IoT vs AI: Diferença entre Internet das Coisas e Inteligência Artificial

A Internet das Coisas (IoT) e a Inteligência Artificial (IA) estão atualmente no topo das paradas como um dos tópicos de tecnologia mais populares da década. Os dois conceitos têm uma base diferente de trabalho, mas muitas vezes, quando usados ​​juntos, são considerados um epítome da inovação na indústria de tecnologia.

A IoT pode alavancar o poder da IA ​​e ajudar a desenvolver casos de uso interessantes que podem ajudar os gigantes da tecnologia a impulsionar seus aspectos de inovação e pesquisa e ajudar a sustentar seus negócios por um período mais longo no futuro próximo. Vamos mergulhar no que são IoT e IA, suas diferenças e futuro.

IoT x IA: definição

O que é Internet das Coisas (IoT)?

IoT, como o nome sugere, são dispositivos/aparelhos que estão conectados à Internet. Podemos ver uma disponibilidade mais ampla e consistente da Internet ao nosso redor em 2020. Especialmente após o Covid-19, a Internet entrou oficialmente na categoria essencial para sobreviver para a maioria da população.

A IoT aproveita esse poder exato da internet para tornar as coisas inteligentes. Qualquer coisa que vá de um carro Tesla a produtos domésticos inteligentes (CA, geladeira) a equipamentos e máquinas industriais conectados à Internet se enquadra na categoria de dispositivos IoT. Essas unidades estão continuamente conectadas a um servidor em nuvem que pode executar tarefas como:

1. Atualizando softwares remotamente
2. Colete dados do sensor, dados de desempenho
3. Controlar remotamente os dispositivos (enviando instruções de tarefas)

Um dos experimentos mais antigos e famosos da IoT foi em 1982, quando os alunos de pós-graduação em CS da Carnegie Melon University conectaram uma máquina de venda automática da Coca Cola à Internet. O programa codificado utilizado para retornar a temperatura das bebidas e verificar a disponibilidade das mesmas.

A função posterior é conhecida como rastreamento e gerenciamento de inventário, é uma das principais aplicações de IoT na indústria atualmente. Uma das principais vantagens da IoT é que muitos dispositivos podem ser conectados ao mesmo host, fazendo com que esses dispositivos possam compartilhar os dados entre si. Em palavras mais fáceis, um dispositivo pode falar com o outro.

Por exemplo, se alguém estiver usando uma fechadura inteligente na porta principal e voltar para casa. A fechadura inteligente pode alertar as luzes e o AC no corredor/sala e eles serão ligados automaticamente. Este, embora seja um exemplo muito básico, pode ser ampliado para desenvolver relacionamentos ainda mais complexos entre dispositivos.

Os principais setores que recebem grandes quantias em gastos com IoT são Manufatura Discreta, Transporte e Logística, Serviços Públicos, B2C e Saúde. O gasto projetado até o final de 2020 é de € 250 bilhões de acordo com a Forbes .

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O que é Inteligência Artificial (IA)?

Como o nome sugere, a Inteligência Artificial é a Inteligência demonstrada pelas máquinas. A noção muito comum associada à IA é que quando uma máquina executa ou toma decisões de maneira humana. O termo AI remonta a 1956, quando o termo foi oficialmente cunhado. O crescimento da IA ​​foi muito nominal desde o início. Avanços recentes nos poderes de computação deram um grande impulso à IA.

A IA geralmente tem dois componentes. Um é o componente baseado em regras que pode ser alcançado simplesmente escrevendo lógicas e programas. A verdadeira parte da inteligência entra em cena com a introdução das técnicas de Machine Learning e Deep Learning. Esta é a parte que ressoa com as Máquinas que possuem inteligência inerente.

Quando tentamos entender como um ser humano aprende, é por causa de uma série de eventos semelhantes que acabam fazendo o ser humano aprender. Por exemplo, quando alguém quer aprender um idioma, ele o pratica constantemente e repetidamente. Inspirando-se no mesmo processo de aprendizado, são criados os principais algoritmos de aprendizado de máquina.

