IoT 대 AI: 사물 인터넷과 인공 지능의 차이점

사물 인터넷(IoT) 과 인공 지능(AI) 은 현재 10년 동안 가장 유행하는 기술 주제 중 하나로 차트 1위를 차지하고 있습니다. 두 개념은 함께 작동하는 기준이 다르지만 여러 번 함께 사용하면 기술 산업에서 혁신의 전형으로 간주됩니다.

IoT는 AI의 힘을 활용하고 Tech Giants가 혁신 및 연구 측면을 강화하고 가까운 미래에 더 오랜 기간 동안 비즈니스를 유지하는 데 도움이 될 수 있는 흥미로운 사용 사례를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. IoT와 AI가 무엇인지, 차이점과 미래에 대해 알아보겠습니다.

IoT 대 AI: 정의

사물인터넷(IoT)이란?

IoT는 이름에서 알 수 있듯이 인터넷에 연결된 장치/가전입니다. 2020년에는 우리 주변에서 더 광범위하고 일관된 인터넷 가용성을 볼 수 있습니다. 특히 Covid-19가 발생한 후 인터넷은 공식적으로 대다수 인구의 생존을 위한 필수 범주에 들어갔습니다.

IoT는 사물을 스마트하게 만들기 위해 인터넷의 정확한 힘을 활용합니다. Tesla 자동차 에서 스마트 홈 제품(AC, 냉장고), 인터넷에 연결된 산업 장비 및 기계에 이르기까지 모든 것이 IoT 장치 범주에 속합니다. 이러한 장치는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있는 클라우드 서버에 지속적으로 연결됩니다.

1. 원격으로 소프트웨어 업데이트
2. 센서 데이터, 성능 데이터 수집
3. 원격으로 장치 제어(작업 지침 보내기)

가장 오래되었지만 유명한 IoT 실험 중 하나는 1982년 카네기 멜론 대학교 CS 대학원생이 코카콜라 자판기를 인터넷에 연결한 것입니다. 음료의 온도를 반환하고 동일한 음료의 가용성을 확인하는 데 사용되는 코드화된 프로그램입니다.

후자의 기능은 재고 추적 및 관리로 알려져 있으며 현재 업계의 주요 응용 프로그램 IoT입니다. IoT의 주요 장점 중 하나는 많은 장치를 동일한 호스트에 연결할 수 있으므로 이러한 장치가 서로 데이터를 공유할 수 있다는 것입니다. 쉽게 말해 한 장치가 다른 장치와 통신할 수 있습니다.

예를 들어 누군가가 정문에서 스마트 잠금 장치를 사용하고 집으로 돌아오는 경우입니다. 스마트 잠금 장치는 홀/방의 조명과 AC에 경고를 보낼 수 있으며 자동으로 켜집니다. 이것은 매우 기본적인 예이지만 장치 간의 훨씬 더 복잡한 관계를 개발하기 위해 확장할 수 있습니다.

IoT 지출이 많은 상위 산업은 개별 제조, 운송 및 물류, 유틸리티, B2C 및 의료입니다. Forbes에 따르면 2020년 말까지 예상 지출 은 2,500억 유로 입니다.

읽기: 기계 학습 모델 설명

인공지능(AI)이란?

인공 지능은 이름에서 알 수 있듯이 기계가 보여주는 지능입니다. AI와 관련된 매우 일반적인 개념은 기계가 인간과 같은 방식으로 의사 결정을 수행하거나 수행할 때라는 것입니다. AI 라는 용어는 공식적으로 만들어진 1956년으로 거슬러 올라갑니다 . AI의 성장은 초기에 매우 명목상이었습니다. 최근 컴퓨팅 성능의 발전은 AI를 크게 향상시켰습니다.

AI에는 일반적으로 두 가지 구성 요소가 있습니다. 하나는 단순히 논리와 프로그램을 작성하여 달성할 수 있는 규칙 기반 구성 요소입니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기술의 도입으로 진정한 지능 부분이 그림으로 나타납니다. 기계가 타고난 지능을 가지고 있는 부분이 공감되는 부분입니다.

인간이 어떻게 학습하는지 이해하려고 할 때 인간이 학습하게 만드는 일련의 유사한 사건 때문입니다. 예를 들어, 누군가가 언어를 배우고 싶을 때 그는 그것을 끊임없이 반복적으로 연습합니다. 동일한 학습 프로세스에서 영감을 받아 주요 기계 학습 알고리즘이 생성됩니다.

