استراتژی‌ای برای ارتقای اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی

ترکیب تکنیک‌های هوش مصنوعی با قابلیت‌های اینترنت اشیاء پتانسیل زیادی برای بهبود عملیات صنعتی و خدمات متصل خود دارد. این امر به دلیل اتصال مقرون به صرفه، داده های فراوان و پیشرفت در تکنیک های ماشین یادگیری هوش مصنوعی امکان پذیر است. این سه عنصر با هم، دستور العملی برای پذیرش سریعتر فناوری دیجیتال هستند. با این حال، نوآوری آنها و تأثیری که بر تحول دیجیتال در بخش های شرکتی، مصرفی و صنعتی اقتصاد خواهند گذاشت، اهمیت عمیق‌تری دارد.

هوش مصنوعی برای اینترنت اشیا

نرخ رشد جمعیت دستگاه‌های هوشمند این نوید را به ما می‌دهد که کاربران نهایی اینترنت اشیا تا سال 2025 به حدود 1.6 تریلیون دلار برسند. مقاله سفید اخیر در مورد رویکرد اتحادیه اروپا به هوش مصنوعی به رشد در تولید جهانی داده از 33 زتابایت در سال 2018 به 175 زتابایت در سال 2025 را نشان می‌دهد. تجزیه و تحلیل آن داده‌ها و ایجاد بینش و تصمیم‌گیری بر اساس آنچه آشکار می‌شود، فراتر از ظرفیت انسان‌های فانی است، به‌ویژه زمانی که باید در زمان واقعی اتفاق بیفتد. مثال تعمیر و نگهداری یک پیش‌بینی‌کننده در یک محیط صنعتی را در نظر بگیرید. این رویه ای است که هدف آن پیش‌بینی خرابی اجزا در ماشین و راه‌اندازی تعمیر و نگهداری پیشگیرانه است.

این کار می‌تواند از آسیب های ناشی از یک حادثه پیش‌بینی نشده جلوگیری کند و به سازمان ها کمک می‌کند تا هرگونه خرابی عملیاتی را برنامه ریزی کنند. توانایی پیش‌بینی زمانی که یک ماشین در شرف خرابی است به تجزیه و تحلیل بسیاری از نقاط داده مختلف و استفاده از طیف وسیعی از فناوری‌های هوش مصنوعی، از جمله تجزیه و تحلیل آماری موقت، مدل‌سازی پیش‌بینی، تجزیه و تحلیل متن، بهینه‌سازی و امتیازدهی فوری متکی است. همه اینها در یک چشم به هم زدن اتفاق می‌افتند و شامل همگام شدن بسیاری از عملکردها و اجزای سخت افزاری جداگانه و متفاوت است.

فرصت هایی برای استفاده از هوش مصنوعی با اینترنت اشیاء

سه راه اصلی وجود دارد که از طریق آنها برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و دستگاه‌های اینترنت اشیاء می‌توانند در استقرارهای مختلف مصرف کننده و صنعتی با هم تعامل داشته باشند. ابتدایی و ساده‌تر از همه، دستگاه‌های موجود در حوزه اینترنت اشیاء اطلاعاتی را برای استفاده در حوزه هوش مصنوعی ارائه می‌کنند که در آن تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری مبتنی بر دانششان انجام می‌شود.

ثانیاً، هوش مصنوعی را می توان در خود دامنه‌اش اعمال کرد. یک مثال ممکن است شامل بررسی‌های مبتنی بر دانش در مورد اینکه آیا یک حسگر به درستی کار می‌کند یا خیر و داده‌های خراب نشده را برای برنامه‌های کاربردی در حوزه هوش مصنوعی ارائه دهد. این موقعیت‌هایی را ثبت می‌کند که ممکن است داده‌ها به دلیل یک سنسور معیوب یا به دلیل قطعی برنامه‌ریزی نشده در انتقال به خطر بیفتند.

مدل سوم تعامل شامل روابط استدلالی بین برنامه‌های کاربردی در حوزه‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء است. این روابط پایه و اساس را برای هوش مصنوعی قابل توضیح و قابل اعتماد فراهم می‌کنند. یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که یک خطای اولیه را در یک ماشین حیاتی ماموریت نشان می‌دهد. قبل از اینکه این ماشین برای تعمیر و نگهداری از سرویس خارج شود، یک تکنسین به دنبال توضیحی در مورد زنجیره منطق، منشأ داده ها و ناهنجاری‌هایی است که منجر به استنباط خطا شده است. برای اعتماد به تصمیم یک سیستم هوش مصنوعی، تکنسین ممکن است به مشخصات و داده‌های تاریخی مربوط به یک زیرسیستم اینترنت اشیا تکیه کند.

اهمیت راه حل های تکرارپذیر و قابل همکاری

سه مدل تعامل دامنه هوش مصنوعی و اینترنت اشیا برای همه حوزه‌های کاربردی مصرف‌کننده و صنعت اعمال می‌شود. برای به دست آوردن صرفه‌جویی در مقیاس و ارائه مزایای راه‌حل‌های تکرارپذیر، همگام‌کردن راه‌حل‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء باید اطمینان حاصل کند که بخش‌های مختلف اکوسیستم با یکدیگر سازگارند. این امر باعث می‌شود قابلیت‌های متداول هوش مصنوعی، مانند طبقه‌بندی ویژگی یا تشخیص الگو، با سرویس‌های رایج اینترنت اشیا مانند مدیریت دستگاه، کشف داده‌ها و امنیت قابل مقایسه باشد. از طریق این دیدگاه، توسعه‌دهندگان و ارائه‌دهندگان راه‌حل از جعبه ابزاری از سرویس‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیای قابل استفاده مجدد برای ساخت راه‌حل‌های قابل همکاری استفاده می‌کنند.

یک رابطه همزیستی

دستگاه‌های اینترنت اشیا و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی رابطه همزیستی دارند. دستگاه‌های هوشمند به قدرت محاسباتی هوش مصنوعی نیاز دارند تا حجم عظیمی از داده‌هایی را که ایجاد می‌کنند، درک کنند و از آن استفاده کنند. برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی به دستگاه‌های اینترنت اشیاء نیاز دارند تا کیفیت اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری‌های پیچیده و سریع را با استدلال شفاف در اختیارشان قرار دهد.

تعاملات به خوبی مهندسی شده بین داده‌ها و هوش در حوزه‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء نقشی اساسی در دستیابی به پیشرفت هایی ایفا می‌کند که پیش بینی شده است خانه ها، شهرها و زندگی کاری ما را متحول کنند.