IoT vs AI: Nesnelerin İnterneti ve Yapay Zeka Arasındaki Fark

Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Yapay Zeka (AI) , şu anda muhtemelen on yılın en trend teknoloji konularından biri olarak listelerin başında yer alıyor. İki kavramın birlikte çalışan farklı bir temeli vardır, ancak çoğu zaman birlikte kullanıldıklarında Teknoloji Endüstrisinde bir inovasyon örneği olarak kabul edilirler.

IoT, AI'nın gücünden yararlanabilir ve Teknoloji Devlerinin İnovasyon ve Araştırma yönlerini artırmalarına ve öngörülebilir gelecekte işlerini daha uzun süre sürdürmelerine yardımcı olabilecek ilginç kullanım örnekleri geliştirmeye yardımcı olabilir. IoT ve AI'nın ne olduğuna, farklılıklarına ve geleceğine dalalım.

IoT ve AI: Tanım

Nesnelerin İnterneti (IoT) nedir?

IoT, adından da anlaşılacağı gibi internete bağlı cihazlar/cihazlardır. 2020'de İnternet'in daha geniş ve daha tutarlı bir şekilde kullanılabilirliğini çevremizde görebiliriz. Özellikle Covid-19 vurduktan sonra, İnternet resmi olarak nüfusun çoğunluğu için hayatta kalmak için gerekli kategorisine girmiştir.

IoT, işleri akıllı hale getirmek için internetin bu tam gücünü kullanır. Bir Tesla otomobilinden akıllı ev ürünlerine (AC, Buzdolabı) ve İnternete bağlı Endüstriyel Ekipman ve Makinelere kadar her şey IoT cihazları kategorisine girer. Bu birimler, aşağıdaki gibi görevleri gerçekleştirebilen bir bulut sunucusuna sürekli olarak bağlıdır:

1. Yazılımları uzaktan güncelleme
2. Sensör verilerini, performans verilerini toplayın
3. Cihazları uzaktan kontrol edin (görev talimatları gönderme)

IoT'nin en eski ama ünlü deneylerinden biri 1982'de Carnegie Melon Üniversitesi'nin CS lisansüstü öğrencilerinin bir Coca Cola otomatını internete bağlamasıyla gerçekleşti. İçeceklerin sıcaklığını döndürmek ve aynı olup olmadığını kontrol etmek için kullanılan program kodlanmıştır.

Daha sonraki işlev, envanter takibi ve yönetimi olarak bilinir, şu anda sektördeki önemli bir IoT uygulamasıdır. IoT'nin en büyük avantajlarından biri, birçok cihazın aynı ana bilgisayara bağlanabilmesidir, böylece bu cihazlar verileri birbirleriyle paylaşabilir. Daha kolay bir deyişle, bir cihaz diğeriyle konuşabilir.

Örneğin, biri ana kapıda akıllı kilit kullanıyorsa ve eve geri dönerse. Akıllı kilit, salondaki/odadaki ışıkları ve AC'yi uyarabilir ve bunlar otomatik olarak açılır. Bu çok basit bir örnek olmasına rağmen, cihazlar arasında daha da karmaşık ilişkiler geliştirmek için büyütülebilir.

IoT harcamalarında yüksek meblağlar alan en önemli sektörler Ayrık İmalat, Taşıma ve Lojistik, Kamu Hizmetleri, B2C ve Sağlık Hizmetleridir. Forbes'a göre 2020 yılı sonuna kadar öngörülen harcama 250 Milyar Euro'dur .

Okuyun: Açıklanan Makine Öğrenimi Modelleri

Yapay Zeka (AI) Nedir?

Adından da anlaşılacağı gibi, Yapay Zeka, makinelerin gösterdiği Zekadır. AI ile ilgili en yaygın fikir, bir makinenin insan benzeri bir şekilde karar vermesi veya almasıdır. AI terimi , terimin resmen icat edildiği 1956 yılına kadar gider . AI'nın büyümesi erken dönemde çok nominaldi. Bilgi işlem güçlerindeki son gelişmeler, yapay zekaya büyük bir destek verdi.

AI'nın genellikle iki bileşeni vardır. Biri, basitçe mantık ve program yazarak elde edilebilecek kural tabanlı bileşendir. Gerçek zeka kısmı, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme tekniklerinin devreye girmesiyle ortaya çıkıyor. Bu, içsel zekaya sahip Makinelerle rezonansa giren kısımdır.

Bir insanın nasıl öğrendiğini anlamaya çalıştığımızda, bunun nedeni insanların öğrenmesini sağlayan bir dizi benzer olaydır. Örneğin, bir kişi bir dil öğrenmek istediğinde sürekli olarak tekrar tekrar pratik yapar. Aynı öğrenme sürecinden ilham alınarak ana Makine Öğrenimi Algoritmaları oluşturulur.

