IoT กับ AI: ความแตกต่างระหว่างอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งและปัญญาประดิษฐ์

Internet of Things (IoT) และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังอยู่ในอันดับต้น ๆ ของชาร์ตว่าเป็นหนึ่งในหัวข้อเทคโนโลยีที่มีแนวโน้มมากที่สุดของทศวรรษ แนวคิดทั้งสองมีพื้นฐานที่แตกต่างกันซึ่งทำงานร่วมกันได้ แต่หลายครั้งเมื่อนำมาใช้ร่วมกันจะถือเป็นตัวอย่างที่ดีของนวัตกรรมในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี

IoT สามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และช่วยพัฒนากรณีการใช้งานที่น่าสนใจ ซึ่งสามารถช่วยให้ Tech Giants ส่งเสริมด้านนวัตกรรมและการวิจัยของตน และช่วยรักษาธุรกิจของตนไว้ได้ยาวนานขึ้นในอนาคตอันใกล้ ให้เราเจาะลึกว่า IoT และ AI คืออะไร ความแตกต่างและอนาคต

IoT กับ AI: คำจำกัดความ

Internet of Things (IoT) คืออะไร?

IoT ตามชื่อคืออุปกรณ์/เครื่องใช้ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต เราสามารถเห็นความพร้อมใช้งานอินเทอร์เน็ตที่กว้างขึ้นและสม่ำเสมอมากขึ้นรอบตัวเราในปี 2020 โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากเกิด Covid-19 อินเทอร์เน็ตได้เข้าสู่หมวดหมู่ที่จำเป็นสำหรับการอยู่รอดสำหรับประชากรส่วนใหญ่อย่างเป็นทางการ

IoT ใช้ประโยชน์จากพลังที่แท้จริงของอินเทอร์เน็ตเพื่อทำให้สิ่งต่างๆ เป็นไปอย่างชาญฉลาด ตั้งแต่ รถยนต์เทสลา ไปจนถึงผลิตภัณฑ์สมาร์ทโฮม (AC ตู้เย็น) ไปจนถึงอุปกรณ์และเครื่องจักรอุตสาหกรรมที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตจัดอยู่ในหมวดหมู่ของอุปกรณ์ IoT หน่วยเหล่านี้เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์อย่างต่อเนื่องซึ่งสามารถทำงานเช่น:

1. การอัปเดตซอฟต์แวร์จากระยะไกล
2. รวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ ข้อมูลประสิทธิภาพ
3. ควบคุมอุปกรณ์จากระยะไกล (ส่งคำแนะนำงาน)

หนึ่งในการ ทดลอง IoT ที่เก่าแก่ที่สุดแต่มีชื่อเสียงคือในปี 1982 เมื่อนักศึกษาจบ CS ของมหาวิทยาลัย Carnegie Melon เชื่อมต่อเครื่องจำหน่าย Coca Cola กับอินเทอร์เน็ต โปรแกรมรหัสที่ใช้เพื่อคืนอุณหภูมิของเครื่องดื่มและตรวจสอบความพร้อมของเดียวกัน

ฟังก์ชันต่อมาเรียกว่าการติดตามและจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันหลัก IoT ในอุตสาหกรรมในปัจจุบัน ข้อดีอย่างหนึ่งที่สำคัญของ IoT คืออุปกรณ์จำนวนมากสามารถเชื่อมต่อกับโฮสต์เดียวกันได้ ทำให้อุปกรณ์เหล่านี้สามารถแชร์ข้อมูลระหว่างกันได้ พูดง่ายๆ ก็คือ อุปกรณ์เครื่องหนึ่งสามารถพูดคุยกับอีกเครื่องหนึ่งได้

ตัวอย่างเช่น ถ้ามีคนใช้สมาร์ทล็อคที่ประตูหลัก แล้วพวกเขาก็กลับบ้าน สมาร์ทล็อคสามารถแจ้งเตือนไฟและ AC ในห้องโถง/ห้อง และจะเปิดโดยอัตโนมัติ แม้ว่านี่จะเป็นตัวอย่างพื้นฐาน แต่ก็สามารถขยายขนาดขึ้นเพื่อพัฒนาความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ

อุตสาหกรรมยอดนิยมที่ได้รับการใช้จ่าย IoT เป็นจำนวนมาก ได้แก่ การผลิตแบบแยกส่วน การขนส่งและโลจิสติกส์ ยูทิลิตี้ B2C และการดูแลสุขภาพ การใช้จ่ายที่คาดการณ์ไว้ภายในสิ้นปี 2020 คือ€ 250 พันล้านตาม Forbes

อ่าน: อธิบายแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร?

