Qu'est-ce que l'intelligence artificielle des objets (AIoT) ?

L'intelligence artificielle des objets (AIoT) est la combinaison de l'intelligence artificielle (AI) technologies et internet des objets (IdO) Infrastructure. L'objectif d'AIoT est de créer des opérations IoT plus efficaces, d'améliorer les interactions homme-machine et d'améliorer gestion des données et analytique.

L'IA est la simulation des processus d'intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques, et est généralement utilisée dans traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la vision artificielle.

L'IdO est un système d'appareils connectés, de machines mécaniques et numériques ou d'objets dotés d'identifiants uniques capables de transférer des données sur un réseau sans nécessiter d'interaction d'homme à homme ou d'homme à ordinateur. UN chose dans l'IdO peut être l'implant d'un moniteur cardiaque d'une personne, une automobile avec des capteurs intégrés pour alerter le conducteur lorsque la pression des pneus est basse ou tout autre objet auquel on peut attribuer un IP adresser et transférer des données sur un réseau.

Comment fonctionne l'AIoT ?

Dans les appareils AIoT, l'IA est intégrée dans des composants d'infrastructure, tels que des programmes et des chipsets, qui sont tous connectés à l'aide de réseaux IoT. Interfaces de programmation d'applications (Apis) sont ensuite utilisés pour garantir que tous les composants matériels, logiciels et de la plate-forme peuvent fonctionner et communiquer sans effort de la part de l'utilisateur final.

Lorsqu'ils sont opérationnels, les appareils IoT créent et collectent des données, puis l'IA les analyse pour fournir des informations et améliorer l'efficacité et la productivité. Les systèmes d'IA obtiennent des informations à l'aide de processus tels que l'apprentissage des données.

Principalement, les systèmes AIoT sont configurés soit sur le cloud, soit sur la périphérie.

AIoT basé sur le cloud

Communément appelé cloud IoT, l'IoT basé sur le cloud est la gestion et le traitement des données provenant d'appareils IoT à l'aide de plates-formes de cloud computing. Connecter les appareils IoT au cloud est essentiel car c'est là que les données sont stockées, traitées et accessibles par diverses applications et services.

L'AIoT basé sur le cloud est composé des quatre couches suivantes :

1. Couche périphérique. Cela comprend plusieurs types de matériel, notamment des balises, des balises, des capteurs, des voitures, des équipements de production, des appareils intégrés et des équipements de santé et de fitness.
2. Couche de connectivité. Cette couche comprend des champs et des passerelles cloud constituées d'un élément matériel ou logiciel qui relie le stockage cloud aux contrôleurs, capteurs et autres dispositifs intelligents.
3. Couche nuageuse. Cela comprend le traitement des données via un moteur d'IA, le stockage des données, la visualisation des données, l'analyse et l'accès aux données via une API.
4. Couche de communication utilisateur. Cette couche est composée de portails Web et d'applications mobiles.

AIoT basé sur la périphérie

Les données AIoT peuvent également être traité au bord, ce qui signifie que les données des appareils IoT sont traitées aussi près que possible de ces appareils afin de minimiser la bande passante nécessaire pour déplacer les données, tout en évitant d'éventuels retards dans l'analyse des données.

L'AIoT basé sur la périphérie se compose des trois couches suivantes :

1. Couche terminale de collecte. Cela couvre une gamme d'appareils matériels, tels que les appareils embarqués, les voitures, les équipements de fabrication, les balises, les balises, les capteurs, les appareils de mobilité et les équipements de santé et de fitness qui sont connectés à la passerelle via les lignes électriques existantes.
2. Couche de connectivité. Il s'agit des passerelles de terrain auxquelles la couche terminale de collecte est connectée sur les lignes électriques existantes.
3. Couche de bordure. Cette couche comprend des installations pour le stockage des données, le traitement des données et la génération d'informations.

Applications et exemples d'AIoT

Bien que de nombreuses applications AIoT se concentrent sur la mise en œuvre de informatique cognitive dans les appareils grand public, voici quelques exemples de l'utilisation plus large de l'AIoT :

