Tilbake i 2016 kom Internet of Things eller IoT i spissen for det vanlige forbrukermarkedet med noen av de nyeste innovasjonene som smarte apparater, smarte termostater og til og med smarte hjemmeløsninger.
I samme henseende er kunstig intelligens eller AI absolutt ikke nytt, og det forskjellige selskapet bruker det nå for å forbedre sine prosesser og dra nytte av det hver dag. Men hva med sammenslåing av begge disse teknologiene? Denne magiske kombinasjonen må få mye større oppmerksomhet siden den er en ganske kraftig lekebok for ethvert AI-utviklingsselskap .
IoT
Det er egentlig et samlebegrep for forskjellige teknologier i en massiv global infrastruktur for informasjonsmiljøene, noe som gjør det ganske mulig å nettverke forskjellige fysiske og virtuelle objekter direkte med hverandre og deretter la dem samarbeide via informasjon så vel som kommunikasjonsteknologi.
Ulike funksjoner implementert med forskjellige IoT-teknologier tillater samspillet mellom alle elektroniske systemer som er nettverksbasert med mennesket og mellom systemene selv. De kan også enkelt støtte folk i deres daglige aktiviteter.
Selv de stadig mindre innebygde datamaskiner og enheter er egentlig designet for å oppmuntre folket uten å distrahere eller tiltrekke oppmerksomhet. For eksempel er miniatyriserte datamaskiner eller wearables direkte integrert i plaggene ved hjelp av forskjellige sensorer. Et IoT-apputviklingsselskap kan utnytte IoTs voksende evner gjennom innovative apputviklingsprosesser.
AI
I utgangspunktet er det en gren av informatikk som faktisk handler om automatisering av både maskinlæring og intelligent oppførsel. Begrepet kan faktisk ikke defineres tydelig så langt det absolutt mangler en presis definisjon av begrepet "intelligens". Imidlertid brukes den i forskning og utvikling. Generelt refererer kunstig intelligens faktisk til det iboende forsøket på å gjengi bestemte menneskelige beslutningstrukturer. For eksempel å bygge og programmere en datamaskin på en bestemt måte slik at den enkelt kan jobbe med forskjellige problemer uavhengig i forhold. Dette blir også referert til som et annet begrep kjent som imitert intelligens, hvor de fleste enkle algoritmer brukes til å stimulere menneskets intelligente oppførsel, for eksempel i dataspill.
Den overordnede forståelsen av dette begrepet gjenspeiler generelt det faktiske opplysningsidealet til populær, “mennesket som maskin”. Egentlig er etterligningen rettet mot AI for å skape kunnskap for å enkelt mekanisere menneskelig tenkning eller for å konstruere samt bygge en maskin som reagerer eller oppfører seg som et menneske, på en intelligent måte.
Fusjon av AI og IoT
I hovedsak er kombinasjonen av AI og IoT en av de viktigste nøklene for å akselerere teknologisk utvikling, samt muliggjøre forstyrrende tjenester i det digitale domenet.
Hele den digitale informasjonen som samles inn av disse maskinene, enhetene samt sensorer av IoT, kan enkelt analyseres effektivt og til og med kontekstualiseres gjennom AI-teknologier i cloud computing-tjenester .
Det vil absolutt muliggjøre både beslutningstaking og levering av hele personaliserte opplevelser til brukerne, og vil lett forbedre dem betydelig. Dessuten kan det mer produktive og oppfylle samspillet mellom mennesker og til og med miljøet lett fremmes på en betydelig måte.
Også de raske fremskrittene innen AI som er drevet av økende databehandlingskapasitet, sammen med opplæringen av dataforskerne, samt tilgjengeligheten av forskjellige maskinlæringsverktøy for å utvikle avanserte algoritmer, beveger nå faktisk effektiv og effektiv bruk av IoT inn i rikene av bærekraftig og praktisk egnethet.