Bu algoritmalar için olay dizisi aslında Veri biçimindedir. İnsan türü, son birkaç yılda verilerde üstel bir büyüme gördü. Bu veriler, mevcut zamanlarda AI endüstrisini yönlendiren zekayı besliyor. Veri kalitesi ne kadar yüksek olursa, ondan daha iyi eğilimler ve modeller çıkarılabilir. Bu nedenle, herhangi bir AI sisteminin öğrenme ve tahmin yeteneklerini geliştirmek.

AI'nın Finans, İnsan Kaynakları, Sağlık hizmetleri, BFSI, E-ticaret gibi çeşitli sektörlerde uygulaması vardır. Veri ağırlıklı endüstriler, diğerlerine kıyasla AI'nın gücünden yararlanma konusunda kesinlikle bir üstünlüğe sahiptir. Birçok şirket yapay zekaya büyük yatırım yapıyor ve gelecek çok umut verici görünüyor. 2020'nin sonunda dünya çapında AI'ya yapılan tahmini mevcut harcama 50,1 Milyar dolar ve 2024'e kadar iki katına çıkacağı tahmin ediliyor.

IoT ve AI: Karşılaştırmalar

Bulut bilişim

AI, Bulut Bilişim özelliklerini güçlü bir şekilde kullanır. Bulut bilgi işlem platformları, AI projelerini daha kolay bir şekilde kolaylaştırmaya gerçekten yardımcı oluyor. Aynısını tamamlayıcı olarak, IoT cihazlarından üretilen veriler bulut üzerinden kolayca iletilir ve bunlara çeşitli AI analitik süreçleri uygulanabilir. Bulut bilişim, AI ve IoT'nin verimliliğini artırır ve ayrıca birlikte çalışabilirlik için bir donanım sağlar .

Maliyetler

IoT projeleri genellikle donanım, kablosuz bağlantı, ana sunucu (varsa) ve ilgili yazılım geliştirme ile ilgili maliyetlere neden olur. Yapay zeka projeleriyle ilgili maliyetler genellikle Veri toplama, Veri Gölleri/Veri Ambarı , Model Dağıtımı ve Yazılım Geliştirme ile ilgilidir. IoT projeleri, AI projelerine kıyasla genellikle daha az maliyetlidir.

Başarı Oranları

AI projeleri genellikle IoT'ye kıyasla daha düşük bir başarı oranına sahiptir. IDC tarafından yapılan bir ankete göre , AI için en yüksek başarı oranları rakamları şirketlerin sadece %30'u tarafından bildirildi. Geri kalanı için başarısızlık oranı %10 ile %49 arasında değişiyordu.

AI projelerinin başarısız olmasının çeşitli nedenleri vardır, bunların en büyüklerinden biri veri eksikliğidir (nitelik ve nicelik). IoT projeleri, bileşen arızalarıyla karşılaşabilir, ancak genel olarak çoğunlukla başarılıdır.

Ayrıca şunu da okuyun: Hindistan'da Makine Öğrenimi Mühendisi Maaşı

ölçeklenebilirlik

Mevcut bulut tabanlı yapı nedeniyle IoT projelerinin ölçeklendirilmesi daha kolaydır. Herhangi bir projenin ölçeklenebilirliğini etkileyebilecek mimari tasarım, hız vb. gibi birçok faktör olmasına rağmen. Ancak, Ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak herhangi bir IoT projesi uygulanırsa, ölçeklendirmek daha kolaydır.

Oysa AI projelerinin ölçeklenmesini biraz zorlaştıran birçok değişken var. Ancak yine de tasarım daha esnek ve modüler ise, bu daha kolay ölçeklenebilirliğe yardımcı olur.

IoT ve AI: IoT Analitiği

IoT analitiği, AI ve IoT'nin bir araya geldiği alandır. IoT sistemleri tarafından üretilen veriler, Tahmine Dayalı ve Çıkarımsal Analiz için yapay zeka tabanlı modeller tarafından kullanılabilir. IoT Analytics, Data Analytics'in ana uygulamalarından biridir.

IoT Analytics'in çok temel bir örneği, ömrünü tahmin etmek için bir makinenin sensör verilerinden bir modelin geliştirilmesi olabilir. Bu, bakımın ne sıklıkta yapılması gerektiği ve makinelere daha sık veya daha az sıklıkta bakım yapılmasının, o makinenin herhangi bir bileşeninin genel ömrünü nasıl etkileyebileceği konusunda daha iyi bilgiler verilmesine yardımcı olabilir. Dolayısıyla IoT analitiği, her iki alanın yeteneklerinin bir araya getirildiği alandır.

Çözüm

IoT ve AI'nın her ikisinin de çok parlak ve büyük gelecekleri var. Bireysel ve toplu olarak da. Bilgi işlem gücü, İnternet ve veri kullanılabilirliği arttıkça, ilgili teknolojilerin büyümesi ve sektördeki uygulamaları ile doğrudan ilişkili olacaktır.

Her iki teknolojinin işleyişinde çeşitli farklılıklar ve benzerlikler vardır. Ancak, her iki teknolojinin de gücü doğru bir şekilde kullanılırsa, bunlar potansiyel olarak çok etkilidir.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.