Para esses algoritmos, a série de eventos está, na verdade, na forma de Dados. A espécie humana tem visto um crescimento exponencial em dados nos últimos anos. Esses dados alimentam a inteligência que impulsiona o setor de IA nos tempos atuais. Quanto maior a qualidade dos dados, melhores tendências e padrões podem ser extraídos deles. Portanto, aprimorando as habilidades de aprendizado e previsão de qualquer sistema de IA.

A IA tem sua aplicação em vários setores, como Finanças, Recursos Humanos, Saúde, BFSI, E-commerce. As indústrias pesadas de dados definitivamente têm uma vantagem em alavancar o poder da IA ​​em comparação com outras. Muitas empresas estão investindo pesadamente em IA e o futuro parece muito promissor. Os atuais gastos mundiais estimados em IA até o final de 2020 são de 50,1 bilhões de dólares e devem dobrar até 2024.

IoT vs IA: Comparações

Computação em Nuvem

A IA utiliza fortemente os recursos de computação em nuvem . As plataformas de computação em nuvem realmente ajudam a facilitar os projetos de IA de maneira mais fácil. Complementando o mesmo, os dados gerados a partir de dispositivos IoT são facilmente comunicados pela nuvem e vários processos de análise de IA podem ser aplicados neles. A computação em nuvem aumenta a eficiência da IA ​​e da IoT e também fornece um recurso para a interoperabilidade .

Custos

Os projetos de IoT geralmente incorrem em custos relacionados a hardware, conectividade sem fio, servidor host (se aplicável) e respectivo desenvolvimento de software. Já os custos relacionados a projetos de IA estão geralmente relacionados à coleta de dados, Data Lakes/Data Warehouse , Implantação de Modelos e Desenvolvimento de Software. Os projetos de IoT geralmente são menos caros em comparação com os projetos de IA.

Taxas de sucesso

Os projetos de IA geralmente têm uma taxa de sucesso menor em comparação com a IoT. De acordo com uma pesquisa da IDC , os maiores índices de sucesso para IA foram relatados por apenas 30% das empresas. Para o restante, a taxa de falha variou de 10% a 49%.

Existem várias razões pelas quais os projetos de IA falham, uma das maiores de todas é a falta de dados (qualidade e quantidade). Os projetos de IoT podem enfrentar falhas de componentes, mas, em geral, são bem-sucedidos.

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Escalabilidade

Os projetos de IoT são mais fáceis de dimensionar devido à estrutura existente baseada em nuvem. Embora existam muitos fatores como design de arquitetura, velocidade, etc., que podem afetar a escalabilidade de qualquer projeto. Mas se algum projeto de IoT for implementado mantendo a escalabilidade em mente, é mais fácil escalar.

Considerando que existem muitas variáveis ​​que dificultam um pouco o dimensionamento de projetos de IA. Mas, novamente, se o design for mais flexível e modular, isso ajuda na escalabilidade mais fácil.

IoT e IA: IoT Analytics

A análise de IoT é o campo onde a IA e a IoT se unem. Os dados gerados pelos sistemas IoT podem ser usados ​​por modelos baseados em IA para Análise Preditiva e Inferencial. O IoT Analytics é uma das principais aplicações do Data Analytics.

Um exemplo muito básico de IoT Analytics pode ser o desenvolvimento de um modelo a partir dos dados do sensor de uma máquina para prever sua vida útil. Isso pode ajudar a fornecer informações melhores sobre com que frequência a manutenção deve ser feita e como a manutenção de máquinas com mais ou menos frequência pode afetar a vida útil geral de qualquer componente dessa máquina. Portanto, a análise de IoT é o campo em que as habilidades de ambos os domínios são integradas.

Conclusão

A IoT e a IA têm um futuro muito brilhante e grande. Individualmente e coletivamente também. À medida que o poder de computação, a Internet e a disponibilidade de dados aumentarem, eles se correlacionarão diretamente com o crescimento das respectivas tecnologias e suas implementações na indústria.

Existem várias diferenças e semelhanças no funcionamento de ambas as tecnologias. Mas estes são muito potencialmente impactantes se o poder de ambas as tecnologias for utilizado corretamente.

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