IoT vs. KI: Unterschied zwischen Internet der Dinge und künstlicher Intelligenz

Internet of Things (IoT) und Künstliche Intelligenz (KI) führen derzeit die Charts als eines der möglicherweise angesagtesten Tech-Themen des Jahrzehnts an. Die beiden Konzepte haben insgesamt unterschiedliche Grundlinien, aber wenn sie zusammen verwendet werden, gelten sie oft als Inbegriff von Innovation in der Technologiebranche.

Das IoT kann die Leistungsfähigkeit der KI nutzen und bei der Entwicklung interessanter Anwendungsfälle helfen, die Tech-Giganten dabei helfen können, ihre Innovations- und Forschungsaspekte zu stärken und ihr Geschäft in absehbarer Zeit über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten. Tauchen wir ein in das, was IoT und KI sind, ihre Unterschiede und ihre Zukunft.

IoT vs. KI: Definition

Was ist das Internet der Dinge (IoT)?

IoT sind, wie der Name schon sagt, Geräte/Appliances, die mit dem Internet verbunden sind. Wir können im Jahr 2020 eine breitere und beständigere Verfügbarkeit des Internets um uns herum beobachten. Insbesondere nach dem Ausbruch von Covid-19 ist das Internet für einen Großteil der Bevölkerung offiziell in die Kategorie der überlebensnotwendigen Dinge eingetreten.

Das IoT nutzt genau diese Kraft des Internets, um Dinge intelligent zu machen. Alles, von einem Tesla-Auto über Smart-Home-Produkte (Klimaanlage, Kühlschrank) bis hin zu Industrieanlagen und Maschinen, die mit dem Internet verbunden sind, fällt in die Kategorie der IoT-Geräte. Diese Einheiten sind ständig mit einem Cloud-Server verbunden, der Aufgaben ausführen kann wie:

1. Fernaktualisierung von Software
2. Sammeln Sie Sensordaten, Leistungsdaten
3. Fernsteuerung der Geräte (Senden von Aufgabenanweisungen)

Eines der ältesten, aber bekanntesten IoT-Experimente fand 1982 statt , als die CS-Studenten der Carnegie Melon University einen Coca-Cola-Automaten mit dem Internet verbanden. Der Programmcode dient dazu, die Temperatur der Getränke zurückzugeben und die Verfügbarkeit derselben zu prüfen.

Die letztere Funktion ist als Bestandsverfolgung und -verwaltung bekannt und ist derzeit eine wichtige IoT-Anwendung in der Branche. Einer der Hauptvorteile von IoT besteht darin, dass viele Geräte mit demselben Host verbunden werden können, sodass diese Geräte die Daten miteinander teilen können. Einfacher gesagt, ein Gerät kann mit dem anderen kommunizieren.

Zum Beispiel, wenn jemand ein intelligentes Schloss in der Haupttür verwendet und nach Hause zurückkehrt. Das intelligente Schloss kann die Lichter und die Klimaanlage im Flur/Raum alarmieren und sie werden automatisch eingeschaltet. Obwohl dies ein sehr einfaches Beispiel ist, kann es hochskaliert werden, um noch komplexere Beziehungen zwischen Geräten zu entwickeln.

Top-Branchen, die hohe Beträge an IoT-Ausgaben erhalten, sind Diskrete Fertigung, Transport und Logistik, Versorgungsunternehmen, B2C und Gesundheitswesen. Die prognostizierten Ausgaben bis Ende 2020 belaufen sich laut Forbes auf 250 Milliarden Euro .

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Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Wie der Name schon sagt, ist künstliche Intelligenz die Intelligenz, die von Maschinen demonstriert wird. Die sehr verbreitete Vorstellung im Zusammenhang mit KI ist, dass eine Maschine Entscheidungen auf menschenähnliche Weise ausführt oder trifft. Der Begriff AI geht auf das Jahr 1956 zurück, als der Begriff offiziell geprägt wurde. Das Wachstum der KI war schon früh sehr nominell. Die jüngsten Fortschritte bei der Rechenleistung gaben der KI einen großen Schub.

KI hat im Allgemeinen zwei Komponenten. Eine ist die regelbasierte Komponente, die durch einfaches Schreiben von Logiken und Programmen erreicht werden kann. Der wahre Teil der Intelligenz kommt mit der Einführung von Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning zum Vorschein. Dies ist der Teil, der mit Maschinen mit inhärenter Intelligenz in Resonanz steht.

Wenn wir versuchen zu verstehen, wie ein Mensch lernt, geschieht dies aufgrund einer Reihe ähnlicher Ereignisse, die den Menschen letztendlich dazu bringen, zu lernen. Wenn jemand zum Beispiel eine Sprache lernen möchte, übt er sie ständig und immer wieder. Inspiriert von demselben Lernprozess werden wichtige Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt.

