IoT a sztuczna inteligencja: różnica między Internetem rzeczy a sztuczną inteligencją

Internet rzeczy (IoT) i sztuczna inteligencja (AI) znajdują się obecnie na szczycie list przebojów jako jeden z najbardziej popularnych tematów technologicznych dekady. Te dwie koncepcje mają zupełnie inny punkt odniesienia, ale wiele razy, gdy są używane razem, są uważane za uosobienie innowacji w branży technologicznej.

IoT może wykorzystać moc sztucznej inteligencji i pomóc w opracowaniu interesujących przypadków użycia, które mogą pomóc gigantom technologicznym zwiększyć ich aspekty innowacji i badań oraz pomóc utrzymać ich działalność przez dłuższy czas w przewidywalnej przyszłości. Zagłębmy się w to, czym są IoT i AI, ich różnice i przyszłość.

IoT a sztuczna inteligencja: definicja

Co to jest Internet rzeczy (IoT)?

IoT, jak sama nazwa wskazuje, to urządzenia/urządzenia podłączone do Internetu. W 2020 r. możemy zaobserwować szerszą i bardziej spójną dostępność Internetu wokół nas. Zwłaszcza po uderzeniu Covid-19 Internet oficjalnie wszedł do kategorii niezbędnej do przetrwania dla większości populacji.

IoT wykorzystuje dokładnie tę moc Internetu, aby uczynić rzeczy inteligentnymi. Do kategorii urządzeń IoT zalicza się wszystko, począwszy od samochodu Tesli, poprzez produkty inteligentnego domu (AC, Lodówka), aż po urządzenia i maszyny przemysłowe, które są podłączone do Internetu. Jednostki te są stale połączone z serwerem w chmurze, który może wykonywać zadania takie jak:

1. Zdalna aktualizacja oprogramowania
2. Zbierz dane z czujnika, dane dotyczące wydajności
3. Zdalne sterowanie urządzeniami (wysyłanie instrukcji do zadań)

Jeden z najstarszych, ale znanych eksperymentów IoT miał miejsce w 1982 roku, kiedy absolwenci CS Carnegie Melon University podłączyli automat sprzedający Coca Cola do Internetu. Zakodowany program służy do zwracania temperatury napojów i sprawdzania ich dostępności.

Ta ostatnia funkcja znana jest jako śledzenie i zarządzanie zapasami, jest obecnie główną aplikacją IoT w branży. Jedną z głównych zalet IoT jest to, że wiele urządzeń może być podłączonych do tego samego hosta, dzięki czemu urządzenia te mogą współdzielić dane ze sobą. Mówiąc prościej, jedno urządzenie może rozmawiać z drugim.

Na przykład, jeśli ktoś używa inteligentnego zamka w głównych drzwiach i wraca do domu. Inteligentny zamek może ostrzec światła i klimatyzację w przedpokoju/pokoju i zostaną automatycznie włączone. Chociaż jest to bardzo prosty przykład, można go rozbudować, aby opracować jeszcze bardziej złożone relacje między urządzeniami.

Najważniejsze branże, które otrzymują wysokie kwoty w wydatkach na IoT, to produkcja dyskretna, transport i logistyka, usługi komunalne, B2C i opieka zdrowotna. Według Forbesa przewidywane wydatki do końca 2020 roku wyniosą 250 miliardów euro .

Przeczytaj: Wyjaśnienie modeli uczenia maszynowego

Co to jest sztuczna inteligencja (AI)?

Jak sama nazwa wskazuje, sztuczna inteligencja to inteligencja demonstrowana przez maszyny. Bardzo powszechnym pojęciem związanym ze sztuczną inteligencją jest to, że maszyna wykonuje lub podejmuje decyzje w sposób podobny do człowieka. Termin AI sięga roku 1956 , kiedy to termin został oficjalnie ukuty. Wzrost AI był na początku bardzo nominalny. Ostatnie postępy w zakresie mocy obliczeniowych znacznie wzmocniły sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja generalnie składa się z dwóch elementów. Jednym z nich jest komponent oparty na regułach, który można osiągnąć po prostu pisząc logikę i programy. Prawdziwa część inteligencji pojawia się wraz z wprowadzeniem technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Jest to część, która rezonuje z maszynami posiadającymi wrodzoną inteligencję.

Kiedy próbujemy zrozumieć, w jaki sposób człowiek się uczy, dzieje się tak z powodu serii podobnych wydarzeń, które ostatecznie sprawiają, że ludzie się uczą. Na przykład, gdy ktoś chce się nauczyć języka, ciągle go ćwiczy wielokrotnie. Czerpiąc inspirację z tego samego procesu uczenia się, tworzone są główne algorytmy uczenia maszynowego.

