IoT vs AI: Diferența dintre Internetul lucrurilor și inteligența artificială

Internetul lucrurilor (IoT) și inteligența artificială (AI) se află în fruntea topurilor ca unul dintre cele mai în vogă subiecte tehnologice ale deceniului. Cele două concepte au o bază diferită care funcționează cu totul, dar de multe ori atunci când sunt utilizate împreună, sunt considerate ca un simbol al inovației în industria tehnologică.

IoT poate valorifica puterea inteligenței artificiale și poate ajuta la dezvoltarea unor cazuri de utilizare interesante care îi pot ajuta pe giganții tehnologici să-și impulsioneze aspectele de inovare și cercetare și să-și susțină afacerile pentru o perioadă mai lungă în viitorul apropiat. Să ne aprofundăm în ceea ce sunt IoT și AI, diferențele și viitorul lor.

IoT vs AI: Definiție

Ce este Internetul lucrurilor (IoT)?

IoT, după cum sugerează și numele, sunt dispozitive/aparate care sunt conectate la internet. Putem vedea o disponibilitate mai largă și mai consistentă a internetului în jurul nostru în 2020. Mai ales după ce a lovit Covid-19, Internetul a intrat oficial în categoria esențiale pentru a supraviețui pentru majoritatea populației.

IoT valorifică exact această putere a internetului pentru a face lucrurile inteligente. Orice, de la o mașină Tesla la produse pentru casă inteligentă (AC, frigider) până la echipamente industriale și mașini care sunt conectate la Internet se încadrează în categoria dispozitivelor IoT. Aceste unități sunt conectate continuu la un server cloud care poate îndeplini sarcini precum:

1. Actualizarea de la distanță a software-urilor
2. Colectați date senzorului, date de performanță
3. Controlați de la distanță dispozitivele (trimiterea instrucțiunilor de activitate)

Unul dintre cele mai vechi, dar faimoase experimente ale IoT a fost în 1982 , când studenții absolvenți ai Universității Carnegie Melon au conectat un automat Coca Cola la internet. Programul codificat folosit pentru a returna temperatura bauturilor si a verifica disponibilitatea acestora.

Funcția ulterioară este cunoscută sub numele de urmărire și gestionare a inventarului, este o aplicație majoră IoT în industrie în prezent. Unul dintre avantajele majore ale IoT este că multe dispozitive pot fi conectate la aceeași gazdă, astfel încât aceste dispozitive pot partaja datele între ele. Cu cuvinte mai simple, un dispozitiv poate vorbi cu celălalt.

De exemplu, dacă cineva folosește o încuietoare inteligentă în ușa principală și se întoarce acasă. Încuietoarea inteligentă poate alerta luminile și AC din hol/cameră și vor fi aprinse automat. Acesta, deși este un exemplu foarte simplu, poate fi extins pentru a dezvolta relații și mai complexe între dispozitive.

Industriile de top care primesc sume mari în cheltuieli IoT sunt Manufactura discretă, Transport și Logistică, Utilități, B2C și Health-Care. Cheltuielile estimate până la sfârșitul anului 2020 sunt de 250 de miliarde de euro, potrivit Forbes .

Citiți: Modelele de învățare automată explicate

Ce este Inteligența Artificială (AI)?

După cum sugerează și numele, inteligența artificială este inteligența demonstrată de mașini. Noțiunea foarte comună asociată cu AI este aceea că atunci când o mașină efectuează sau ia decizii într-un mod asemănător omului. Termenul AI datează din 1956 , când termenul a fost inventat oficial. Creșterea IA a fost foarte nominală la început. Progresele recente în puterile de calcul au dat un impuls major AI.

AI are, în general, două componente. Una este componenta bazată pe reguli care poate fi realizată prin simpla scriere a logicii și a programelor. Partea adevărată inteligență intră în imagine odată cu introducerea tehnicilor de învățare automată și de învățare profundă. Aceasta este partea care rezonează cu Mașinile care au inteligență inerentă.

Când încercăm să înțelegem cum învață o ființă umană, este din cauza unei serii de evenimente similare care ajung să-i facă pe oameni să învețe. De exemplu, când cineva dorește să învețe o limbă, o practică în mod constant în mod repetat. Inspirându-se din același proces de învățare, sunt creați algoritmi majori de învățare automată.

