„Internet der Dinge“ ist das neueste Schlagwort im technischen Bereich. Es ist das aktuell heiße Gesprächsthema sowohl am Arbeitsplatz als auch darüber hinaus. Aber wie IoT bei der Lösung realer Probleme? Welchen Vorteil hat es, so viele Geräte über das Netzwerk zu verbinden? Die Antwort liegt in den Rohdaten. Der Kern des Internets der Dinge besteht darin, Daten zu sammeln und diese Daten zu nutzen und zu analysieren, um vernetzten Geräten oder Menschen intelligente Entscheidungen zu ermöglichen. Ohne die Daten zu verstehen und sie für eine kluge Entscheidung zu nutzen, macht es keinen Sinn, so große Datenmengen von verbundenen Unternehmen zu erhalten. Aber wie IoT -Systeme intelligente Entscheidungen treffen? Hier kommen KI und maschinelles Lernen zur Rettung des Internets der Dinge.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, der Muster aus vergangenen Daten erkennt und daraus ableitet, um wertvolle Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. KI ist der Unterzweig des maschinellen Lernens, der eine Maschine in die Lage versetzt, ein menschliches Gehirn nachzuahmen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer bisherigen Erfahrungen zu treffen sowie in Echtzeit auf Aktionen zu reagieren. Darüber hinaus trainiert die KI eine Maschine, die Umgebung, in der sie sich befindet, zu verstehen und sich entsprechend anzupassen, sodass sie in Echtzeitszenarien fundierte Entscheidungen treffen kann.

Folglich können wir erkennen, dass es eine deutliche Überschneidung zwischen dem Internet der Dinge und der KI gibt. IoT geht es darum, Geräte zu verbinden und die von diesen Geräten erzeugten Rohdaten zu nutzen. KI hingegen trainiert Maschinen, intelligente Entscheidungen zu treffen, indem sie in ihnen intelligentes Verhalten simuliert. IoT produziert riesige Datenmengen und KI ist notwendig, um diese Rohdaten sinnvoll zu nutzen. Daten nützen nichts, wenn wir daraus keine Handlung ableiten können. Wenn es jedoch mit Kreativität und Intelligenz ergänzt wird, kann es Wunder bewirken. Wir können die Mischung aus IoT und KI als „vernetzte Intelligenz“ bezeichnen.

Eine weitere Bedeutung der Anwendung von ML auf IoT -Daten besteht darin, dass ML-basierte Systeme sich im Laufe der Zeit automatisch verbessern. Da durch IoT mehr Daten generiert werden, liefern intelligente Systeme rationalere und genauere Prognosen. Auf diese Weise können Organisationen die ausgewogenste Entscheidung treffen, ohne tatsächlich „nachzudenken“.

Beispiele für KI im IoT

Lassen Sie uns die aktuellen Anwendungen von KI in IoT -Systemen untersuchen und wie Unternehmen die Wunder der KI zur Verbesserung ihrer IoT -Systeme optimieren.

Kosteneinsparungen in industriellen Anwendungen (I IoT )

Der umfangreiche Einsatz von IoT -Systemen mit Industrieanlagen führt zu einer übermäßigen Datenmenge. Durch die Anwendung von KI- und maschinellen Lernalgorithmen auf die generierten Daten identifizieren Unternehmen potenzielle Probleme und deren Grundursache, um sie im Voraus zu lösen. Unternehmen können jetzt vorhersehen, wann eine Maschine gewartet werden muss, und das hilft ihnen, jede Menge Geld zu sparen.

Menschliche Erfahrung gestalten

Menschen erleben bereits Anwendungen des maschinellen Lernens in ihrem täglichen Leben. Von Amazon und Facebook bis hin zu IMDB und Netflix nutzen alle diese Unternehmen maschinelle Lernalgorithmen, um uns durch das Erlernen unserer Vorlieben ein besseres Benutzererlebnis zu bieten. Die Kombination von IoT und maschinellem Lernen kann außerordentlich wertvoll für die Verbesserung der Benutzererfahrung sein. Nest Thermostat ist ein großartiges Beispiel für ML im IoT . Mit dem ML-Algorithmus lernt es Ihre Vorlieben für heiße und kalte Temperaturen kennen und stellt sicher, dass die Temperatur beim Aufwachen oder wenn Sie nach Hause kommen, Ihren Wünschen entsprechend angepasst wird.

KI und IoT im Gesundheitssektor

Sensoren für medizinische Geräte, medizinische Managementsysteme in Krankenhäusern und Fitness-Tracker sammeln seit langem Datenbündel. KI und IoT bereits Seite an Seite und ermöglichen es den Mitarbeitern einer Einrichtung, einen klaren Überblick über Echtzeitereignisse in einem Einrichtungszentrum zu haben, sodass sie rechtzeitig darauf reagieren können. Darüber hinaus wird die Konvergenz von IoT und KI genutzt, um die Arbeitsabläufe in Kliniken und deren Wartungsrückstand zu verbessern, sodass sich das Personal mehr auf die Patienten und weniger auf technische Details konzentrieren kann .

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Die potenziellen Anwendungsfälle, in denen eine Kombination aus KI und IoT angewendet werden kann

Smart Cities und Smart Homes sind wohl die heißesten Ideen an Bord, die nur möglich werden, wenn KI und IoT Hand in Hand arbeiten. IoT wird immer noch verwendet, um verschiedene Heimgeräte zu verbinden, aber die Kombination von KI wird zu mehr Automatisierung führen. Solche intelligenten Geräte lernen aus unseren Vorlieben und sorgen für ein angenehmeres und automatischeres Benutzererlebnis. Ein ideales Smart Home ist ein mehrschichtiges System, das keiner Steuerung durch Menschen bedarf und intelligente Entscheidungen auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen von Menschen treffen sollte.

Darüber hinaus ist ein zuverlässiger, sicherer und intelligenter fahrerloser Transport ein weiteres Konzept, das mit IoT und KI erreicht werden kann.

KI und IoT : Die Zukunft

Das wahre Potenzial des Internets der Dinge wird durch die Kombination mit KI und ML noch schneller ausgeschöpft. Algorithmen für maschinelles Lernen sind mittlerweile in fast allen industriellen IoT Plattformen integriert, beispielsweise in Microsoft Azure IoT , IBM Watson IoT , [Amazon AWS IoT ] (Amazon AWS IoT ) usw. Es könnte bald schwierig werden, einen IoT -Betrieb zu finden, der nicht integriert werden kann KI irgendwann. Laut International Data Corp wird KI bis Ende 2019 in „alle effektiven“ IoT Systeme integriert sein, und ohne KI werden die von vernetzten Geräten gesammelten Daten kaum oder gar keinen Wert haben. Früher oder später werden wir erleben, wie die bestehenden Fortschritte durch automatisierte Gesundheitssysteme, Transport, intelligente Städte und vieles mehr noch stärker in die Realität umgesetzt werden. Wir brauchen nur Technologien, um miteinander zu kommunizieren und uns von dem, was sie schaffen können, blenden zu lassen.