이러한 알고리즘의 경우 일련의 이벤트는 실제로 데이터 형식입니다. 인류는 지난 몇 년 동안 데이터가 기하급수적으로 증가했습니다. 이 데이터는 현재 AI 산업을 주도하는 인텔리전스를 강화합니다. 데이터의 품질이 높을수록 더 나은 추세와 패턴을 추출할 수 있습니다. 따라서 모든 AI 시스템의 학습 및 예측 능력을 향상시킵니다.

AI는 금융, 인적 자원, 의료, BFSI, 전자 상거래와 같은 다양한 산업 분야에 적용됩니다. 데이터 중공업은 확실히 다른 산업에 비해 AI의 힘을 활용하는 데 우위를 점하고 있습니다. 많은 기업들이 AI에 막대한 투자를 하고 있으며 미래는 매우 유망해 보입니다. 2020년 말까지 AI에 대한 현재 추정된 전 세계 지출은 501억 달러 이며 2024년까지 두 배가 될 것으로 예상됩니다.

IoT 대 AI: 비교

클라우드 컴퓨팅

AI는 클라우드 컴퓨팅 기능을 적극 활용합니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 AI 프로젝트를 보다 쉽게 ​​촉진하는 데 실제로 도움이 됩니다. 이를 보완하기 위해 IoT 기기에서 생성된 데이터를 클라우드를 통해 쉽게 전달하고 다양한 AI 분석 프로세스를 적용할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅은 AI와 IoT의 효율성을 높이고 상호 운용성을 위한 도구도 제공합니다 .

소송 비용

IoT 프로젝트에는 일반적으로 하드웨어, 무선 연결, 호스트 서버(해당되는 경우) 및 해당 소프트웨어 개발과 관련된 비용이 발생합니다. AI 프로젝트와 관련된 비용은 일반적으로 데이터 수집, 데이터 레이크/데이터 웨어하우스 , 모델 배포 및 소프트웨어 개발과 관련됩니다. IoT 프로젝트는 일반적으로 AI 프로젝트에 비해 비용이 저렴합니다.

성공률

AI 프로젝트는 일반적으로 IoT에 비해 성공률이 낮습니다. IDC 의 설문 조사에 따르면 AI의 가장 높은 성공률 수치는 기업의 30%만 보고했습니다. 나머지 실패율은 10%에서 49% 사이였습니다.

AI 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유 중 하나는 데이터(품질 및 수량) 부족입니다. IoT 프로젝트는 구성 요소 오류에 직면할 수 있지만 전반적으로 대부분은 성공적입니다.

또한 읽어보기: 인도의 기계 학습 엔지니어 급여

확장성

IoT 프로젝트는 기존 클라우드 기반 구조로 인해 확장이 용이합니다. 모든 프로젝트의 확장성에 영향을 줄 수 있는 아키텍처 디자인, 속도 등과 같은 많은 요소가 있지만. 그러나 확장성을 염두에 두고 IoT 프로젝트를 구현하면 확장이 더 쉽습니다.

반면 AI 프로젝트의 규모를 조정하는 것을 어렵게 만드는 변수가 많습니다. 그러나 설계가 더 유연하고 모듈화되면 확장성이 더 쉬워집니다.

IoT 및 AI: IoT 분석

IoT 분석은 AI와 IoT가 결합된 분야입니다. IoT 시스템에서 생성된 데이터는 예측 및 추론 분석을 위한 AI 기반 모델에서 사용할 수 있습니다. IoT Analytics는 Data Analytics의 주요 응용 프로그램 중 하나입니다.

IoT Analytics의 아주 기본적인 예는 기계의 센서 데이터에서 모델을 개발하여 수명을 예측하는 것입니다. 이렇게 하면 서비스를 얼마나 자주 수행해야 하는지와 기계를 더 자주 또는 덜 자주 서비스하는 것이 해당 기계 구성 요소의 전체 수명에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 따라서 IoT 분석은 두 도메인의 기능이 함께 통합되는 분야입니다.

결론

IoT와 AI는 모두 매우 빛나고 큰 미래를 가지고 있습니다. 개인적으로도, 집단적으로도요. 컴퓨팅 성능, 인터넷 및 데이터 가용성이 증가함에 따라 업계에서 해당 기술 및 구현의 성장과 직접적인 상관 관계가 있습니다.

두 기술의 기능에는 다양한 차이점과 유사점이 있습니다. 그러나 두 기술의 힘이 올바르게 활용된다면 이는 잠재적으로 매우 큰 영향을 미칩니다.

기계 학습에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B 및 upGrad의 기계 학습 및 AI PG 디플로마를 확인하세요. 이 PG 디플로마는 일하는 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제, IIIT- B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.