• Villes intelligentes. Les technologies intelligentes, telles que les capteurs, les lumières et les compteurs, sont utilisées pour collecter des données conçues pour aider à améliorer l'efficacité opérationnelle, stimuler la croissance économique et améliorer la qualité de vie des résidents.
• Commerce de détail intelligent. Les détaillants utilisent des caméras intelligentes pour reconnaître les visages des acheteurs et détecter s'ils ont scanné leurs articles à la caisse en libre-service avant de quitter le magasin.
• Maisons intelligentes. Les appareils intelligents apprennent grâce à l'interaction et à la réponse humaines. Les appareils AIoT peuvent également stocker et apprendre des données des utilisateurs pour comprendre les habitudes des utilisateurs afin de fournir une assistance personnalisée.
• Immeubles de bureaux intelligents. L'IA et l'IoT convergent dans les bâtiments intelligents. Les entreprises optent pour un réseau de capteurs environnementaux intelligents installés dans leurs bureaux qui détectent la présence de personnes et modifient automatiquement l'éclairage et la température pour maximiser les économies d'énergie. En outre, la technologie de reconnaissance faciale permet des bâtiments intelligents pour contrôler l'accès en utilisant des caméras liées et l'IA pour comparer les photos en direct avec une base de données afin de déterminer qui a accès.
• Entreprise et industriel. Les fabricants utilisent des puces intelligentes pour détecter si l'équipement ne fonctionne pas correctement ou si une pièce doit être remplacée.
• Réseaux sociaux et ressources humaines (RH). Les outils AIoT peuvent être intégrés aux médias sociaux et aux plateformes liées aux RH pour créer une fonction de décision en tant que service d'IA pour les professionnels des RH.
• Véhicules autonomes. Ces véhicules compter sur plusieurs caméras vidéo et systèmes de capteurs pour recueillir des données sur les véhicules à proximité, surveiller les conditions de conduite et rechercher des piétons.
• Robots de livraison autonomes. Les capteurs collectent des données sur l'environnement du robot - par exemple, un entrepôt - puis utilisent l'IA pour prendre des décisions basées sur la traversée.
• Soins de santé. Les dispositifs médicaux et les appareils portables collectent et surveillent des données de santé en temps réel, telles que la fréquence cardiaque, et peuvent détecter des battements cardiaques irréguliers.
• Appareils portables. la technologie Wearable peut surveiller et analyser les données personnelles de santé pour donner un aperçu de la forme physique, du sommeil et du bien-être général d'une personne.
• Robots collaboratifs (cobots). Cobots sont destinés à assister les personnes dans la fabrication et l'assemblage des composants. Ils aident les humains dans diverses tâches, telles que la production, l'assemblage, l'emballage et le contrôle qualité des produits, en utilisant les données des appareils IoT et des outils d'IA, y compris la vision par ordinateur.
• Les cerveaux de la ville. Les cerveaux de la ville sont destinés à promouvoir le développement urbain en combinant l'intelligence artificielle et les données municipales en temps réel. Par exemple, les systèmes AIoT intelligents peuvent traiter des journaux, des vidéos et des flux de données massifs provenant de systèmes et de capteurs dans un centre urbain pour détecter des problèmes tels que le stationnement illégal, les accidents de la route et les changements de feux de circulation.

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Quels sont les avantages et les défis de l'AIoT ?

Les avantages de l'AIoT incluent les éléments suivants :

• Efficacité opérationnelle accrue. Les appareils IoT intégrés à l'IA peuvent analyser les données pour révéler des modèles et des informations et ajuster les opérations du système pour devenir plus efficaces.
• Possibilité de réglage à la volée. Les données peuvent être générées et analysées pour identifier les points de défaillance, ce qui permet au système de faire les ajustements nécessaires.
• Analyse des données. Les employés n'ont pas à passer autant de temps à surveiller les appareils IoT, économisant ainsi de l'argent.
• Évolutivité Le nombre d'appareils connectés à un système IoT peut être augmenté pour optimiser les processus existants ou introduire de nouvelles fonctionnalités.
• Technologie transformationnelle. L'AIoT est transformationnel et mutuellement bénéfique pour les deux types de technologie, car L'IA ajoute de la valeur à l'IoT à travers machine learning des capacités et des processus décisionnels améliorés. L'IoT ajoute de la valeur à l'IA grâce à la connectivité, à la signalisation et à l'échange de données. L'AIoT peut améliorer les entreprises et leurs services en créant plus de valeur à partir des données générées par l'IoT.
• Sécurité renforcée. Les appareils IoT peuvent être sensibles aux risques de sécurité. Cependant, l'IA peut identifier et prévenir ces risques puisque les algorithmes d'IA peuvent analyser les données des capteurs pour découvrir les anomalies et les failles de sécurité potentielles. Par exemple, l'IA peut analyser les images des caméras de sécurité pour repérer les activités suspectes et avertir le personnel de sécurité.
• Erreur humaine réduite. Les entreprises perdent des millions de dollars chaque année en raison de l'erreur humaine. En intégrant l'apprentissage automatique à la technologie IoT, les organisations peuvent réduire efficacement les erreurs. Dans les flux de travail normaux, les données doivent passer par plusieurs phases ou emplacements, ce qui crée davantage de possibilités d'erreurs humaines, telles que des erreurs de saisie de données. L'AIoT atténue ces risques en analysant les informations à leur source. Minimiser le mouvement des données et réduire le nombre d'intermédiaires impliqués diminue considérablement les risques d'erreurs.
• Personnalisation. Alors que les appareils IoT peuvent recueillir des informations sur les préférences et le comportement des utilisateurs, l'IA peut utiliser ces informations pour personnaliser davantage les expériences des utilisateurs. Par exemple, un haut-parleur intelligent peut utiliser l'IA pour connaître les préférences musicales d'un utilisateur et générer automatiquement des listes de lecture personnalisées.