ตามชื่อที่แนะนำ ปัญญาประดิษฐ์คือความฉลาดที่แสดงให้เห็นโดยเครื่องจักร แนวคิดทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับ AI คือเมื่อเครื่องจักรดำเนินการหรือตัดสินใจในลักษณะที่เหมือนมนุษย์ คำว่า AI ย้อนกลับไปในปี 1956 เมื่อมีการประกาศเกียรติคุณอย่างเป็นทางการ การเติบโตของ AI นั้นน้อยมากในช่วงแรก ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านพลังประมวลผลช่วยส่งเสริม AI อย่างมาก

โดยทั่วไปแล้ว AI จะมีสององค์ประกอบ หนึ่งคือองค์ประกอบตามกฎซึ่งสามารถทำได้โดยเพียงแค่เขียนตรรกะและโปรแกรม ส่วนปัญญาที่แท้จริงจะปรากฎขึ้นด้วยการแนะนำเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก นี่เป็นส่วนที่สะท้อนกับเครื่องจักรที่มีสติปัญญาโดยธรรมชาติ

เมื่อเราพยายามทำความเข้าใจว่ามนุษย์เรียนรู้อย่างไร นั่นเป็นเพราะเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันซึ่งทำให้มนุษย์เรียนรู้ได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อมีคนต้องการเรียนรู้ภาษา เขา/เธอฝึกฝนมันซ้ำแล้วซ้ำเล่า ด้วยแรงบันดาลใจจากกระบวนการเรียนรู้เดียวกัน อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลักจึงถูกสร้างขึ้น

สำหรับอัลกอริธึมเหล่านี้ ชุดของเหตุการณ์จะอยู่ในรูปแบบของข้อมูล มนุษยชาติได้เห็นการเติบโตแบบทวีคูณของข้อมูลในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ข้อมูลนี้เติมเชื้อเพลิงให้กับความฉลาดที่ขับเคลื่อนอุตสาหกรรม AI ในยุคปัจจุบัน ยิ่งข้อมูลมีคุณภาพสูงเท่าใด แนวโน้มและรูปแบบก็จะดีขึ้นเท่านั้น จึงช่วยเพิ่มความสามารถในการเรียนรู้และการทำนายของระบบ AI ใดๆ

AI มีการนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน ทรัพยากรมนุษย์ การดูแลสุขภาพ BFSI อีคอมเมิร์ซ อุตสาหกรรมหนักด้านข้อมูลมีความได้เปรียบในการใช้ประโยชน์จากพลังของ AI อย่างแน่นอนเมื่อเทียบกับคนอื่นๆ หลายบริษัทลงทุนอย่างหนักใน AI และอนาคตก็ดูสดใสมาก การใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกโดยประมาณในปัจจุบันภายในสิ้นปี 2020 อยู่ที่ 50.1 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าภายในปี 2024

IoT กับ AI: การเปรียบเทียบ

คลาวด์คอมพิวติ้ง

AI ใช้ ความสามารถ Cloud Computing อย่างมาก แพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยอำนวยความสะดวกในโครงการ AI ได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ ข้อมูลที่สร้างจากอุปกรณ์ IoT ยังสามารถสื่อสารผ่านระบบคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย และสามารถนำไปใช้กับกระบวนการวิเคราะห์ AI ต่างๆ ได้ คลาวด์คอมพิวติ้งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ AI และ IoT และยังให้การควบคุมสำหรับการทำงานร่วม กัน

