IoT vs AI: differenza tra Internet delle cose e intelligenza artificiale

Internet of Things (IoT) e Intelligenza Artificiale (AI) sono attualmente in cima alle classifiche come uno degli argomenti tecnologici più di tendenza del decennio. I due concetti hanno una linea di base diversa che funziona insieme, ma molte volte, quando vengono utilizzati insieme, sono considerati un compendio dell'innovazione nell'industria tecnologica.

L'IoT può sfruttare la potenza dell'IA e aiutare a sviluppare casi d'uso interessanti che possono aiutare i giganti della tecnologia a potenziare i loro aspetti di innovazione e ricerca e aiutare a sostenere le loro attività per un periodo più lungo nel prossimo futuro. Scopriamo insieme cosa sono IoT e AI, le loro differenze e il loro futuro.

IoT vs AI: definizione

Che cos'è l'Internet delle cose (IoT)?

L'IoT, come suggerisce il nome, sono dispositivi/apparecchi connessi a Internet. Possiamo vedere una disponibilità più ampia e coerente di Internet intorno a noi nel 2020. Soprattutto dopo che il Covid-19 ha colpito, Internet è ufficialmente entrata nella categoria degli elementi essenziali per sopravvivere per la maggior parte della popolazione.

L'IoT sfrutta esattamente questa potenza di Internet per rendere le cose intelligenti. Tutto ciò che va da un'auto Tesla ai prodotti per la casa intelligente (AC, frigorifero) alle apparecchiature e macchine industriali connesse a Internet rientra nella categoria dei dispositivi IoT. Queste unità sono continuamente connesse a un server cloud che può eseguire attività come:

1. Aggiornamento software da remoto
2. Raccogli i dati del sensore, i dati sulle prestazioni
3. Controllo remoto dei dispositivi (invio di istruzioni per le attività)

Uno dei più antichi e famosi esperimenti di IoT risale al 1982, quando gli studenti di CS della Carnegie Melon University hanno collegato un distributore automatico di Coca Cola a Internet. Il programma codificato permette di restituire la temperatura delle bevande e verificare la disponibilità delle stesse.

La funzione successiva è nota come monitoraggio e gestione dell'inventario, è attualmente una delle principali applicazioni IoT nel settore. Uno dei principali vantaggi dell'IoT è che molti dispositivi possono essere collegati allo stesso host, in questo modo questi dispositivi possono condividere i dati tra loro. In parole più semplici, un dispositivo può parlare con l'altro.

Ad esempio, se qualcuno sta usando una serratura intelligente nella porta principale e torna a casa. La serratura intelligente può avvisare le luci e l'aria condizionata nella sala/sala e si accenderanno automaticamente. Questo, sebbene sia un esempio molto semplice, può essere ampliato per sviluppare relazioni ancora più complesse tra i dispositivi.

I principali settori che ricevono importi elevati nella spesa per l'IoT sono la produzione discreta, i trasporti e la logistica, i servizi pubblici, il B2C e l'assistenza sanitaria. La spesa prevista entro la fine del 2020 è di 250 miliardi di euro secondo Forbes .

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Che cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI)?

Come suggerisce il nome, l'Intelligenza Artificiale è l'Intelligenza dimostrata dalle macchine. Il concetto molto comune associato all'IA è che quando una macchina esegue o prende decisioni in modo simile a quello umano. Il termine AI risale al 1956 quando il termine fu ufficialmente coniato. La crescita dell'IA è stata molto nominale all'inizio. I recenti progressi nelle potenze di calcolo hanno dato un grande impulso all'IA.

L'IA ha generalmente due componenti. Uno è il componente basato su regole che può essere ottenuto semplicemente scrivendo logiche e programmi. La vera parte dell'intelligenza entra in scena con l'introduzione delle tecniche di Machine Learning e Deep Learning. Questa è la parte che risuona con le Macchine dotate di intelligenza intrinseca.

Quando cerchiamo di capire come apprende un essere umano, è a causa di una serie di eventi simili che finiscono per far imparare gli esseri umani. Ad esempio, quando qualcuno vuole imparare una lingua, la pratica costantemente ripetutamente. Prendendo ispirazione dallo stesso processo di apprendimento, vengono creati i principali algoritmi di Machine Learning.

