2016 년에 사물 인터넷 또는 IoT는 스마트 기기, 스마트 온도 조절기, 심지어 스마트 홈 솔루션과 같은 최신 혁신 기술을 통해 주류 소비자 시장에 진입했습니다.
마찬가지로 인공 지능이나 AI는 더 이상 새로운 것이 아니며 이제 다른 회사는이를 활용하여 프로세스를 개선하고 매일 이익을 얻습니다. 그러나이 두 기술의 병합은 어떻습니까? 이 마법의 조합은 모든 AI 개발 회사 에게 매우 강력한 플레이 북이기 때문에 훨씬 더 많은 관심을 받아야합니다.
IoT
본질적으로 정보 커뮤니티의 대규모 글로벌 인프라의 다양한 기술을 총칭하여 서로 다른 물리적 및 가상 개체를 서로 직접 네트워크화하고 이후에 정보 및 통신 기술을 통해 협력 할 수있게합니다.
IoT의 다양한 기술로 구현 된 다양한 기능은 시스템 자체와 인간과 네트워크로 연결된 모든 전자 시스템 간의 상호 작용을 가능하게합니다. 또한 사람들의 일상 활동을 쉽게 지원할 수 있습니다.
더 작은 임베디드 컴퓨터와 장치조차도 실제로주의를 분산 시키거나 관심을 끌지 않으면 서 사람들을 격려하도록 설계되었습니다. 예를 들어, 소형 컴퓨터 또는 웨어러블은 서로 다른 센서를 사용하여 의류에 직접 통합됩니다. IoT 앱 개발 회사 는 혁신적인 앱 개발 프로세스를 통해 성장하는 IoT 기능을 활용할 수 있습니다.
일체 포함
기본적으로 기계 학습과 지능적 행동의 자동화를 실제로 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. "지능"이라는 용어에 대한 정확한 정의가 확실히 부족한 한이 용어는 실제로 명확하게 정의 될 수 없습니다. 그러나 연구 개발에 활용됩니다. 일반적으로 인공 지능은 실제로 특정 인간의 의사 결정 구조를 재현하려는 고유 한 시도를 의미합니다. 예를 들어, 특정 방식으로 컴퓨터를 구축하고 프로그래밍하여 상대적인 측면에서 독립적으로 다른 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 또한 이것은 모방 지능으로 알려진 또 다른 용어로도 불리며, 예를 들어 컴퓨터 게임에서 인간의 지능적인 행동을 자극하기 위해 대부분의 간단한 알고리즘이 사용됩니다.
이 용어에 대한 전반적인 이해는 일반적으로 대중적인 "기계로서의 인간"의 실제 계몽주의 이상을 반영합니다. 실제로 그 모방은 인간의 사고를 쉽게 기계화 할 수있는 지식을 창조하거나 지능적인 방식으로 인간처럼 반응하거나 행동하는 기계를 쉽게 구성하고 구축하기 위해 AI를 겨냥한 것입니다.
AI와 IoT의 융합
본질적으로 AI와 IoT의 결합은 기술 개발을 가속화하고 디지털 도메인에서 파괴적인 서비스를 가능하게하는 중요한 열쇠 중 하나입니다.
이러한 기계, 장치 및 IoT 센서에서 수집 한 전체 디지털 정보는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 AI 기술을 통해 쉽게 효율적으로 분석하고 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.
확실히 사용자에게 전체 개인화 된 경험을 제공 할뿐만 아니라 의사 결정을 가능하게 할 것이며 쉽게 크게 개선 할 것입니다. 또한 인간과 환경 사이의보다 생산적이고 만족스러운 상호 작용이 중요한 방식으로 쉽게 촉진 될 수 있습니다.
또한 고급 알고리즘을 개발하기위한 다양한 기계 학습 도구의 가용성뿐만 아니라 데이터 과학자의 교육과 함께 컴퓨팅 용량 증가에 따른 AI의 급속한 발전은 이제 실제로 효율적이고 효과적인 사용으로 이동하고 있습니다. 지속 가능하고 실용적인 적합성 영역에 IoT.