AIoT innebærer faktisk å legge inn AI-teknologi med forskjellige IoT-komponenter. Denne sammenslåingen av både AI, så vel som IoT, er et ganske flott verktøy, enten du faktisk bruker det i edge eller cloud computing. I utgangspunktet er målet å raskt øke driftseffektiviteten sammen med å forbedre samspillet mellom menneske og maskin og til og med oppgradere datahåndtering så vel som for analyse. Når den brukes riktig, kan AI enkelt forvandle hele IoT-data til ganske verdifull informasjon for improvisert beslutningstaking, både eksternt og på stedet. AI utført på kanten gir en utrolig databehandling for å tilby lokal datainformert og støttet beslutningstaking.
Les bloggen - Liste over flere måter IoT endrer måten transport foregår i 2020
AI til kanten
Sitatet "AI handler nå" viser hvordan AI gjør det mulig for enhetene å handle så vel som å reagere på forskjellige hendelser til enhver tid og i sanntid. Få av de mest populære AI-drevne edge-enhetene er smarte bilsensorer, droner, roboter og overvåkingskameraer. For å sette mer i perspektiv, hjelper AI selvkjørende biler så vel som skip med å manøvrere via en travel så vel som overfylt trafikk uten å krasje i andre objekter, bevegelige eller statiske. AI kan enkelt oppdage avvik i hele produksjonsprosessen før det faktisk begynner å koste produsenten en enorm sum penger. Å senke ventetiden blir også viktig på en progressiv måte. Å gripe inn nå med kunstig intelligens kan lett gi gode resultater.
Ulike systemer så vel som enheter som overvåker, diagnostiserer og til og med iverksetter tiltak på forskjellige deler av utstyr, for eksempel hjemmeautomasjonssystemer, gir det absolutt mening å utføre analysen nærmere enheten. Slike applikasjoner kan faktisk ikke vente på data eller noen kommando fra skyen. Å sende lokalt opprettet så vel som lokalt konsumert data til skyen forårsaker ofte kostbar nettverkstrafikk sammen med forsinkelser i beslutninger og til slutt tømming på batteridrevne enheter. Et programvareutviklingstjenesteselskap må vurdere disse aspektene.
På grunn av den store økningen i disse IoT-enhetene sammen med store datavolumene som er kombinert med samtidig etterspørsel etter lavere ventetid, er det en tendens til å flytte analyser fra den faktiske skyen mot enheter i kanten. Det fører til analyse for å være ganske nærmere de intelligente tingene sammen med datakilder så vel som miljøet de faktisk er i.
Fordeler med Edge
Mindre båndbredde med raskere resultater
I utgangspunktet kan edge computing enkelt unngå å måtte sende data til skyen og faktisk oppnå lav ventetid, som tilbyr et selskap med raskere sanntids kontekst bevissthet, beslutningstaking og intelligens. Det er ganske viktig for applikasjoner der sanntidsresponsen er viktig og enhetene tar forskjellige AI-baserte beslutninger som autonom kjøring.
Prediktiv analyse
Den bruker en modell trent av hele den historiske dataen for å forutsi tenkelige resultater i fremtiden. For tiden brukes IoT-enheter vanligvis av selskaper for å rapportere bekymringer og hendelser uten menneskelig inngripen, som utstyrssvikt. Ved å utføre denne analysen på maskinene blir AI brukt på prosessen. Det gjør det mulig for bedrifter å identifisere forskjellige potensielle problemer før feil som gjør det mulig for dem å ta proaktive tiltak for å optimalisere oppetiden.
Les bloggen - Hvordan fungerer et IoT-basert lagerstyringssystem?
Sikkerhet
Når det gjelder skyen, er sikkerhetstruslene alltid der, og sensitiv informasjon er ganske tilgjengelig fra alle endepunktene. Derfor skaper edge computing en mye sikrere avstand fra forskjellige trusler ved å lagre dataene lokalt. Dessuten kan en AI-drevet løsning enkelt brukes til å identifisere skadelig signatur på kanten av det gitte systemet. Hvis et nettangrep er målrettet mot få IoT-enheter, kan hele AI-systemet raskt og raskt utføre forskjellige mottiltak, samt beskytte systemet.