Pentru acești algoritmi, seria de evenimente este de fapt sub formă de Date. Tipul uman a cunoscut o creștere exponențială a datelor în ultimii câțiva ani. Aceste date alimentează inteligența care conduce industria AI în vremurile actuale. Cu cât este mai mare calitatea datelor, cu atât tendințele și modelele pot fi extrase din acestea. Prin urmare, îmbunătățind abilitățile de învățare și predicție ale oricărui sistem AI.

AI își are aplicația în diverse industrii precum finanțe, resurse umane, îngrijire medicală, BFSI, comerț electronic. Industriile grele de date au cu siguranță un avantaj în valorificarea puterii AI în comparație cu altele. Multe companii investesc masiv în AI, iar viitorul pare foarte promițător. Cheltuielile actuale estimate la nivel mondial pentru AI până la sfârșitul anului 2020 sunt de 50,1 miliarde de dolari și se estimează că vor fi dublate până în 2024.

IoT vs AI: comparații

Cloud Computing

AI folosește puternic capabilitățile Cloud Computing . Platformele de cloud computing ajută cu adevărat la facilitarea proiectelor AI într-un mod mai ușor. În completarea aceluiași lucru, datele generate de dispozitivele IoT sunt ușor de comunicat prin cloud și pot fi aplicate diferite procese de analiză AI asupra acestora. Cloud computing crește eficiența AI și IoT și oferă, de asemenea, un ham pentru interoperabilitate .

Cheltuieli

Proiectele IoT implică în general costuri legate de hardware, conectivitate wireless, server gazdă (dacă este cazul) și dezvoltarea software-ului respectiv. În timp ce costurile legate de proiectele AI sunt în general legate de colectarea datelor, Data Lakes/Data Warehouse , implementarea modelelor și dezvoltarea software. Proiectele IoT sunt, în general, mai puțin costisitoare în comparație cu proiectele AI.

Rate de succes

Proiectele AI au, în general, o rată de succes mai mică în comparație cu IoT. Potrivit unui sondaj realizat de IDC , cele mai mari rate de succes pentru AI au fost raportate de doar 30% dintre companii. Pentru restul rata de eșec a variat între 10% și 49%.

Există diverse motive pentru care proiectele AI eșuează, unul dintre cele mai mari dintre ele este lipsa datelor (calitate și cantitate). Proiectele IoT se pot confrunta cu eșecuri ale componentelor, dar în general au succes.

Citește și despre: Salariul inginerului de învățare automată în India

Scalabilitate

Proiectele IoT sunt mai ușor de scalat datorită structurii existente bazate pe cloud. Deși există mulți factori precum designul arhitecturii, viteza etc. care pot afecta scalabilitatea oricărui proiect. Dar dacă orice proiect IoT este implementat ținând cont de scalabilitate, este mai ușor de scalat.

În timp ce există multe variabile, ceea ce face puțin dificil ca proiectele AI să fie scalate. Dar, din nou, dacă designul este mai flexibil și mai modular, asta ajută la o scalabilitate mai ușoară.

IoT și AI: IoT Analytics

Analiza IoT este domeniul în care AI și IoT se unesc. Datele generate de sistemele IoT pot fi utilizate de modele bazate pe AI pentru analiza predictivă și inferențială. IoT Analytics este una dintre aplicațiile majore ale Data Analytics.

Un exemplu de bază de analiză IoT poate fi dezvoltarea unui model din datele senzorului unei mașini pentru a prezice viața acesteia. Acest lucru poate ajuta la obținerea unor informații mai bune despre cât de des trebuie efectuată întreținerea și modul în care întreținerea mașinilor mai mult sau mai puțin frecvent poate afecta durata de viață generală a oricărei componente a acelei mașini. Prin urmare, analiza IoT este domeniul în care abilitățile ambelor domenii sunt integrate împreună.

Concluzie

IoT și AI au un viitor foarte strălucitor și mare. Individual și colectiv, de asemenea. Pe măsură ce puterea de calcul, internetul și disponibilitatea datelor cresc, aceasta se va corela direct cu creșterea tehnologiilor respective și implementările acestora în industrie.

Există diferite diferențe și asemănări în funcționarea ambelor tehnologii. Dar acestea sunt foarte potențial de impact dacă puterea ambelor tehnologii este utilizată corect.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.