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AIoT: 사물 인터넷과 인공 지능의 완벽한 결합

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AI가 IoT를 만나다
일러스트 : © IoT For All

빅데이터 없는 IoT는 아무것도 아니다

산업용 IoT를 회사의 신경계라고 상상해 보십시오. 이는 생산 공장의 모든 구석에서 귀중한 정보를 수집하고 데이터 분석 및 활용을 위해 저장소에 저장하는 센서 네트워크입니다. 이 네트워크는 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 측정하고 획득하는 데 필요합니다. 그러나 다음에 무슨 일이 일어납니까? 그 모든 데이터로 무엇을 해야 합니까? 우리는 항상 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 올바른 결정을 내리는 것에 대해 이야기하지만, 당연한 것처럼 들리지만 그 목표를 달성하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 이 기사에서는 IoT를 넘어 데이터와 AIoT 및 데이터 분석과 함께 데이터를 활용하는 방법에 중점을 둘 것입니다.

우리는 특히 분석 단계, 즉 데이터를 먼저 정보로 변환한 다음 지식으로 변환하는 프로세스(종종 비즈니스 로직이라고도 함)에 대해 논의할 것입니다. 그러나 결국 우리는 IoT의 핵심 주제에서 크게 벗어나지 않을 것입니다. 왜냐하면 우리에게 빅 데이터가 없는 IoT는 의미가 없기 때문입니다.

빅 데이터 및 데이터 분석

최근 수십 년 동안, 특히 10년대에 우리는 디지털 기술의 편재성에 의해 대량 생산되는 엄청난 양의 데이터(정형 및 비정형)를 목격했습니다. 산업 세계의 특정 경우에는 이 엄청난 양의 정보를 최대한 활용하고 활용하는 것이 성공에 가장 중요합니다.

비즈니스 데이터를 처리해야 하는 이러한 필요성으로 인해 "빅 데이터", "데이터 과학" 및 "데이터 분석"이라는 용어가 크게 바뀌었습니다. 이 용어는 장치 네트워크에서 캡처한 데이터를 검사하기 위해 따르는 프로세스로 집합적으로 정의할 수 있습니다. , 난독화된 경향, 패턴 또는 상관관계를 밝히는 것을 목표로 합니다. 이는 새로운 유형의 지식으로 비즈니스를 개선한다는 기본 목표로 수행됩니다.

최근에 만들어진 용어이기 때문에 빅데이터에 대한 정의가 다양합니다. 그 중 하나가 제공하는 가트너 3가지 주요 측면을 설명합니다. 음량 데이터의 종류, 그리고 속도 그것으로 캡처됩니다. 이를 일반적으로 3V라고 하지만 다른 정의에서는 5V를 포함하도록 확장합니다. 정확성 데이터와 가치 그들은 비즈니스에 가져옵니다.

그러나 우리는 데이터 수집 장치의 편재성 덕분에 빅 데이터 분석 및 처리가 이미 다양한 분야에 적용할 수 있기 때문에 빅 데이터에 해당하는 것과 그렇지 않은 것에 대해 이론적인 논의를 하는 것은 의미가 없다고 생각합니다. 산업 세계.

IoT 및 빅 데이터

IoT와 빅 데이터는 어떻게 관련되어 있습니까? 주요 연결 지점은 일반적으로 데이터베이스입니다. 일반적으로 IoT 작업은 해당 데이터베이스에서 끝난다고 말할 수 있습니다. 다시 말해, IoT의 목표는 수집된 모든 데이터를 공통 저장소에 어느 정도 질서 있는 방식으로 덤프하는 것입니다. 빅 데이터의 영역은 수집된 데이터를 조작하고 필요한 정보를 얻기 위해 해당 저장소에 액세스하는 것으로 시작됩니다.

어쨌든 IoT를 시각화하는 것은 유용합니다. 빅 데이터 분석 도구 상자로. 우리가 데이터에서 얻고자 하는 정보와 지식의 유형에 따라, 우리는 그로부터 하나 또는 다른 도구를 그릴 것입니다. 이러한 도구의 대부분은 매우 유사한 통계 및 대수 원칙을 사용하여 기존 알고리즘의 형태로 제공되거나 이러한 알고리즘을 개선하거나 적용합니다. 이러한 알고리즘은 금세기에 발명된 것이 아니므로 이전보다 더 관련성이 높은 이유를 궁금해하는 많은 사람들을 놀라게 했습니다.

빠른 대답은 사용 가능한 데이터의 양이 해당 알고리즘이 처음 고안되었을 때보다 훨씬 더 많다는 것입니다. 그러나 더 중요한 것은 오늘날 기계의 컴퓨팅 성능으로 인해 이러한 기술을 더 큰 규모로 사용할 수 있어 기존 방법론을 새로운 방식으로 사용할 수 있다는 것입니다.

그러나 우리는 모든 것이 이미 발명되었고 데이터 분석의 현재 추세가 테이블에 새로운 것을 가져오지 않았다는 인상을 주고 싶지 않습니다. 사실은 정반대다. 데이터 생태계는 매우 광범위하며 최근 몇 년 동안 상당한 혁신을 목격했습니다.