AIoT는 실제로 다양한 IoT 구성 요소에 AI 기술을 포함합니다. AI와 IoT의 이러한 병합은 실제로 엣지 컴퓨팅에 적용하든 클라우드 컴퓨팅에 적용하든 매우 훌륭한 도구입니다. 기본적으로 그 목표는 인간-기계 상호 작용을 개선하고 분석뿐 아니라 데이터 관리를 업그레이드하는 것과 함께 운영 효율성을 빠르게 높이는 것입니다. 올바른 방식으로 활용 될 때마다 AI는 원격 및 현장에서 즉석 의사 결정을 위해 전체 IoT 데이터를 매우 중요한 정보로 쉽게 변환 할 수 있습니다. 엣지에서 실행되는 AI는 로컬 데이터에 기반하고 뒷받침되는 의사 결정을 제공하기 위해 놀라운 컴퓨팅 접근 방식을 제공합니다.
AI to the Edge
“AI 행동 지금”인용문은 AI가 장치가 어떤 특정 순간에 실시간으로 서로 다른 발생에 반응 할 수 있도록하는 방법을 보여줍니다. 가장 인기있는 AI 기반 엣지 장치는 스마트 카 센서, 드론, 로봇 및 감시 카메라입니다. 더 많은 관점에서 말하면 AI는 자율 주행 자동차와 선박이 다른 물체에 실제로 충돌하거나 움직이지 않고 혼잡 한 교통 체증을 통해 조종 할 수 있도록 지원합니다. AI는 제조업체에 막대한 비용이 발생하기 전에 전체 생산 프로세스에서 이상을 쉽게 감지 할 수 있습니다. 또한 지연 시간을 줄이는 것이 점진적으로 중요 해지고 있습니다. 지금 인공 지능에 개입하면 쉽게 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다.
홈 오토메이션 시스템과 같은 다양한 장비에 대해 모니터링, 진단 및 조치를 취하는 장치뿐 아니라 다른 시스템도 장치에 더 가깝게 분석을 수행하는 것이 좋습니다. 이러한 애플리케이션은 실제로 데이터 나 클라우드의 명령을 기다릴 수 없습니다. 또한 로컬에서 생성 된 데이터와 로컬에서 소비 된 데이터를 클라우드로 전송하면 종종 비용이 많이 드는 네트워크 트래픽과 함께 의사 결정이 지연되고 마지막으로 배터리 구동 장치가 소모됩니다. 소프트웨어 개발 서비스 회사 는 이러한 측면을 고려해야합니다.
낮은 지연 시간에 대한 동시 수요와 함께 막대한 데이터 볼륨과 함께 이러한 IoT 장치의 엄청난 증가로 인해 분석을 실제 클라우드에서 에지의 장치로 이동하는 경향이 있습니다. 이는 분석이 데이터 소스 및 실제 환경과 함께 지능형 사물에 훨씬 더 가까워지게합니다.
Edge의 장점
더 빠른 결과로 더 적은 대역폭
기본적으로 엣지 컴퓨팅은 클라우드로 정기적으로 데이터를 전송하지 않아도되며 실제로 짧은 지연 시간을 달성 할 수 있으므로 회사에보다 신속한 실시간 상황 인식, 의사 결정 및 인텔리전스를 제공합니다. 실시간 응답이 중요하고 장치가 자율 주행과 같은 다양한 AI 기반 결정을 내리는 애플리케이션에 매우 중요합니다.
예측 분석
미래에 예상 가능한 결과를 예측하기 위해 전체 과거 데이터로 훈련 된 모델을 활용합니다. 현재 IoT 장치는 일반적으로 기업에서 장비 고장과 같은 사람의 개입없이 우려 사항 및 사고를보고하는 데 사용됩니다. 기계에서이 분석을 수행함으로써 AI가 프로세스에 적용됩니다. 이를 통해 기업은 장애가 발생하기 전에 다른 잠재적 인 문제를 식별 할 수 있으므로 가동 시간을 최적화하기 위해 사전 조치를 취할 수 있습니다.
보안
클라우드와 관련하여 보안 위협은 항상 존재하며 모든 엔드 포인트에서 민감한 정보에 액세스 할 수 있습니다. 따라서 에지 컴퓨팅은 데이터를 로컬에 저장하여 다양한 위협으로부터 훨씬 더 안전한 거리를 만듭니다. 또한 AI 기반 솔루션을 쉽게 활용하여 주어진 시스템의 에지에서 악성 시그니처를 식별 할 수 있습니다. 사이버 공격이 소수의 IoT 장치를 대상으로하는 경우, 전체 엣지 AI 시스템은 시스템을 보호 할뿐만 아니라 다양한 대응책을 쉽고 빠르게 실행할 수 있습니다.
