IoTとAI：モノのインターネットと人工知能の違い

モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）は、現在、おそらく10年で最もトレンドのある技術トピックの1つとしてチャートのトップに立っています。 2つの概念は、まったく異なるベースラインで機能しますが、多くの場合、これらを一緒に使用すると、テクノロジー業界におけるイノベーションの縮図と見なされます。

IoTは、AIの力を活用し、Tech Giantsがイノベーションと研究の側面を後押しし、近い将来にビジネスを長期間維持するのに役立つ興味深いユースケースの開発に役立ちます。 IoTとAIとは何か、それらの違いと将来について詳しく見ていきましょう。

IoTとAI：定義

モノのインターネット（IoT）とは何ですか？

名前が示すように、IoTはインターネットに接続されているデバイス/アプライアンスです。 2020年には、私たちの周りでインターネットがより広く、より一貫して利用できるようになります。特にCovid-19が発生した後、インターネットは、人口の大多数にとって生き残るための必需品に正式に参入しました。

IoTは、インターネットのこの正確な力を利用して、物事をスマートにします。 テスラ車からスマートホーム製品（AC、冷蔵庫）、インターネットに接続されている産業用機器や機械に至るまで、あらゆるものがIoTデバイスのカテゴリに分類されます。 これらのユニットは、次のようなタスクを実行できるクラウドサーバーに継続的に接続されています。

1. ソフトウェアをリモートで更新する
2. センサーデータ、パフォーマンスデータを収集する
3. デバイスをリモート制御する（タスク指示を送信する）

IoTの最も古いが有名な実験の1つは、1982年にカーネギーメロン大学のCS大学院生がコカコーラの自動販売機をインターネットに接続したときでした。 飲み物の温度を返し、同じものの入手可能性をチェックするために使用されるコード化されたプログラム。

後者の機能は在庫追跡および管理として知られており、現在業界の主要なアプリケーションIoTです。 IoTの主な利点の1つは、多くのデバイスを同じホストに接続できることです。これにより、これらのデバイスは互いにデータを共有できます。 簡単に言うと、一方のデバイスがもう一方のデバイスと通信できます。

たとえば、誰かがメインドアでスマートロックを使用していて、家に戻ったとします。 スマートロックは、ホール/部屋の照明とACに警告することができ、それらは自動的にオンになります。 これは非常に基本的な例ですが、スケールアップしてデバイス間のさらに複雑な関係を構築できます。

IoT支出で高額を受け取るトップ産業は、ディスクリート製造、輸送およびロジスティクス、公益事業、B2C、およびヘルスケアです。 フォーブスによると、2020年末までに予測される支出は2500億ユーロです。

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人工知能（AI）とは何ですか？

名前が示すように、人工知能は機械によって示される知能です。 AIに関連する非常に一般的な概念は、マシンが人間のような方法で実行または決定を行う場合です。 AIという用語は、この用語が正式に造られた1956年にさかのぼります。 AIの成長は、初期にはごくわずかでした。 コンピューティング能力の最近の進歩は、AIに大きな後押しをもたらしました。

AIには通常2つのコンポーネントがあります。 1つは、ロジックとプログラムを作成するだけで実現できるルールベースのコンポーネントです。 真のインテリジェンスの部分は、機械学習とディープラーニングの手法の導入によって明らかになります。 これは、固有の知性を持つ機械と共鳴する部分です。

私たちが人間がどのように学ぶかを理解しようとするとき、それは人間に学ばせることになる一連の同様の出来事のためです。 たとえば、誰かが言語を学びたいとき、彼/彼女は常にそれを繰り返し練習します。 同じ学習プロセスからインスピレーションを得て、主要な機械学習アルゴリズムが作成されます。

これらのアルゴリズムの場合、一連のイベントは実際にはデータの形式です。 人類は、過去数年間でデータが指数関数的に増加しています。 このデータは、現在のAI業界を動かすインテリジェンスを促進します。 データの品質が高いほど、データからより良い傾向とパターンを抽出できます。 したがって、AIシステムの学習能力と予測能力を強化します。

AIは、金融、人材、ヘルスケア、BFSI、Eコマースなどのさまざまな業界で使用されています。 データ重工業は、他の産業と比較して、AIの力を活用する上で間違いなく優位に立っています。 多くの企業がAIに多額の投資を行っており、将来は非常に有望に見えます。 2020年末までにAIに費やされる現在の世界的な推定支出は501億ドルであり、2024年までに2倍になると推定されています。

IoTとAI：比較

クラウドコンピューティング

AIはクラウドコンピューティング機能を強力に活用しています。 クラウドコンピューティングプラットフォームは、AIプロジェクトをより簡単な方法で促進するのに本当に役立ちます。 これを補完するものとして、IoTデバイスから生成されたデータはクラウドを介して簡単に通信され、さまざまなAI分析プロセスをそれらに適用できます。 クラウドコンピューティングは、AIとIoTの効率を高め、相互運用性のためのハーネスも提供します。

費用

IoTプロジェクトは通常、ハードウェア、ワイヤレス接続、ホストサーバー（該当する場合）、およびそれぞれのソフトウェア開発に関連するコストを負担します。 AIプロジェクトに関連するコストは、通常、データ収集、データレイク/データウェアハウス、モデルの展開、およびソフトウェア開発に関連しています。 IoTプロジェクトは、一般的にAIプロジェクトに比べて費用がかかりません。

成功率

AIプロジェクトは、一般的にIoTと比較して成功率が低くなります。 IDCの調査によると、 AIの成功率が最も高いのは、わずか30％の企業でした。 残りの部分の故障率は10％から49％の範囲でした。

AIプロジェクトが失敗する理由はさまざまですが、その中で最も大きなものの1つは、データ（質と量）の不足です。 IoTプロジェクトはコンポーネントの障害に直面する可能性がありますが、全体としてはほとんど成功しています。

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スケーラビリティ

IoTプロジェクトは、既存のクラウドベースの構造により、拡張が容易です。 アーキテクチャの設計や速度など、プロジェクトのスケーラビリティに影響を与える可能性のある多くの要因がありますが。 ただし、スケーラビリティを念頭に置いてIoTプロジェクトを実装すると、スケーリングが容易になります。

AIプロジェクトのスケーリングを少し難しくする多くの変数がありますが、 ただし、設計がより柔軟でモジュール式である場合は、スケーラビリティが容易になります。

IoTとAI：IoT分析

IoT分析は、AIとIoTが融合する分野です。 IoTシステムによって生成されたデータは、予測分析および推論分析のためのAIベースのモデルで使用できます。 IoT Analyticsは、DataAnalyticsの主要なアプリケーションの1つです。

IoT Analyticsの非常に基本的な例の1つは、マシンのセンサーデータからモデルを開発してその寿命を予測することです。 これは、サービスを実行する頻度と、マシンのサービスが多かれ少なかれそのマシンのコンポーネントの全体的な寿命にどのように影響するかについて、より良い洞察を与えるのに役立ちます。 したがって、IoT分析は、両方のドメインの機能が統合された分野です。

結論

IoTとAIはどちらも、非常に輝かしく大きな未来を持っています。 個別にそして集合的にも。 コンピューティング能力、インターネット、およびデータの可用性が向上するにつれて、それはそれぞれのテクノロジーの成長と業界でのそれらの実装に直接相関します。

両方のテクノロジーの機能には、さまざまな相違点と類似点があります。 しかし、両方のテクノロジーの能力が正しく活用されている場合、これらは非常に潜在的に影響を及ぼします。

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