가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나는 인공 지능입니다. 이 현상은 이미 1956년에 논의되었기 때문에 이것이 최근 발명으로 간주되지 않는다고 주장할 수 있습니다. 그러나 인공 지능은 개념이 너무 광범위하고 그 영향이 너무 광범위하여 종종 독립적인 학문으로 간주됩니다. 그러나 현실은 어떤 면에서 빅 데이터 및 데이터 분석에서 필수적인 역할을 합니다. 이것은 비유적인 도구 상자에 이미 포함되어 있지만 AIoT와 함께 자연스러운 진화를 발견한 또 다른 도구입니다.

AIoT: 사물의 인공 지능

데이터 양이 기하급수적으로 증가하려면 데이터를 분석하는 새로운 방법이 필요합니다. 이러한 맥락에서 인공 지능은 특히 관련이 있습니다. 에 따르면 포브스, 기술 산업을 지배하는 두 가지 주요 트렌드는 사물 인터넷(IoT)과 인공 지능입니다.

IoT와 AI는 서로에게 큰 영향을 미치는 두 개의 독립적인 기술입니다. IoT는 디지털 신경계로 생각할 수 있지만 AI는 마찬가지로 전체 시스템을 제어하는 ​​결정을 내리는 고급 두뇌입니다. IBM에 따르면 IoT의 진정한 잠재력은 AIoT.

그러나 인공 지능이란 무엇이며 기존 알고리즘과 어떻게 다른가요?

우리는 일반적으로 기계가 인간의 인지 기능을 모방할 때 인공 지능을 말합니다. 즉, 사람이 하는 것과 같은 방식으로 또는 가상적으로 기계가 데이터를 이해하는 새로운 방법을 찾을 수 있다면 문제를 해결합니다. AI의 강점은 프로그래머의 입력과 독립적으로 복잡한 문제를 해결하기 위해 새로운 알고리즘을 생성하는 능력이며 이것이 핵심입니다. 따라서 우리는 일반적으로 인공 지능과 특히 기계 학습(AI 내에서 가장 큰 성장 잠재력이 예상되는 부문)을 알고리즘을 발명하는 알고리즘으로 생각할 수 있습니다.

엣지 AI 및 클라우드 AI

IoT와 AI의 결합은 스스로 결정을 내리고 이러한 결정의 결과를 평가하며 시간이 지남에 따라 개선할 수 있는 지능형 연결된 시스템인 AIoT(사물 인공 지능)의 개념을 제공합니다.

이 조합은 여러 가지 방법으로 수행할 수 있으며 그 중 두 가지를 강조하고 싶습니다.

  1. 한편으로 우리는 AI를 모든 충동을 처리하고 결정을 내리는 중앙 집중식 시스템으로 계속 개념화할 수 있습니다. 이 경우 모든 원격 측정을 중앙에서 수신하고 그에 따라 작동하는 클라우드의 시스템을 의미합니다. 이를 클라우드 AI(클라우드의 인공 지능)라고 합니다.
  2. 다른 한편으로 우리는 은유적 신경계의 매우 중요한 부분인 반사에 대해서도 이야기해야 합니다. 반사는 모든 정보를 중앙 처리 장치(뇌)에 보낼 필요 없이 신경계가 내리는 자율적인 결정입니다. 이러한 결정은 데이터가 생성된 소스와 가까운 주변부에서 이루어집니다. 이것은 ... 불리운다 엣지 AI(엣지에서의 인공 지능).

Edge AI 및 Cloud AI 사용 사례

Cloud AI는 전체 시스템을 고려한 철저한 분석 프로세스를 제공하는 반면 Edge AI는 신속한 대응과 자율성을 제공합니다. 그러나 인체와 마찬가지로 이 두 가지 반응 방식은 상호 배타적이지 않으며 실제로 상호 보완적일 수 있습니다.

예를 들어, 물 제어 시스템 누출을 감지하는 순간 현장에서 밸브를 차단하여 주요 물 손실을 방지하고 동시에 다른 회로를 통해 물을 흐르게 하기 위해 대체 밸브를 여는 것과 같은 상위 수준 결정을 내릴 수 있는 중앙 시스템에 알림을 보낼 수 있습니다. .

가능성은 무한하며 가능한 이벤트를 예측할 수 있는 정교한 시스템을 통해 예측 유지보수의 가능성을 가능하게 하는 사후 유지보수의 단순화된 예를 넘어설 수 있습니다.

AIoT 데이터 분석의 또 다른 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. 스마트 그리드, 엣지에 스마트 장치가 있어 각 노드의 전력 흐름을 분석하고 로컬에서 로드 밸런싱 결정을 내리는 한편, 동시에 분석을 위해 이 모든 데이터를 클라우드로 전송하여 보다 포괄적이고 전국적인 에너지 전략을 생성합니다. 거시적 수준 분석을 통해 지역 수준에서 부하 균형 결정을 내리거나 수력 발전소를 폐쇄하거나 이웃 국가에서 전력 구매 프로세스를 시작하여 전력 생산량을 줄이거나 늘릴 수 있습니다.

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출처: https://www.iotforall.com/aiot-the-perfect-union-between-the-internet-of-things-and-artificial-intelligence

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