Per questi algoritmi, la serie di eventi è in realtà sotto forma di Dati. Il genere umano ha visto una crescita esponenziale dei dati negli ultimi anni. Questi dati alimentano l'intelligenza che guida il settore dell'intelligenza artificiale nei tempi attuali. Maggiore è la qualità dei dati, migliori tendenze e modelli possono essere estratti da essi. Migliorando così le capacità di apprendimento e previsione di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale ha la sua applicazione in vari settori come finanza, risorse umane, assistenza sanitaria, BFSI, e-commerce. Le industrie pesanti di dati hanno sicuramente un vantaggio nello sfruttare la potenza dell'IA rispetto ad altre. Molte aziende stanno investendo molto nell'IA e il futuro sembra molto promettente. L'attuale spesa mondiale stimata per l'IA entro la fine del 2020 è di 50,1 miliardi di dollari e si stima che raddoppierà entro il 2024.

IoT vs AI: confronti

Cloud computing

L'IA utilizza fortemente le capacità di Cloud Computing . Le piattaforme di cloud computing aiutano davvero a facilitare i progetti di intelligenza artificiale in un modo più semplice. A complemento dello stesso, i dati generati dai dispositivi IoT vengono facilmente comunicati sul cloud e su di essi possono essere applicati vari processi di analisi dell'IA. Il cloud computing aumenta l'efficienza dell'IA e dell'IoT e fornisce anche un cablaggio per l'interoperabilità .

Costi

I progetti IoT generalmente comportano costi relativi all'hardware, alla connettività wireless, al server host (se applicabile) e al rispettivo sviluppo del software. Mentre i costi relativi ai progetti di intelligenza artificiale sono generalmente correlati alla raccolta di dati, a Data Lakes/Data Warehouse , alla distribuzione di modelli e allo sviluppo di software. I progetti IoT sono generalmente meno costosi rispetto ai progetti di intelligenza artificiale.

Tassi di successo

I progetti di intelligenza artificiale hanno generalmente una percentuale di successo inferiore rispetto all'IoT. Secondo un sondaggio di IDC , le percentuali di successo più alte per l'IA sono state riportate solo dal 30% delle aziende. Per il resto il tasso di guasto variava dal 10% al 49%.

Ci sono vari motivi per cui i progetti di IA falliscono, uno dei più grandi di tutti è la mancanza di dati (qualità e quantità). I progetti IoT potrebbero essere soggetti a guasti dei componenti, ma nel complesso hanno per lo più successo.

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Scalabilità

I progetti IoT sono più facili da scalare grazie alla struttura basata sul cloud esistente. Sebbene ci siano molti fattori come il design dell'architettura, la velocità, ecc. Che possono influenzare la scalabilità di qualsiasi progetto. Ma se viene implementato un progetto IoT tenendo presente la scalabilità, è più facile scalare.

Mentre ci sono molte variabili che rendono un po' difficile la scalabilità dei progetti di IA. Ma ancora una volta se il design è più flessibile e modulare, ciò aiuta a una scalabilità più semplice.

IoT e AI: IoT Analytics

L'analisi dell'IoT è il campo in cui IA e IoT si uniscono. I dati generati dai sistemi IoT possono essere utilizzati da modelli basati sull'IA per l'analisi predittiva e inferenziale. IoT Analytics è una delle principali applicazioni di Data Analytics.

Un esempio molto semplice di IoT Analytics può essere lo sviluppo di un modello dai dati dei sensori di una macchina per prevederne la vita. Ciò può aiutare a fornire informazioni migliori sulla frequenza con cui eseguire la manutenzione e su come la manutenzione delle macchine più o meno frequentemente può influire sulla vita complessiva di qualsiasi componente di quella macchina. Quindi l'analisi dell'IoT è il campo in cui le capacità di entrambi i domini sono integrate insieme.

Conclusione

IoT e AI hanno entrambi un futuro molto brillante e grande. Individualmente e anche collettivamente. Con l'aumento della potenza di calcolo, di Internet e della disponibilità dei dati, ciò sarà direttamente correlato alla crescita delle rispettive tecnologie e alle loro implementazioni nel settore.

Ci sono varie differenze e somiglianze nel funzionamento di entrambe le tecnologie. Ma questi sono molto potenzialmente impattanti se la potenza di entrambe le tecnologie viene utilizzata correttamente.

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