IoT vs AI: diferencia entre Internet de las cosas e inteligencia artificial

Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA) actualmente encabezan las listas como uno de los temas tecnológicos más populares de la década, posiblemente. Los dos conceptos tienen una línea de base diferente para trabajar juntos, pero muchas veces, cuando se usan juntos, se consideran un epítome de la innovación en la industria tecnológica.

IoT puede aprovechar el poder de la IA y ayudar a desarrollar casos de uso interesantes que pueden ayudar a los gigantes tecnológicos a impulsar sus aspectos de innovación e investigación y ayudar a mantener sus negocios durante un período más largo en el futuro previsible. Sumerjámonos en lo que son IoT e IA, sus diferencias y su futuro.

IoT vs IA: Definición

¿Qué es Internet de las Cosas (IoT)?

IoT, como su nombre indica, son dispositivos/aparatos que están conectados a Internet. Podemos ver una disponibilidad más amplia y constante de Internet a nuestro alrededor en 2020. Especialmente después de la llegada de la COVID-19, Internet entró oficialmente en la categoría de elementos esenciales para sobrevivir para la mayoría de la población.

IoT aprovecha este poder exacto de Internet para hacer que las cosas sean inteligentes. Cualquier cosa, desde un automóvil Tesla hasta productos para el hogar inteligente (aire acondicionado, refrigerador) y equipos y máquinas industriales que están conectados a Internet, entran en la categoría de dispositivos IoT. Estas unidades están continuamente conectadas a un servidor en la nube que puede realizar tareas como:

1. Actualización remota de software
2. Recopilar datos del sensor, datos de rendimiento
3. Controlar remotamente los dispositivos (enviando instrucciones de tareas)

Uno de los experimentos más antiguos pero famosos de IoT fue en 1982 cuando los estudiantes graduados de CS de la Universidad Carnegie Melon conectaron una máquina expendedora de Coca Cola a Internet. El programa codificado sirve para devolver la temperatura de las bebidas y comprobar la disponibilidad de las mismas.

La función posterior se conoce como seguimiento y gestión de inventario, es una aplicación importante de IoT en la industria actualmente. Una de las principales ventajas de IoT es que muchos dispositivos se pueden conectar al mismo host, de modo que estos dispositivos pueden compartir los datos entre sí. En palabras más sencillas, un dispositivo puede comunicarse con el otro.

Por ejemplo, si alguien está usando una cerradura inteligente en la puerta principal y regresa a casa. La cerradura inteligente puede alertar las luces y el aire acondicionado en el pasillo/habitación y se encenderán automáticamente. Aunque este es un ejemplo muy básico, se puede ampliar para desarrollar relaciones aún más complejas entre dispositivos.

Las principales industrias que reciben grandes cantidades en gastos de IoT son la fabricación discreta, el transporte y la logística, los servicios públicos, B2C y el cuidado de la salud. El gasto previsto para finales de 2020 es de 250.000 millones de euros según Forbes .

Leer: Explicación de los modelos de aprendizaje automático

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

Como su nombre indica, la Inteligencia Artificial es la Inteligencia demostrada por las máquinas. La noción muy común asociada con la IA es que cuando una máquina actúa o toma decisiones de forma similar a la humana. El término IA se remonta a 1956 cuando se acuñó oficialmente el término. El crecimiento de la IA fue muy nominal desde el principio. Los avances recientes en los poderes informáticos dieron un gran impulso a la IA.

La IA generalmente tiene dos componentes. Uno es el componente basado en reglas que se puede lograr simplemente escribiendo lógicas y programas. La verdadera parte de la inteligencia entra en escena con la introducción de técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Esta es la parte que resuena con Máquinas que tienen inteligencia inherente.

Cuando tratamos de entender cómo aprende un ser humano, es debido a una serie de eventos similares que terminan haciendo que los humanos aprendan. Por ejemplo, cuando alguien quiere aprender un idioma, lo practica de manera constante y repetida. Inspirándose en el mismo proceso de aprendizaje, se crean los principales algoritmos de aprendizaje automático.

Para estos algoritmos, la serie de eventos es en realidad en forma de datos. La humanidad ha visto un crecimiento exponencial de datos en los últimos años. Estos datos alimentan la inteligencia que impulsa la industria de la IA en los tiempos actuales. Cuanto mayor sea la calidad de los datos, mejores tendencias y patrones se pueden extraer de ellos. Por lo tanto, mejora las capacidades de aprendizaje y predicción de cualquier sistema de IA.

