Интернет вещей против ИИ: разница между Интернетом вещей и искусственным интеллектом

Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (ИИ) в настоящее время возглавляют чарты как одна из самых популярных технологических тем десятилетия. Эти две концепции работают по-разному, но часто, когда они используются вместе, они считаются воплощением инноваций в технологической отрасли.

Интернет вещей может использовать возможности ИИ и помочь разработать интересные варианты использования, которые могут помочь техническим гигантам улучшить свои аспекты инноваций и исследований и помочь поддерживать их бизнес в течение более длительного периода в обозримом будущем. Давайте углубимся в то, что такое IoT и AI, их различия и будущее.

Интернет вещей против ИИ: определение

Что такое Интернет вещей (IoT)?

IoT, как следует из названия, — это устройства/устройства, подключенные к Интернету. Мы можем увидеть более широкую и постоянную доступность Интернета вокруг нас в 2020 году. Особенно после того, как разразился Covid-19, Интернет официально вошел в категорию предметов первой необходимости для выживания для большинства населения.

IoT использует именно эту силу Интернета, чтобы сделать вещи умными. Все, начиная от автомобиля Tesla и заканчивая продуктами для умного дома (переменный ток, холодильник) и промышленным оборудованием и машинами, подключенными к Интернету, относится к категории устройств IoT. Эти устройства постоянно подключены к облачному серверу, который может выполнять такие задачи, как:

1. Удаленное обновление программного обеспечения
2. Сбор данных датчика, данные о производительности
3. Удаленное управление устройствами (отправка инструкций по заданию)

Один из старейших, но известных экспериментов IoT был проведен в 1982 году, когда аспиранты факультета компьютерных наук Университета Карнеги-Мелон подключили торговый автомат Coca Cola к Интернету. Закодированная программа используется для возврата температуры напитков и проверки их наличия.

Последняя функция известна как отслеживание запасов и управление ими. В настоящее время это основное приложение IoT в отрасли. Одним из основных преимуществ IoT является то, что многие устройства могут быть подключены к одному и тому же хосту, благодаря чему эти устройства могут обмениваться данными друг с другом. Проще говоря, одно устройство может общаться с другим.

Например, если кто-то использует умный замок в входной двери и возвращается домой. Умный замок может предупредить свет и кондиционер в холле/комнате, и они будут автоматически включены. Хотя это очень простой пример, его можно масштабировать для разработки еще более сложных взаимосвязей между устройствами.

Ведущими отраслями, которые получают большие суммы на IoT, являются дискретное производство, транспорт и логистика, коммунальные услуги, B2C и здравоохранение. По прогнозам Forbes, к концу 2020 года расходы составят 250 миллиардов евро .

Читать: Объяснение моделей машинного обучения

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Как следует из названия, искусственный интеллект — это интеллект, демонстрируемый машинами. Очень распространенное понятие, связанное с ИИ, заключается в том, что машина действует или принимает решения так же, как человек. Термин ИИ восходит к 1956 году, когда этот термин был официально придуман. Вначале рост ИИ был очень номинальным. Недавние достижения в области вычислительных мощностей дали значительный толчок развитию ИИ.

ИИ обычно состоит из двух компонентов. Одним из них является компонент, основанный на правилах, которого можно достичь, просто написав логику и программы. Настоящая интеллектуальная часть проявляется с введением методов машинного обучения и глубокого обучения. Это та часть, которая резонирует с машинами, обладающими врожденным интеллектом.

Когда мы пытаемся понять, как человек учится, это происходит из-за ряда сходных событий, которые в конечном итоге заставляют людей учиться. Например, когда кто-то хочет выучить язык, он постоянно практикует его многократно. Вдохновленные одним и тем же процессом обучения, создаются основные алгоритмы машинного обучения.

Для этих алгоритмов серия событий фактически представлена ​​в виде данных. Человечество наблюдает экспоненциальный рост данных за последние несколько лет. Эти данные подпитывают интеллект, который движет индустрией ИИ в настоящее время. Чем выше качество данных, тем лучше из них можно извлечь тенденции и закономерности. Следовательно, улучшаются способности к обучению и прогнозированию любой системы ИИ.

ИИ находит применение в различных отраслях, таких как финансы, управление персоналом, здравоохранение, BFSI, электронная коммерция. Отрасли, работающие с большими объемами данных, определенно имеют преимущество в использовании возможностей ИИ по сравнению с другими. Многие компании вкладывают значительные средства в ИИ, и будущее выглядит многообещающе. Текущие предполагаемые мировые расходы на ИИ к концу 2020 года составляют 50,1 миллиарда долларов , а к 2024 году они удвоятся.

Интернет вещей против ИИ: сравнение

Облачные вычисления

ИИ широко использует возможности облачных вычислений . Платформы облачных вычислений действительно помогают упростить проекты ИИ. В дополнение к этому данные, сгенерированные устройствами IoT, легко передаются через облако, и к ним можно применять различные аналитические процессы ИИ. Облачные вычисления повышают эффективность ИИ и Интернета вещей, а также обеспечивают возможность взаимодействия .

Расходы

Проекты IoT обычно несут расходы, связанные с оборудованием, беспроводной связью, хост-сервером (если применимо) и разработкой соответствующего программного обеспечения. Принимая во внимание, что затраты, связанные с проектами ИИ, обычно связаны со сбором данных, озерами/хранилищами данных , развертыванием моделей и разработкой программного обеспечения. Проекты IoT обычно менее затратны по сравнению с проектами AI.

Показатели успеха

Проекты ИИ обычно имеют меньший показатель успеха по сравнению с IoT. Согласно опросу IDC , о самых высоких показателях успеха ИИ сообщили всего 30% компаний. Для остальных частота отказов колебалась от 10% до 49%.

Существуют различные причины, по которым проекты ИИ терпят неудачу, одна из самых больших из них — нехватка данных (качества и количества). Проекты IoT могут сталкиваться с отказами компонентов, но в целом в основном они успешны.

Также читайте о: Зарплата инженера по машинному обучению в Индии

Масштабируемость

Проекты IoT легче масштабировать благодаря существующей облачной структуре. Хотя существует множество факторов, таких как дизайн архитектуры, скорость и т. д., которые могут повлиять на масштабируемость любого проекта. Но если любой проект IoT реализуется с учетом масштабируемости, его легче масштабировать.

Принимая во внимание, что существует множество переменных, которые немного затрудняют масштабирование проектов ИИ. Но опять же, если дизайн более гибкий и модульный, это облегчает масштабируемость.

Интернет вещей и искусственный интеллект: аналитика Интернета вещей

Аналитика Интернета вещей — это область, в которой ИИ и Интернет вещей объединяются. Данные, генерируемые системами IoT, могут использоваться моделями на основе ИИ для прогнозного и логического анализа. IoT Analytics — одно из основных приложений Data Analytics.

Одним из очень простых примеров аналитики IoT может быть разработка модели на основе данных датчиков машины для прогнозирования ее срока службы. Это может помочь лучше понять, как часто следует проводить обслуживание и как более или менее частое обслуживание машин может повлиять на общий срок службы любого компонента этой машины. Следовательно, аналитика IoT — это область, в которой возможности обоих доменов объединяются.

Заключение

И у IoT, и у ИИ очень блестящее и большое будущее. Индивидуально и коллективно тоже. По мере увеличения вычислительной мощности, доступа к Интернету и данным это будет напрямую коррелировать с ростом соответствующих технологий и их внедрением в отрасли.

Существуют различные различия и сходства в функционировании обеих технологий. Но они очень потенциально эффективны, если мощность обеих технологий используется правильно.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.