Kollektiv intelligens
Ulike smarte enheter, sammen med tilkoblede miljøer, kan enkelt lære av det enorme nettverket av datakilder så vel som hverandre og lett skape kollektiv intelligens. For tiden er det forskjellige tilfeller på tvers av bransjer som illustrerer det virkelige potensialet. For eksempel deteksjon av situasjonsbevissthet, samt kommunikasjon mellom kjøretøy og kjøretøy, drevne smarte trafikkløsninger for de forskjellige kjøretøyene. Ulike logistiske tjenesteleverandører med forskjellige eiendeler kan enkelt samle inn data om fuktighet, temperatur, vekt, VOC-nivå samt luftkvalitet etc. for å opprettholde riktig tilstand på lasten. Nå integreres skyintegrasjonsløsninger raskt i denne bransjen på grunn av denne kollektive intelligensen.
Samtidig kartlegging og lokalisering
Ulike droner kan enkelt tolke de forskjellige ukjente omgivelsene mens de flyr, samt kartlegge hele miljøet under tap av tilkobling fra internett. Det muliggjør etterforskning av farlige områder som gruver, offshore-operasjoner eller vanskelig tilgjengelig infrastruktur.
Identiske digitale tvillinger
De er egentlig virtuelle simuleringer av virkelige eiendeler som maskiner eller til og med vindturbinene som er utstyrt med sensorer. I utgangspunktet tillater de ingeniører så vel som personer med driftsansvar å analysere utstyrets ytelse i den virkelige verden, i mellomtiden redusere de totale kostnadene og forskjellige sikkerhetselementer ved vanlige testmetoder.
Autonome robotplattformer
Slike roboter kartlegger enkelt hele miljøet, oppdager forskjellige hindringer, andre enheter og til og med mennesker. De kan enkelt kjøre i autonom modus gjennom store lagre mens de plukker varer fra de forskjellige hyllene og levere dem til det nøyaktige stedet og til og med omdirigere i tilfelle hindringer.
Konklusjon
Edge computing skaper faktisk de nyeste mulighetene for enhetene og systemene ved å handle på et stort datamengde umiddelbart, i sanntid, rett ved kilden og uten spesiell sikkerhetsfare for transport og til og med ekstern lagring i skyen. Også, hvis hvert system eller enhet er forskjellig, trenger det forskjellige tilnærminger for å implementere AI.
Du må også huske at til tider er ikke alle dataene ganske relevante eller krever at de sendes til den tilsvarende skyen. Når det gjelder forskjellige strukturer, er forskjellige prioriteringer der. Noen ganger er hele kompleksiteten i analysene ganske viktig, og noen ganger er hele fokuset på hastigheten. Det kan enkelt være til fordel for forskjellige systemer for å analysere data rett ved kanten, uten å gå frem og tilbake til det umiddelbare datasenteret.
Også kunstig intelligensløsninger i disse enhetene vil generelt være en viss mengde lokal inferens sammen med algoritmene som kjører som et bestemt program på en gitt prosessor, ved hjelp av dedikerte akseleratorer, via databehandling med nær minne. Edge AI blir sakte en realitet i forskjellige applikasjoner.
Det er en stor mulighet i både industrielle så vel som bygningsimplementeringer der AI lett kan tilby fordeler via både prediktivt og forebyggende vedlikehold, sammen med kvalitetskontroll i produksjon og forskjellige andre områder. Når de eldre enhetene uten implementering av AI faktisk ikke intuitivt forstår kravene våre, blir folk frustrerte fordi vi har andre enheter som kan tilby den intuitive muligheten. Sluttforbrukeren vet heller ikke hva som faktisk går ut på å få AI-løsning til å fungere, ettersom de bare forventer at den skal fungere. I denne forbindelse kan sammenslåing av AI med IoT være et flott verktøy å bruke i edge eller cloud computing.