Outre ses avantages et ses cas d'utilisation, il existe également des cas où l'AIoT pourrait échouer, entraînant une sauvegarde en production ou d'autres conséquences négatives. Par exemple, les robots de livraison autonomes qui tombent en panne peuvent entraîner un retard dans la livraison d'un produit ; les magasins de détail intelligents pourraient ne pas lire le visage d'un client, ce qui pourrait conduire le client à voler accidentellement un produit ; ou un véhicule autonome pourrait ne pas lire son environnement, comme un panneau d'arrêt venant en sens inverse, et provoquer un accident.

Voici quelques défis supplémentaires associés à l'AIoT :

• Problèmes de cybersécurité. Le nombre croissant d'appareils connectés via l'AIoT augmente le risque de cyberattaques et failles de sécurité.
• Complexité. L'intégration des technologies IoT et IA peut être difficile et exiger des connaissances et des capacités particulières.
• Problèmes de gestion des données. Des stratégies efficaces de gestion des données sont nécessaires pour traiter les données recueillies à partir de divers capteurs.
• Coût élevé. En raison du besoin d'équipements, de logiciels et d'employés spécialisés, l'exécution des technologies AIoT peut être coûteuse.
• Problèmes de confidentialité. La manière dont les données acquises par les appareils AIoT sont traitées et stockées suscite des inquiétudes, ce qui pourrait entraîner des problèmes de confidentialité et des violations.

Quel est l'avenir de l'AIoT ?

Avec la intégration de l'IA, l'IoT crée un système beaucoup plus intelligent. L'objectif est que ces systèmes effectuent des jugements précis sans intervention humaine.

Transformation numérique et la collaboration entre l'IA et l'IoT ont le potentiel d'exploiter la valeur client non réalisée dans plusieurs secteurs verticaux, notamment l'analyse de pointe, les véhicules autonomes, le fitness personnalisé, les soins de santé à distance, l'agriculture de précision, la vente au détail intelligente, la maintenance prédictive et l'automatisation industrielle.

Les tendances populaires et émergentes de l'AIoT incluent les éléments suivants :

• Informatique de périphérie. Cette technologie se concentre sur le traitement des données à proximité de leur source au lieu de s'appuyer sur des serveurs cloud centralisés, offrant des avantages tels qu'une diminution latence, une efficacité accrue et une réduction de la congestion du réseau.
• Intelligence d'essaim. L'intelligence en essaim implique le comportement coordonné de systèmes décentralisés et auto-organisés. Inspirée des essaims naturels, tels que les abeilles ou les fourmis, cette technologie peut être appliquée pour optimiser le fonctionnement des appareils IoT.
• Technologie 5G. L'une des plus grandes innovations possibles dans l'AIoT est l'inclusion de 5G. La 5G est conçue pour permettre un transfert plus rapide de fichiers de données volumineux dans les appareils IoT grâce à sa bande passante plus élevée et sa latence plus faible.
• Efficacité opérationnelle. L'AIoT pourrait aider à résoudre les problèmes opérationnels existants, tels que les dépenses associées à une gestion du capital humain ou la complexité des chaînes d'approvisionnement et des modèles de livraison.
• Vision par ordinateur. L'objectif de la vision par ordinateur est de permettre aux machines de comprendre et d'interpréter les informations visuelles glanées dans l'environnement de production réel. Il peut analyser les flux vidéo des caméras, reconnaître les objets et repérer les anomalies dans les applications AIoT, permettant une automatisation, une surveillance et une optimisation instantanées. La vision par ordinateur révolutionne le secteur industriel, notamment dans le cadre de Industrie 4.0, en permettant aux entreprises d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de mettre en place des procédures de contrôle de la qualité, d'améliorer les pratiques de maintenance préventive et de prioriser les mesures de sécurité des travailleurs.

L'IoT peut offrir de nombreux avantages aux entreprises, mais peut être difficile à déployer. Apprenez les pré-requis et bonnes pratiques pour une installation IoT réussie.