Интернет вещей или IoT постепенно влияет на большинство аспектов нашей жизни. Это облегчает нам жизнь. Однако потенциальные преимущества объединения AI/ML с IoT пока неизвестны. Развертывание IoT может претерпеть революцию благодаря разработке продуктов IoT с использованием AI и ML.

Хотя в идеях ИИ, машинного обучения и Интернета вещей есть некоторое сходство, они все же сильно отличаются друг от друга. Как? Читай дальше.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ), МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (ИИ)

Искусственный интеллект — это способность машины имитировать человеческое поведение с точки зрения вдумчивого рассмотрения и суждения. Обычно искусственный интеллект делится на две категории:

Используется как общий, так и прикладной искусственный интеллект (ИИ) (ИИ)

Прикладной ИИ больше похож на людей с точки зрения поведения и черт. Его можно рассматривать как систему, которая использует свой интеллект для удовлетворения конкретных потребностей. Напротив, общий ИИ демонстрирует высокий, идентифицируемый человеческий интеллект, что позволяет ему выполнять действия, которые, как ожидается, будет выполнять обычный человек.

У машины с общим ИИ интеллектуальные возможности равны или выше, чем у человека. Эти устройства с искусственным интеллектом обладают человеческими чувствами и разумом. Сегодня обычные человеческие задачи, такие как распознавание и классификация объектов, планирование, стратегия, отладка, понимание и реагирование на голос и язык, выполняются с использованием универсальных технологий искусственного интеллекта.

Прикладной ИИ используется для выполнения работ, требующих большей точности, способностей или компетентности, чем могут обеспечить люди. Современные технологические компании и социальные сети, такие как Facebook, Pinterest и другие, используют прикладной ИИ. Facebook использует систему, управляемую прикладным искусственным интеллектом, для распознавания лиц, в то время как Google Lens использует ту же технологию для поиска изображений в Интернете.

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Искусственный интеллект часто рассматривается как подмножество машинного обучения. Искусственный интеллект (ИИ) способен выполнять экстраординарную работу благодаря технологиям машинного обучения. Эти действия включают распознавание изображений и обработку естественного языка. Принцип, лежащий в основе машинного обучения, заключается в использовании элегантных и умных алгоритмов для классификации данных и предоставления прогнозов или суждений на основе данных.

Тщательно обучая компьютеры с помощью анализа данных, машинное обучение в первую очередь направлено на сокращение времени обучения и повышение точности и эффективности принятия решений человеком. Он имеет несколько применений в различных отраслях, включая здравоохранение, робототехнику, обработку естественного языка и т. д. Это требует подачи в машину соответствующих алгоритмов и достаточного количества данных.

ЧТО СВЯЗЫВАЕТ ИИ И МО?

Хотя термины «машинное обучение» (МО) и «искусственный интеллект» иногда используются как синонимы, МО является подмножеством ИИ. Своего рода система искусственного интеллекта, называемая машинным обучением, способна учиться самостоятельно, используя алгоритмы. Другими словами, системы машинного обучения — это системы, чьи знания и интеллект со временем растут.

Большие наборы данных используются в системе машинного обучения, называемой глубоким обучением (DL). Системы искусственного интеллекта используют машинное обучение или интеллект, развитый во времени, почти во всех своих задачах.

И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ (IOT)

Устройства, которые могут беспрепятственно обмениваться данными и связываться друг с другом по сети, такие как Wi-Fi, Bluetooth или LPWAN, называются устройствами Интернета вещей.

Все, от мобильных телефонов до бытовой техники, такой как кондиционеры, стиральные машины, носимые устройства и т. д., можно отнести к гаджетам, которые мы здесь упомянули. IoT имеет несколько применений, в том числе системы домашней безопасности, умные дома, умные часы, умное сельское хозяйство и устройства безопасности на основе IoT, среди прочего, и открывает мир возможностей, некоторые из которых мы могли бы не знать. быть в состоянии представить в это время.

Теперь мы хорошо понимаем, что такое IoT, AI и ML, поэтому давайте посмотрим, почему растет потребность в объединении этих технологий с IoT.

ПРОДУКТЫ И ПРИЛОЖЕНИЯ IoT ТРЕБУЮТ AI/ML

Объекты с поддержкой IoT получают информацию от датчиков системы. Огромный рост обработки данных IoT, необходимых для получения полезных идей и шаблонов для прогнозного анализа и поведения подключенных устройств, является основной движущей силой необходимости объединения ИИ и машинного обучения с IoT. Вероятность того, что какие-либо данные будут упущены из виду, снизилась благодаря интеграции ИИ и машинного обучения в платформы IoT. Это повысило эффективность и производительность устройств, подключенных к Интернету вещей, за счет повышения качества прогнозного моделирования.