집단 지능
연결된 환경과 함께 다양한 스마트 장치는 방대한 데이터 소스 네트워크에서 서로를 쉽게 학습하고 집단 지능을 쉽게 생성 할 수 있습니다. 현재 산업 전반에 걸쳐 진정한 잠재력을 보여주는 다양한 사례가 있습니다. 예를 들어, 상황 인식 감지와 차량 간 통신은 다양한 차량을위한 스마트 교통 솔루션을 강화했습니다. 다양한 자산을 보유한 다양한 물류 서비스 제공 업체는화물의 정확한 상태를 유지하기 위해 습도, 온도, 무게, VOC 수준 및 공기질 등에 대한 데이터를 쉽게 수집 할 수 있습니다. 클라우드 통합 솔루션 은이 집단 지능 덕분에이 업계에서 빠르게 채택되고 있습니다.
동시 매핑 및 현지화
서로 다른 드론은 인터넷 연결이 끊어지는 동안 비행 중에도 다양한 알 수없는 주변 환경을 쉽게 해석하고 전체 환경을 매핑 할 수 있습니다. 광산, 해양 작업 또는 접근하기 어려운 인프라와 같은 위험 지역을 조사 할 수 있습니다.
동일한 디지털 트윈
본질적으로 기계 나 센서가 장착 된 풍력 터빈과 같은 실제 자산의 가상 시뮬레이션입니다. 기본적으로 엔지니어와 운영 책임이있는 사람들이 실제 장비 성능을 쉽게 분석 할 수 있도록하면서 일반 장비 테스트 방법의 전체 비용과 다양한 안전 요소를 줄일 수 있습니다.
자율 로봇 플랫폼
이러한 로봇은 전체 환경을 쉽게 매핑하고 다양한 장애물, 기타 장치 및 사람까지도 감지합니다. 그들은 큰 창고를 통해 자율 모드로 쉽게 운전할 수 있으며 다른 선반에서 물건을 집어 들고 정확한 장소로 배달하고 장애물이있는 경우 경로를 변경할 수도 있습니다.
결론
엣지 컴퓨팅은 실제로 대량의 데이터를 소스에서 즉시 실시간으로 처리하고 클라우드의 원격 스토리지 및 운송의 특별한 보안 위험없이 장치와 시스템에 대한 최신 가능성을 창출합니다. 또한 모든 시스템이나 장치가 다르면 AI를 구현하기 위해 다른 접근 방식이 필요합니다.
또한 때때로 모든 데이터가 관련성이 높거나 해당 클라우드로 전송되어야하는 것은 아니라는 점을 실제로 명심해야합니다. 구조가 다른 경우 우선 순위가 다릅니다. 때로는 분석의 전체 복잡성이 매우 중요하고 때로는 전체 초점이 속도에 있습니다. 실제로 즉각적인 데이터 센터로 이동하지 않고도 에지에서 바로 데이터를 분석 할 수 있도록 다양한 시스템에 쉽게 도움이 될 수 있습니다.
또한 이러한 장치의 인공 지능 솔루션 은 일반적으로 메모리에 가까운 처리 컴퓨팅을 통해 전용 가속기를 사용하여 특정 프로세서에서 특정 프로그램으로 실행되는 알고리즘과 함께 어느 정도의 로컬 추론이 될 것입니다. Edge AI는 다양한 애플리케이션에서 천천히 현실화되고 있습니다.
AI가 제조 및 기타 영역의 품질 관리와 함께 예측 및 예방 유지 보수를 통해 쉽게 이점을 제공 할 수있는 산업 및 건물 구현 모두에서 큰 기회가 있습니다. AI를 구현하지 않은 구형 장치가 실제로 우리의 요구 사항을 직관적으로 이해하지 못할 때 사람들은 직관적 인 기능을 제공 할 수있는 다른 장치가 있기 때문에 실망합니다. 또한 최종 소비자는 AI 솔루션이 작동하기를 기대하기 때문에 실제로 어떤 AI 솔루션이 작동하는지 알지 못합니다. 이와 관련하여 AI와 IoT를 병합하는 것은 에지 또는 클라우드 컴퓨팅에 적용 할 수있는 훌륭한 도구가 될 수 있습니다.