IoT vs AI: Perbedaan Antara Internet of Things dan Kecerdasan Buatan

Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI) saat ini menduduki puncak tangga lagu sebagai salah satu topik teknologi paling tren dalam dekade ini. Kedua konsep tersebut memiliki dasar yang berbeda yang bekerja sama sekali, tetapi sering kali ketika digunakan bersama, mereka dianggap sebagai lambang inovasi di Industri Teknologi.

IoT dapat memanfaatkan kekuatan AI dan membantu mengembangkan kasus penggunaan menarik yang dapat membantu Tech Giants meningkatkan aspek Inovasi dan Penelitian mereka dan membantu mempertahankan bisnis mereka untuk jangka waktu yang lebih lama di masa mendatang. Mari kita selami apa itu IoT dan AI, perbedaan dan masa depan mereka.

IoT vs AI: Definisi

Apa itu Internet of Things (IoT)?

IoT seperti namanya adalah perangkat/peralatan yang terhubung dengan internet. Kita bisa melihat ketersediaan Internet yang lebih luas dan konsisten di sekitar kita di tahun 2020. Apalagi setelah Covid-19 melanda, Internet resmi masuk kategori kebutuhan pokok untuk bertahan hidup bagi sebagian besar penduduk.

IoT memanfaatkan kekuatan internet yang tepat ini untuk membuat segalanya menjadi pintar. Apa pun mulai dari mobil Tesla hingga produk rumah pintar (AC, Kulkas) hingga Peralatan dan Mesin Industri yang terhubung ke Internet termasuk dalam kategori perangkat IoT. Unit-unit ini terus terhubung ke server cloud yang dapat melakukan tugas-tugas seperti:

1. Memperbarui perangkat lunak dari jarak jauh
2. Kumpulkan data Sensor, data kinerja
3. Kontrol perangkat dari jarak jauh (mengirim instruksi tugas)

Salah satu eksperimen IoT tertua namun terkenal adalah pada tahun 1982 ketika mahasiswa pascasarjana CS Universitas Carnegie Melon menghubungkan mesin penjual otomatis Coca Cola ke internet. Kode program yang digunakan untuk mengembalikan suhu minuman dan memeriksa ketersediaannya.

Fungsi selanjutnya dikenal sebagai pelacakan dan manajemen inventaris, ini adalah aplikasi IoT utama di industri saat ini. Salah satu keuntungan utama IoT adalah banyak perangkat dapat terhubung ke host yang sama, sehingga perangkat ini dapat berbagi data satu sama lain. Dengan kata yang lebih mudah, satu perangkat dapat berbicara dengan yang lain.

Misalnya, jika seseorang menggunakan kunci pintar di pintu utama, dan mereka kembali ke rumah. Smart lock dapat mengingatkan lampu dan AC di hall/ruangan dan akan otomatis menyala. Meskipun ini adalah contoh yang sangat mendasar, dapat ditingkatkan untuk mengembangkan hubungan yang lebih kompleks antar perangkat.

Industri teratas yang menerima pengeluaran IoT dalam jumlah besar adalah Manufaktur Terpisah, Transportasi dan Logistik, Utilitas, B2C, dan Perawatan Kesehatan. Pengeluaran yang diproyeksikan pada akhir tahun 2020 adalah €250 Miliar menurut Forbes .

Baca: Penjelasan Model Machine Learning

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Seperti namanya, Artificial Intelligence adalah Kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin. Gagasan yang sangat umum terkait dengan AI adalah ketika mesin melakukan atau mengambil keputusan dengan cara seperti manusia. Istilah AI kembali ke tahun 1956 ketika istilah itu secara resmi diciptakan. Pertumbuhan AI sangat nominal sejak dini. Kemajuan terbaru dalam kekuatan komputasi memberikan dorongan besar untuk AI.

AI umumnya memiliki dua komponen. Salah satunya adalah komponen berbasis aturan yang dapat dicapai hanya dengan menulis logika dan program. Bagian kecerdasan yang sebenarnya muncul dengan pengenalan teknik Machine Learning dan Deep Learning. Ini adalah bagian yang beresonansi dengan Mesin yang memiliki kecerdasan bawaan.

Ketika kita mencoba memahami bagaimana manusia belajar, itu karena serangkaian peristiwa serupa yang pada akhirnya membuat manusia belajar. Misalnya, ketika seseorang ingin belajar bahasa, dia terus-menerus mempraktikkannya berulang kali. Mengambil inspirasi dari proses pembelajaran yang sama, Algoritma Pembelajaran Mesin utama dibuat.