Многие IoT-решения просто анализируют небольшой объем данных, чтобы функционировать. В результате система не будет усовершенствована, что является недостатком. Хотя это управляемо и эффективно в определенных ситуациях, когда аномалии могут быть быстро выявлены и исправлены, в других ситуациях, таких как система отслеживания здоровья, нам требуются неограниченные данные для повышения точности моделей прогнозирования. В результате платформа IoT с ограничением на объем обрабатываемых данных не всегда полезна.

Системы IoT, использующие технологию искусственного интеллекта и принимающие данные в течение более длительных периодов времени, дают превосходные результаты с точки зрения эффективности и результативности. Платформы IoT часто работают в рамках заранее установленных норм и параметров, что препятствует росту производительности. В этой ситуации может быть полезна платформа IoT с интеграцией AI/ML.

Платформа IBM Watson сочетает в себе искусственный интеллект и Интернет вещей для предоставления решений для бизнеса, здравоохранения, развлечений и других секторов. Возможности платформы расширились за счет использования более современных инструментов, таких как IBM Cloud, более совершенных технологий машинного обучения и оптимизированного оборудования. Первоначально он был разработан как машина для ответов на вопросы, в которой использовались передовые технологии обработки естественного языка (NLP), представления знаний, поиска информации, автоматического мышления и машинного обучения.

IBM Watson теперь больше, чем просто суперкомпьютер вопросов и ответов (QA); теперь это платформа, которая используется для развития торговли, развития здравоохранения и поддержки научных исследований.

OmniEarth теперь использует IBM Watson для анализа спутниковых и аэрофотоснимков, чтобы делать выводы и помогать в оптимизации потребления воды в жилых помещениях. Использование IBM Watson для систем поддержки принятия клинических решений и прогностической медицины в сфере здравоохранения растет.

РАЗРАБОТКА БУДУЩЕГО IoT-ПРОДУКТА С УЧЕТОМ ДИНАМИКИ РЫНКА AI И ML

Быстрое развитие технологий повышает качество нашей жизни и помогает компаниям способами, которые ранее были немыслимы. Вот взгляд на то, как AI и ML сейчас меняют технологический мир.

ОБРАБОТКА ДАННЫХ НА ОСНОВЕ IoT

Существенным недостатком IoT является то, что он связывает устройства через брандмауэр. В результате безопасность устройств IoT может быть поставлена ​​под угрозу. Таким образом, помимо подключения устройств, подключенных к Интернету вещей, основное внимание в ближайшие годы необходимо будет уделять обеспечению соответствующей архитектуры безопасности между сетью и приложением.

ЛУЧШЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ

То, как используется IoT, существенно изменится в ближайшие годы. Ожидается, что мир станет свидетелем растущего использования Интернета вещей в промышленных процессах благодаря потребительским устройствам Интернета вещей, и одним из примеров этого является системное профилактическое обслуживание промышленного оборудования. Промышленный Интернет вещей (IIoT) уже используется многими предприятиями для повысить производительность и эффективность процессов.

УМНЫЕ ДОМА И Интернет вещей

Горожане хотят установить в своих домах системы умного дома по мере повышения уровня жизни в городах. Эти технологии охватывают такие вещи, как интеллектуальная вентиляция, кондиционирование воздуха и освещение. Технология IoT уже используется рядом интеллектуальных голосовых помощников, таких как голосовые помощники Alexa и Google, для связи ваших домашних гаджетов. И это только начало.

АДАПТАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ IoT В СЕКТОРЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Технология Интернета вещей используется для отслеживания и сбора важных данных о здоровье пациентов с помощью различных устройств Интернета вещей, таких как носимые смарт-часы и технические гаджеты для здоровья. Телемедицина — одно из самых перспективных применений Интернета вещей в сфере здравоохранения. Это поможет в таких задачах, как ведение записей данных о пациентах и ​​удаленное получение отчетов из разных мест.

ПРОДУКТЫ/ПЛАТФОРМЫ НА ОСНОВЕ IoT ПРИМЕРЫ AI/ML

Как было сказано ранее, технологии AI/ML используются в широком спектре продуктов IoT, включая умные дома, телемедицину, голосовых помощников, носимые устройства для здоровья и хорошего самочувствия, отраслевые системы профилактического обслуживания и т. д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

IoT и AI/ML — передовые технологии с впечатляющими возможностями. Но когда они работают вместе как симфония, происходит волшебство. Чтобы обеспечить производительность, которая со временем становится все лучше, можно устранить ограничения ограниченных продуктов и платформ IoT на основе данных.

Сегодня каждая компания, занимающаяся разработкой продуктов для Интернета вещей, все больше и больше стремится включить в свою работу искусственный интеллект и машинное обучение. Это особенно необходимо в таких секторах, как здравоохранение, интеллектуальное сельское хозяйство и других. В результате сочетание AI/ML с IoT имеет многообещающее будущее.

Первоначально эта статья была опубликована здесь: УЛУЧШЕНИЕ РАЗРАБОТКИ ПРОДУКТОВ IoT С ПОМОЩЬЮ ИИ И МО