor convencional com algumas das mais recentes inovações, como aparelhos inteligentes, termostatos inteligentes e até mesmo soluções domésticas inteligentes.
No mesmo sentido, Inteligência Artificial ou IA certamente não é mais nova e as diferentes empresas agora a utilizam para melhorar seus processos e se beneficiar diariamente. No entanto, e quanto à fusão dessas duas tecnologias? Essa combinação mágica precisa receber atenção muito mais ampla, pois é um manual bastante poderoso para qualquer empresa de desenvolvimento de IA .
IoT
É essencialmente um termo coletivo para diferentes tecnologias de uma massiva infraestrutura global das comunidades de informação que tornam perfeitamente possível interligar em rede diferentes objetos físicos e virtuais e posteriormente deixá-los cooperar através das tecnologias de informação e comunicação.
Diferentes funções implementadas com várias tecnologias de IoT permitem a interação entre quaisquer sistemas eletrônicos em rede com o ser humano junto com os próprios sistemas. Além disso, eles podem facilmente apoiar as pessoas em suas atividades diárias.
Mesmo os computadores e dispositivos embarcados cada vez menores são essencialmente projetados para encorajar as pessoas sem realmente distrair ou atrair a atenção. Por exemplo, computadores miniaturizados ou vestíveis são integrados diretamente nas roupas utilizando diferentes sensores. Uma empresa de desenvolvimento de aplicativos IoT pode alavancar os recursos crescentes da IoT por meio de processos inovadores de desenvolvimento de aplicativos.
AI
Basicamente, é um ramo da ciência da computação que realmente lida com a automação do aprendizado de máquina e do comportamento inteligente. Na verdade, o termo não pode ser definido com clareza, na medida em que certamente falta uma definição precisa do termo “inteligência”. No entanto, é utilizado em pesquisa e desenvolvimento. Geralmente, a inteligência artificial na verdade se refere à tentativa inerente de reproduzir estruturas humanas particulares de tomada de decisão. Por exemplo, construir e programar um computador de uma maneira particular que possa facilmente trabalhar em diferentes problemas de forma independente em termos relativos. Além disso, isso também é conhecido como outro termo conhecido como inteligência imitada, em que algoritmos mais simples são utilizados para estimular o comportamento inteligente do ser humano, por exemplo, em jogos de computador.
A compreensão geral deste termo geralmente reflete o real ideal iluminista de popular, “homem como máquina”. Na verdade, cuja imitação é dirigida à IA para criar conhecimento para mecanizar facilmente o pensamento humano ou para construir e construir prontamente uma máquina que reaja ou se comporte como um ser humano, de forma inteligente.
Fusão de IA e IoT
Essencialmente, a combinação de IA e IoT é uma das chaves significativas para acelerar o desenvolvimento tecnológico, bem como permitir serviços disruptivos no domínio digital.
Toda a informação digital coletada por essas máquinas, dispositivos e também sensores da IoT pode ser facilmente analisada de forma eficiente e até mesmo contextualizada por meio de tecnologias de IA em serviços de computação em nuvem.
Certamente possibilitaria tanto a tomada de decisões quanto a disponibilização de experiências personalizadas completas aos usuários e as melhoraria facilmente de forma significativa. Além disso, a interação mais produtiva e gratificante entre os humanos e até mesmo o meio ambiente pode ser facilmente promovida de maneira significativa.
Além disso, os rápidos avanços na IA que são impulsionados pelo aumento da capacidade de computação, juntamente com o treinamento dos cientistas de dados, bem como a disponibilidade de diferentes ferramentas de aprendizado de máquina para desenvolver algoritmos avançados, estão agora realmente movendo o uso eficiente e eficaz de IoT nas esferas da adequação prática e sustentável.
A AIoT, na verdade, envolve a incorporação da tecnologia de AI com diferentes componentes da IoT. Essa fusão de IA e IoT é uma ferramenta excelente, independentemente de você aplicá-la na computação de ponta ou em nuvem. Basicamente, seu objetivo é aumentar rapidamente a eficiência operacional junto com a melhoria das interações homem-máquina e até mesmo atualizar o gerenciamento de dados, bem como para análises. Sempre que utilizada da maneira certa, a IA pode facilmente transformar todos os dados de IoT em informações bastante valiosas para a tomada de decisão improvisada, tanto remotamente quanto no local. A IA executada na extremidade fornece uma abordagem de computação incrível para oferecer tomadas de decisão baseadas em dados locais.
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IA até a borda
A citação “AI act now” mostra como a AI permite que os dispositivos atuem e também reajam a diferentes ocorrências a qualquer momento e em tempo real. Poucos dos dispositivos de ponta com IA mais populares são os sensores de carros inteligentes, drones, robôs e câmeras de vigilância. Para colocar mais em perspectiva, a IA auxilia os carros autônomos e também os navios a manobrar em um tráfego movimentado e lotado, sem realmente colidir com outros objetos, móveis ou estáticos. A IA pode detectar facilmente anomalias em todo o processo de produção antes de realmente começar a custar ao fabricante uma grande soma de dinheiro. Além disso, diminuir a latência está se tornando importante de maneira progressiva. Intervir agora com inteligência artificial pode facilmente fornecer ótimos resultados.
Diferentes sistemas, bem como dispositivos que monitoram, diagnosticam e até atuam em diferentes equipamentos, como sistemas de automação residencial, certamente faz sentido realizar a análise mais perto do dispositivo. Esses aplicativos não podem realmente esperar por dados ou qualquer comando da nuvem. Além disso, o envio de dados criados localmente e também consumidos localmente para a nuvem geralmente causa um tráfego de rede caro, juntamente com atrasos nas decisões e, finalmente, o consumo de dispositivos alimentados por bateria. Uma empresa de serviços de desenvolvimento de software precisa considerar esses aspectos.