Für diese Algorithmen liegen die Ereignisreihen tatsächlich in Form von Daten vor. Die Menschheit hat in den letzten Jahren ein exponentielles Datenwachstum erlebt. Diese Daten treiben die Intelligenz an, die die KI-Industrie in der heutigen Zeit antreibt. Je höher die Qualität der Daten ist, desto bessere Trends und Muster lassen sich daraus extrahieren. Dadurch werden die Lern- und Vorhersagefähigkeiten jedes KI-Systems verbessert.

KI findet Anwendung in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Personalwesen, Gesundheitswesen, BFSI, E-Commerce. Datenlastige Industrien haben definitiv die Oberhand, wenn es darum geht, die Leistungsfähigkeit von KI im Vergleich zu anderen zu nutzen. Viele Unternehmen investieren stark in KI und die Zukunft sieht sehr vielversprechend aus. Die aktuellen geschätzten weltweiten Ausgaben für KI bis Ende 2020 belaufen sich auf 50,1 Milliarden Dollar und sollen bis 2024 verdoppelt werden.

IoT vs. KI: Vergleiche

Cloud Computing

KI nutzt stark Cloud-Computing -Fähigkeiten. Cloud-Computing-Plattformen tragen wirklich dazu bei, KI-Projekte auf einfachere Weise zu vereinfachen. Ergänzend dazu können die von IoT-Geräten generierten Daten einfach über die Cloud kommuniziert und verschiedene KI-Analyseprozesse darauf angewendet werden. Cloud Computing steigert die Effizienz von KI und IoT und bietet außerdem einen Rahmen für Interoperabilität .

Kosten

IoT-Projekte verursachen im Allgemeinen Kosten in Bezug auf Hardware, drahtlose Konnektivität, Hostserver (falls zutreffend) und entsprechende Softwareentwicklung. Wohingegen Kosten im Zusammenhang mit KI-Projekten im Allgemeinen mit der Datenerfassung, Data Lakes/Data Warehouse , Modellbereitstellung und Softwareentwicklung zusammenhängen. IoT-Projekte sind im Allgemeinen weniger kostspielig als KI-Projekte.

Erfolgsquoten

KI-Projekte haben im Allgemeinen eine geringere Erfolgsquote im Vergleich zu IoT. Laut einer Umfrage von IDC wurden die höchsten Erfolgsquoten für KI von nur 30 % der Unternehmen gemeldet. Bei den übrigen lag die Ausfallrate zwischen 10 % und 49 %.

Es gibt verschiedene Gründe, warum KI-Projekte scheitern, einer der größten von allen ist der Mangel an Daten (Qualität und Quantität). IoT-Projekte können mit Komponentenausfällen konfrontiert sein, sind aber insgesamt meist erfolgreich.

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Skalierbarkeit

IoT-Projekte sind aufgrund der bestehenden Cloud-basierten Struktur einfacher zu skalieren. Obwohl es viele Faktoren wie Architekturdesign, Geschwindigkeit usw. gibt, die die Skalierbarkeit eines Projekts beeinflussen können. Aber wenn ein IoT-Projekt unter Berücksichtigung der Skalierbarkeit implementiert wird, ist es einfacher zu skalieren.

Wohingegen es viele Variablen gibt, die es etwas schwierig machen, KI-Projekte zu skalieren. Aber auch hier hilft ein flexibleres und modulareres Design bei der einfacheren Skalierbarkeit.

IoT und KI: IoT Analytics

IoT Analytics ist der Bereich, in dem KI und IoT zusammenkommen. Die von IoT-Systemen generierten Daten können von KI-basierten Modellen für Vorhersage- und Inferenzanalysen verwendet werden. IoT Analytics ist eine der Hauptanwendungen von Data Analytics.

Ein sehr einfaches Beispiel für IoT Analytics kann die Entwicklung eines Modells aus den Sensordaten einer Maschine sein, um ihre Lebensdauer vorherzusagen. Dies kann dazu beitragen, bessere Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie oft die Wartung durchgeführt werden sollte und wie sich die mehr oder weniger häufige Wartung von Maschinen auf die Gesamtlebensdauer einer Komponente dieser Maschine auswirken kann. Daher ist die IoT-Analyse der Bereich, in dem die Fähigkeiten beider Domänen miteinander integriert werden.

Fazit

IoT und KI haben beide eine glänzende und große Zukunft. Individuell und auch kollektiv. Wenn die Rechenleistung, Internet- und Datenverfügbarkeit zunimmt, wird dies direkt mit dem Wachstum der jeweiligen Technologien und ihrer Implementierungen in der Industrie korrelieren.

Es gibt verschiedene Unterschiede und Gemeinsamkeiten in der Funktionsweise beider Technologien. Diese sind jedoch sehr potenziell wirkungsvoll, wenn die Leistungsfähigkeit beider Technologien richtig genutzt wird.

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