Untuk algoritma ini, rangkaian kejadian sebenarnya dalam bentuk Data. Jenis manusia telah melihat pertumbuhan eksponensial dalam data dalam beberapa tahun terakhir. Data ini memicu kecerdasan yang mendorong industri AI di masa sekarang. Semakin tinggi kualitas data, semakin baik tren dan pola yang dapat diambil darinya. Oleh karena itu, tingkatkan kemampuan belajar dan prediksi dari sistem AI apa pun.

AI memiliki aplikasinya di berbagai industri seperti Keuangan, Sumber Daya Manusia, Perawatan kesehatan, BFSI, E-commerce. Industri berat data jelas memiliki keunggulan dalam memanfaatkan kekuatan AI dibandingkan dengan yang lain. Banyak perusahaan berinvestasi besar-besaran di AI dan masa depan terlihat sangat menjanjikan. Perkiraan pengeluaran dunia saat ini untuk AI pada akhir tahun 2020 adalah 50,1 Miliar dolar dan diperkirakan akan berlipat ganda pada tahun 2024.

IoT vs AI: Perbandingan

Komputasi awan

AI sangat memanfaatkan kemampuan Cloud Computing . Platform komputasi awan sangat membantu memfasilitasi proyek AI dengan cara yang lebih mudah. Melengkapi hal yang sama, data yang dihasilkan dari perangkat IoT mudah dikomunikasikan melalui cloud dan berbagai proses analitik AI dapat diterapkan pada perangkat tersebut. Komputasi awan meningkatkan efisiensi AI dan IoT dan juga menyediakan manfaat untuk interoperabilitas .

Biaya

Proyek IoT umumnya mengeluarkan biaya yang terkait dengan perangkat keras, konektivitas nirkabel, server host (jika berlaku) dan pengembangan perangkat lunak masing-masing. Sedangkan biaya yang terkait dengan proyek AI umumnya terkait dengan pengumpulan Data, Data Lakes/ Gudang Data , Penerapan Model, dan Pengembangan Perangkat Lunak. Proyek IoT umumnya lebih murah dibandingkan dengan proyek AI.

Tingkat Keberhasilan

Proyek AI umumnya memiliki tingkat keberhasilan yang lebih rendah dibandingkan dengan IoT. Menurut survei oleh IDC , angka tingkat keberhasilan tertinggi untuk AI dilaporkan hanya oleh 30% perusahaan. Selebihnya tingkat kegagalan berkisar antara 10% hingga 49%.

Ada berbagai alasan mengapa proyek AI gagal, salah satu yang terbesar adalah kurangnya data (kualitas dan kuantitas). Proyek IoT mungkin menghadapi kegagalan komponen tetapi secara keseluruhan sebagian besar berhasil.

Baca juga tentang: Gaji Engineer Machine Learning di India

Skalabilitas

Proyek IoT lebih mudah untuk diskalakan karena struktur berbasis cloud yang ada. Meskipun ada banyak faktor seperti desain arsitektur, kecepatan, dll. yang dapat memengaruhi skalabilitas proyek apa pun. Tetapi jika ada proyek IoT yang diimplementasikan dengan mempertimbangkan Skalabilitas, akan lebih mudah untuk diskalakan.

Padahal ada banyak variabel yang membuat proyek AI sedikit sulit untuk diskalakan. Tetapi sekali lagi jika desainnya lebih fleksibel dan modular, itu membantu dalam skalabilitas yang lebih mudah.

IoT dan AI: Analisis IoT

Analisis IoT adalah bidang di mana AI dan IoT bersatu. Data yang dihasilkan oleh sistem IoT dapat digunakan oleh model berbasis AI untuk Analisis Prediktif dan Inferensial. IoT Analytics adalah salah satu aplikasi utama Analisis Data.

Salah satu contoh IoT Analytics yang sangat mendasar dapat berupa pengembangan model dari data sensor mesin untuk memprediksi masa pakainya. Hal ini dapat membantu memberikan wawasan yang lebih baik tentang seberapa sering servis harus dilakukan dan bagaimana servis mesin lebih sering atau lebih jarang dapat memengaruhi umur keseluruhan komponen mesin tersebut. Oleh karena itu IoT analytics adalah bidang di mana kemampuan kedua domain terintegrasi bersama.

Kesimpulan

IoT dan AI keduanya memiliki masa depan yang sangat cerah dan besar. Baik secara individu maupun secara kolektif. Seiring dengan meningkatnya daya komputasi, Internet, dan ketersediaan data, hal itu akan berkorelasi langsung dengan pertumbuhan masing-masing teknologi dan implementasinya di industri.

Terdapat berbagai perbedaan dan persamaan fungsi dari kedua teknologi tersebut. Tapi ini sangat berpotensi berdampak jika kekuatan kedua teknologi dimanfaatkan dengan benar.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.