Devido ao grande aumento desses dispositivos IoT, juntamente com grandes volumes de dados, que são combinados com a demanda simultânea de menor latência, há uma tendência de mover a análise da nuvem real para os dispositivos na borda. Isso faz com que a análise esteja muito mais próxima das coisas inteligentes, juntamente com as fontes de dados, bem como o ambiente em que realmente estão.
Vantagens do Edge
Menor largura de banda com resultados mais rápidos
Basicamente, a computação de ponta pode facilmente evitar ter que enviar dados regularmente para a nuvem e realmente atingir baixa latência, o que oferece uma empresa com consciência de contexto em tempo real, tomada de decisões e inteligência mais rápidas. É muito importante para as aplicações em que a resposta em tempo real é vital e os dispositivos tomam diferentes decisões baseadas em IA, como a direção autônoma.
Análise Preditiva
Ele utiliza um modelo treinado por todos os dados históricos para prever resultados concebíveis no futuro. Atualmente, os dispositivos IoT são geralmente usados por empresas para relatar preocupações e incidentes sem intervenção humana, como falha de equipamento. Ao realizar essa análise nas máquinas, a IA é aplicada ao processo. Ele permite que as empresas identifiquem diferentes problemas potenciais antes das falhas, o que lhes permite tomar medidas proativas para otimizar o tempo de atividade.
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Segurança
Quando se trata da nuvem, as ameaças à segurança estão sempre lá e as informações confidenciais são bastante acessíveis de todos os terminais. Conseqüentemente, a computação de ponta cria uma distância muito mais segura de diferentes ameaças, armazenando os dados localmente. Além disso, uma solução com tecnologia de IA pode ser facilmente utilizada para identificar qualquer assinatura maliciosa na borda de um determinado sistema. No caso de um ataque cibernético ter como alvo poucos dispositivos IoT, todo o sistema de IA de borda pode executar de forma fácil e rápida diferentes contramedidas, bem como proteger o sistema.
Inteligência coletiva
Diferentes dispositivos inteligentes, junto com ambientes conectados, podem aprender facilmente com a enorme rede de fontes de dados, bem como entre si, e criar prontamente inteligência coletiva. No momento, existem vários exemplos em setores que ilustram o verdadeiro potencial. Por exemplo, a detecção de consciência situacional, bem como a comunicação de um veículo para outro, possibilitou soluções inteligentes de tráfego para os diferentes veículos. Diferentes prestadores de serviços logísticos com vários ativos podem facilmente coletar dados sobre umidade, temperatura, peso, níveis de VOC, bem como qualidade do ar, etc., a fim de manter a condição correta da carga. As soluções de integração em nuvem agora são adotadas rapidamente neste setor, devido a essa inteligência coletiva.
Mapeamento e localização simultâneos
Drones diferentes podem facilmente interpretar os vários arredores desconhecidos durante o vôo, bem como mapear todo o ambiente, durante a perda de conexão com a internet. Permite a investigação de áreas perigosas como minas, operações offshore ou infraestruturas de difícil acesso.
Gêmeos Digitais Idênticos
Eles são essencialmente simulações virtuais de ativos do mundo real, como máquinas ou mesmo turbinas eólicas equipadas com sensores. Basicamente, eles permitem que os engenheiros, bem como as pessoas com responsabilidade operacional, analisem prontamente o desempenho do equipamento no mundo real, enquanto reduzem o custo geral e os diferentes elementos de segurança dos métodos normais de teste de equipamentos.
Plataformas robóticas autônomas
Esses robôs mapeiam facilmente todo o ambiente, detectam diferentes obstáculos, outros dispositivos e até mesmo humanos. Eles podem facilmente dirigir em modo autônomo através de grandes armazéns enquanto pegam as mercadorias das diferentes prateleiras e as entregam ao local exato e até mesmo redirecionam em caso de um obstáculo.
Conclusão
A computação de ponta, na verdade, cria as possibilidades mais recentes para os dispositivos e sistemas, agindo em um grande volume de dados imediatamente, em tempo real, direto na fonte e sem nenhum perigo particular de segurança de transporte e até armazenamento remoto na nuvem. Além disso, se cada sistema ou dispositivo for diferente, isso precisa de abordagens diferentes para implementar a IA.
Além disso, você deve realmente ter em mente que às vezes nem todos os dados são muito relevantes ou precisam ser enviados para a nuvem correspondente. No caso de estruturas diferentes, existem prioridades diferentes. Às vezes, toda a complexidade da análise é muito importante e, às vezes, todo o foco está na velocidade. Ele pode facilmente beneficiar diferentes sistemas para analisar os dados diretamente na borda, sem realmente ir e voltar para o data center imediato.
Além disso, as soluções de Inteligência Artificial nesses dispositivos geralmente seriam alguma quantidade de inferência local junto com os algoritmos executados como um programa específico em um determinado processador, utilizando aceleradores dedicados, por meio de computação de processamento próximo à memória. O Edge AI está lentamente se tornando uma realidade em diferentes aplicativos.
Há uma grande oportunidade, tanto em implementações industriais quanto em edifícios, onde a IA pode facilmente oferecer benefícios por meio de manutenção preditiva e preventiva, juntamente com controle de qualidade na fabricação e em outras áreas diferentes. Quando os dispositivos mais antigos sem a implementação de IA não entendem intuitivamente nossos requisitos, as pessoas ficam frustradas porque temos outros dispositivos que podem oferecer a capacidade intuitiva. Além disso, o consumidor final não sabe o que realmente acontece para fazer qualquer solução de IA funcionar, pois ele apenas espera que funcione. Nesse sentido, mesclar IA com IoT pode ser uma ótima ferramenta para aplicar em computação de borda ou em nuvem.