ค่าใช้จ่าย

โดยทั่วไปโครงการ IoT จะมีค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับฮาร์ดแวร์ การเชื่อมต่อไร้สาย เซิร์ฟเวอร์โฮสต์ (ถ้ามี) และการพัฒนาซอฟต์แวร์ตามลำดับ ในขณะที่ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับโครงการ AI โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการรวบรวม ข้อมูล Data Lakes/ Data Warehouse การปรับใช้แบบจำลองและการพัฒนาซอฟต์แวร์ โครงการ IoT โดยทั่วไปมีต้นทุนน้อยกว่าเมื่อเทียบกับโครงการ AI

อัตราความสำเร็จ

โครงการ AI โดยทั่วไปมีอัตราความสำเร็จน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ IoT จากการสำรวจของ IDC พบว่า บริษัทเพียง 30% ที่มีอัตราความสำเร็จสูงสุดสำหรับ AI นั้นรายงาน สำหรับส่วนที่เหลือ อัตราความล้มเหลวอยู่ระหว่าง 10% ถึง 49%

มีหลายสาเหตุที่โครงการ AI ล้มเหลว หนึ่งในสาเหตุที่ใหญ่ที่สุดคือการขาดข้อมูล (คุณภาพและปริมาณ) โครงการ IoT อาจเผชิญกับความล้มเหลวของส่วนประกอบ แต่โดยรวมแล้วส่วนใหญ่ประสบความสำเร็จ

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ: เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

ความสามารถในการปรับขนาด

โปรเจ็กต์ IoT ปรับขนาดได้ง่ายกว่าเนื่องจากโครงสร้างบนคลาวด์ที่มีอยู่ แม้ว่าจะมีปัจจัยหลายอย่าง เช่น การออกแบบสถาปัตยกรรม ความเร็ว ฯลฯ ซึ่งอาจส่งผลต่อความสามารถในการปรับขนาดของโครงการใดๆ แต่ถ้ามีการนำโครงการ IoT ใดๆ ไปปฏิบัติโดยคำนึงถึงความสามารถในการปรับขนาด จะทำให้ปรับขนาดได้ง่ายขึ้น

ในขณะที่มีตัวแปรมากมายที่ทำให้โครงการ AI ปรับขนาดได้ยากขึ้นเล็กน้อย แต่อีกครั้งหากการออกแบบมีความยืดหยุ่นและเป็นโมดูลมากขึ้น จะช่วยให้ปรับขนาดได้ง่ายขึ้น

IoT และ AI: IoT Analytics

การวิเคราะห์ IoT เป็นสาขาที่ AI และ IoT มารวมกัน ข้อมูลที่สร้างโดยระบบ IoT สามารถใช้โดยโมเดลที่ใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเชิงอนุมาน IoT Analytics เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันหลักของ Data Analytics

ตัวอย่างพื้นฐานอย่างหนึ่งของ IoT Analytics คือการพัฒนาแบบจำลองจากข้อมูลเซ็นเซอร์ของเครื่องเพื่อคาดการณ์อายุการใช้งาน สิ่งนี้จะช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความถี่ในการซ่อมบำรุง และความถี่ที่เครื่องให้บริการสามารถส่งผลกระทบต่ออายุการใช้งานโดยรวมของส่วนประกอบใดๆ ของเครื่องนั้นได้อย่างไร ดังนั้นการวิเคราะห์ IoT จึงเป็นสาขาที่รวมความสามารถของทั้งสองโดเมนเข้าด้วยกัน

บทสรุป

IoT และ AI ต่างก็มีอนาคตที่สดใสและยิ่งใหญ่ ส่วนตัวและส่วนรวมด้วย เมื่อพลังการประมวลผล อินเทอร์เน็ต และข้อมูลพร้อมใช้งานเพิ่มขึ้น มันจะสัมพันธ์โดยตรงกับการเติบโตของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องและการนำไปใช้ในอุตสาหกรรม

มีความแตกต่างและความคล้ายคลึงกันหลายอย่างในการทำงานของเทคโนโลยีทั้งสอง แต่สิ่งเหล่านี้อาจส่งผลกระทบอย่างมากหากพลังของเทคโนโลยีทั้งสองถูกนำมาใช้อย่างถูกต้อง

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