Das „Internet der Dinge“ (IoT) ist das neueste Schlagwort in der Technikwelt. Es ist derzeit in aller Munde, sowohl im Berufsleben als auch privat. Doch wie IoT zur Lösung realer Probleme bei? Welchen Vorteil bietet die Vernetzung so vieler Geräte? Die Antwort liegt in den Rohdaten. Kern des IoT ist das Sammeln, Nutzen und Analysieren von Daten, um vernetzten Geräten und Nutzern intelligente Entscheidungen zu ermöglichen. Ohne die Daten sinnvoll zu interpretieren und für fundierte Entscheidungen zu nutzen, ist die Erfassung solch großer Datenmengen von verbundenen Systemen sinnlos. Doch wie IoT Systeme intelligente Entscheidungen treffen? Hier kommen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen ins Spiel.

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Informatik, das Muster in vergangenen Daten erkennt und daraus wertvolle Vorhersagen für die Zukunft ableitet. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Maschinen befähigt, das menschliche Gehirn nachzuahmen und auf Basis ihrer Erfahrungen Entscheidungen zu treffen sowie in Echtzeit auf Aktionen zu reagieren. Darüber hinaus trainiert KI Maschinen, ihre Umgebung zu verstehen und sich an sie anzupassen, um in Echtzeitsituationen fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Folglich lässt sich eine deutliche Überschneidung zwischen dem Internet der Dinge (IoT) und Künstlicher Intelligenz (KI) feststellen. IoT geht es um die Vernetzung von Geräten und die Nutzung der von diesen Geräten erzeugten Rohdaten. KI hingegen trainiert Maschinen, intelligente Entscheidungen zu treffen, indem sie intelligentes Verhalten simuliert. IoT generiert enorme Datenmengen, und KI ist unerlässlich, um diese Rohdaten sinnvoll zu interpretieren. Daten sind nutzlos, wenn wir daraus keine Handlungsoptionen ableiten können. Doch in Kombination mit Kreativität und Intelligenz können sie Erstaunliches bewirken. Die Verbindung von IoT und KI lässt sich als „vernetzte Intelligenz“ bezeichnen.

Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von ML bei IoT -Daten besteht darin, dass sich ML-basierte Systeme im Laufe der Zeit automatisch verbessern. Mit zunehmender Datenmenge, die durch IoTgeneriert wird, liefern intelligente Systeme rationalere und präzisere Prognosen. So können Unternehmen die ausgewogensten Entscheidungen treffen, ohne aktiv darüber nachdenken zu müssen

Beispiele für KI im IoT

Lassen Sie uns die aktuellen Anwendungen von KI in IoT -Systemen erkunden und wie Unternehmen die Möglichkeiten der KI zur Verbesserung ihrer IoT Systeme nutzen.

Kosteneinsparungen in industriellen Anwendungen (IoT)

Der weitverbreitete Einsatz von IoT Systemen in Industrieanlagen erzeugt eine enorme Datenmenge. Durch die Anwendung von KI- und Machine-Learning-Algorithmen auf diese Daten können Unternehmen potenzielle Probleme und deren Ursachen identifizieren und so frühzeitig beheben. Firmen können nun vorhersehen, wann eine Maschine gewartet werden muss, und dadurch erhebliche Kosten sparen.

Gestaltung menschlicher Erfahrungen

Maschinelles Lernen begegnet uns bereits im Alltag. Von Amazon und Facebook bis hin zu IMDB und Netflix – all diese Unternehmen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um uns durch das Erlernen unserer Präferenzen ein besseres Nutzererlebnis zu bieten. Die Kombination von IoT und maschinellem Lernen kann die Nutzererfahrung erheblich verbessern. Der Nest-Thermostat ist ein hervorragendes Beispiel für maschinelles Lernen im IoT . Er lernt mithilfe eines Algorithmus Ihre bevorzugten Temperaturen kennen und passt die Temperatur automatisch an, wenn Sie aufwachen oder nach Hause kommen.

KI und IoT im Gesundheitssektor

Sensoren in medizinischen Geräten, Krankenhausmanagementsysteme und Fitness-Tracker sammeln schon lange große Datenmengen. Künstliche Intelligenz (KI) und das IoT arbeiten bereits Hand in Hand durch Interoperabilität und Datenaustausch zwischen allen Einrichtungen des Gesundheitswesens. So erhalten die Mitarbeiter einen klaren Überblick über Echtzeitereignisse und können zeitnah reagieren. Darüber hinaus wird die Konvergenz von IoT und KI genutzt, um die Arbeitsabläufe in Kliniken zu optimieren und den Wartungsrückstand abzubauen. Dadurch können sich die Mitarbeiter stärker auf die Patienten und weniger auf technische Details konzentrieren .

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Mögliche Anwendungsfälle für die Kombination von KI und IoT

Intelligente Städte und intelligente Häuser gehören wohl zu den spannendsten Zukunftsvisionen, die nur durch das Zusammenspiel von KI und IoT Realität werden können. IoT wird bereits zur Vernetzung verschiedener Haushaltsgeräte eingesetzt, doch die Integration von KI ermöglicht eine umfassendere Automatisierung. Solche intelligenten Geräte lernen aus unseren Vorlieben und schaffen so ein angenehmeres und automatisiertes Nutzererlebnis. Ein ideales Smart Home ist ein mehrschichtiges System, das ohne menschliches Eingreifen auskommt und auf Basis des bisherigen Nutzerverhaltens intelligente Entscheidungen trifft.

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

KI und IoT: Die Zukunft

Das wahre Potenzial des Internets der Dinge (IoT) wird durch die Kombination mit KI und ML rasant gesteigert. Algorithmen für maschinelles Lernen sind mittlerweile in nahezu allen industriellen IoT Plattformen wie Microsoft Azure IoT , IBM Watson IoT , Amazon AWS IoT IoT IoT IoT zu finden , das nicht irgendwann KI einsetzt. Laut International Data Corp. wird KI bis Ende 2019 in allen effektiven IoT Systemen integriert sein, und ohne KI werden die von vernetzten Geräten erfassten Daten kaum oder gar keinen Wert haben. Schon bald werden wir erleben, wie die bestehenden Fortschritte durch automatisierte Gesundheitssysteme, Transportwesen, Smart Cities und vieles mehr noch stärker in die Realität umgesetzt werden. Wir brauchen lediglich Technologien, die miteinander kommunizieren, und lassen uns von ihren Möglichkeiten begeistern.