W przypadku tych algorytmów seria zdarzeń ma w rzeczywistości postać Danych. Rodzaj ludzki odnotował wykładniczy wzrost danych w ciągu ostatnich kilku lat. Te dane napędzają inteligencję, która napędza branżę AI w obecnych czasach. Im wyższa jakość danych, tym lepsze trendy i wzorce można z nich wydobyć. W ten sposób poprawia się zdolności uczenia się i przewidywania dowolnego systemu AI.

AI ma swoje zastosowanie w różnych branżach, takich jak finanse, zasoby ludzkie, opieka zdrowotna, BFSI, e-commerce. Przemysł ciężki danych zdecydowanie ma przewagę w wykorzystywaniu mocy sztucznej inteligencji w porównaniu z innymi. Wiele firm intensywnie inwestuje w sztuczną inteligencję, a przyszłość wygląda bardzo obiecująco. Obecne szacunkowe światowe wydatki na sztuczną inteligencję do końca 2020 roku wynoszą 50,1 miliarda dolarów i szacuje się, że zostaną podwojone do 2024 roku.

IoT a sztuczna inteligencja: porównania

Chmura obliczeniowa

AI silnie wykorzystuje możliwości Cloud Computing . Platformy przetwarzania w chmurze naprawdę ułatwiają realizację projektów AI w łatwiejszy sposób. Uzupełniając to samo, dane generowane z urządzeń IoT są łatwo komunikowane przez chmurę i można na nich zastosować różne procesy analityczne AI. Przetwarzanie w chmurze zwiększa wydajność AI i IoT, a także zapewnia wiązkę dla interoperacyjności .

Koszty

Projekty IoT zazwyczaj wiążą się z kosztami związanymi ze sprzętem, łącznością bezprzewodową, serwerem hosta (jeśli dotyczy) i odpowiednim rozwojem oprogramowania. Podczas gdy koszty związane z projektami AI są ogólnie związane z gromadzeniem danych, jeziorami danych/hurtownią danych , wdrażaniem modeli i tworzeniem oprogramowania. Projekty IoT są generalnie mniej kosztowne w porównaniu z projektami AI.

Wskaźniki sukcesu

Projekty AI mają generalnie mniejszy wskaźnik sukcesu w porównaniu z Internetem Rzeczy. Według ankiety przeprowadzonej przez IDC , najwyższe wskaźniki sukcesu w zakresie sztucznej inteligencji zgłosiło zaledwie 30% firm. Dla pozostałych wskaźnik awaryjności wahał się od 10% do 49%.

Istnieje wiele powodów, dla których projekty AI kończą się niepowodzeniem. Jednym z największych z nich jest brak danych (jakości i ilości). Projekty IoT mogą napotkać awarie komponentów, ale ogólnie rzecz biorąc, w większości kończą się sukcesem.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie inżyniera uczenia maszynowego w Indiach

Skalowalność

Projekty IoT są łatwiejsze do skalowania ze względu na istniejącą strukturę opartą na chmurze. Chociaż istnieje wiele czynników, takich jak projekt architektury, szybkość itp., które mogą wpływać na skalowalność każdego projektu. Ale jeśli jakikolwiek projekt IoT zostanie zaimplementowany, pamiętając o skalowalności, łatwiej jest go skalować.

Podczas gdy istnieje wiele zmiennych, które utrudniają skalowanie projektów AI. Ale znowu, jeśli projekt jest bardziej elastyczny i modułowy, pomaga to w łatwiejszej skalowalności.

IoT i sztuczna inteligencja: analiza IoT

Analityka IoT to dziedzina, w której AI i IoT spotykają się. Dane generowane przez systemy IoT mogą być wykorzystywane przez modele oparte na sztucznej inteligencji do analizy predykcyjnej i wnioskowej. Analiza IoT to jedno z głównych zastosowań analizy danych.

Jednym z bardzo podstawowych przykładów IoT Analytics może być opracowanie modelu na podstawie danych z czujników maszyny, aby przewidzieć jej żywotność. Może to pomóc w uzyskaniu lepszego wglądu w to, jak często należy wykonywać czynności serwisowe oraz w jaki sposób częściej lub rzadziej serwisowanie maszyn może wpłynąć na ogólną żywotność dowolnego elementu tej maszyny. Dlatego analityka IoT jest dziedziną, w której możliwości obu domen są ze sobą zintegrowane.

Wniosek

Zarówno IoT, jak i sztuczna inteligencja mają bardzo świetlaną i wielką przyszłość. Zarówno indywidualnie, jak i zbiorowo. Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, dostępu do Internetu i danych będzie to bezpośrednio skorelowane z rozwojem odpowiednich technologii i ich wdrożeniami w branży.

W funkcjonowaniu obu technologii istnieją różne różnice i podobieństwa. Ale mają one potencjalnie duży wpływ, jeśli moc obu technologii zostanie właściwie wykorzystana.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.