AI tiene su aplicación en varias industrias como finanzas, recursos humanos, atención médica, BFSI, comercio electrónico. Las industrias pesadas de datos definitivamente tienen ventaja al aprovechar el poder de la IA en comparación con otras. Muchas empresas están invirtiendo mucho en IA y el futuro parece muy prometedor. El gasto mundial estimado actual en IA para fines de 2020 es de 50.1 mil millones de dólares y se estima que se duplicará para 2024.

IoT vs IA: Comparaciones

Computación en la nube

AI utiliza fuertemente las capacidades de computación en la nube . Las plataformas de computación en la nube realmente ayudan a facilitar los proyectos de IA de una manera más sencilla. Complementando lo mismo, los datos generados desde los dispositivos IoT se comunican fácilmente a través de la nube y se les pueden aplicar varios procesos de análisis de IA. La computación en la nube aumenta la eficiencia de la IA y la IoT y también proporciona un arnés para la interoperabilidad .

Costos

Los proyectos de IoT generalmente incurren en costos relacionados con el hardware, la conectividad inalámbrica, el servidor host (si corresponde) y el desarrollo de software respectivo. Mientras que los costos relacionados con los proyectos de IA generalmente están relacionados con la recopilación de datos, los lagos de datos/almacén de datos , la implementación de modelos y el desarrollo de software. Los proyectos de IoT son generalmente menos costosos en comparación con los proyectos de IA.

Tasas de éxito

Los proyectos de IA generalmente tienen una tasa de éxito menor en comparación con IoT. Según una encuesta realizada por IDC , las tasas de éxito más altas para la IA fueron reportadas por solo el 30% de las empresas. Para el resto, la tasa de fracaso osciló entre el 10 % y el 49 %.

Hay varias razones por las que los proyectos de IA fallan, una de las más importantes es la falta de datos (calidad y cantidad). Los proyectos de IoT pueden enfrentar fallas en los componentes pero, en general, en su mayoría son exitosos.

Lea también sobre: ​​Salario de ingeniero de aprendizaje automático en India

Escalabilidad

Los proyectos de IoT son más fáciles de escalar debido a la estructura existente basada en la nube. Aunque hay muchos factores como el diseño de la arquitectura, la velocidad, etc. que pueden afectar la escalabilidad de cualquier proyecto. Pero si se implementa cualquier proyecto de IoT teniendo en cuenta la escalabilidad, es más fácil de escalar.

Mientras que hay muchas variables que dificultan un poco la escalabilidad de los proyectos de IA. Pero nuevamente, si el diseño es más flexible y modular, eso ayuda a facilitar la escalabilidad.

IoT e IA: análisis de IoT

El análisis de IoT es el campo donde la IA y la IoT se unen. Los datos generados por los sistemas IoT pueden ser utilizados por modelos basados ​​en IA para análisis predictivo e inferencial. IoT Analytics es una de las principales aplicaciones de Data Analytics.

Un ejemplo muy básico de IoT Analytics puede ser el desarrollo de un modelo a partir de los datos del sensor de una máquina para predecir su vida útil. Esto puede ayudar a obtener mejores conocimientos sobre la frecuencia con la que se debe realizar el mantenimiento y cómo el mantenimiento de las máquinas con mayor o menor frecuencia puede afectar la vida útil general de cualquier componente de esa máquina. Por lo tanto, el análisis de IoT es el campo donde las habilidades de ambos dominios se integran juntas.

Conclusión

Tanto IoT como AI tienen un futuro muy brillante y grande. Individual y colectivamente también. A medida que aumenta la potencia informática, Internet y la disponibilidad de datos, se correlacionará directamente con el crecimiento de las respectivas tecnologías y sus implementaciones en la industria.

Existen varias diferencias y similitudes en el funcionamiento de ambas tecnologías. Pero estos tienen un gran impacto potencial si el poder de ambas tecnologías se utiliza correctamente.

Si está interesado en obtener más información sobre el aprendizaje automático, consulte el Diploma PG en aprendizaje automático e IA de IIIT-B y upGrad, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, IIIT- B Estado de exalumno, más de 5 proyectos prácticos finales prácticos y asistencia laboral con las mejores empresas.