사물의 인공지능(AIoT)이란?

AIoT(사물 인공 지능)는 인공 지능(AI) 기술 및 사물 인터넷(만약 IoT) 인프라. AIoT의 목표는 보다 효율적인 IoT 운영을 만들고 인간과 기계의 상호 작용을 개선하며 데이터 관리 그리고 분석.

AI는 기계, 특히 컴퓨터 시스템에 의한 인간 지능 프로세스의 시뮬레이션이며 일반적으로 다음에서 사용됩니다. 자연어 처리, 음성 인식 및 머신 비전.

IoT는 인간 대 인간 또는 인간 대 컴퓨터 상호 작용 없이 네트워크를 통해 데이터를 전송할 수 있는 고유 식별자가 있는 연결된 장치, 기계 및 디지털 기계 또는 개체로 구성된 시스템입니다. ㅏ 맡은 일 사물인터넷에서는 사람의 심장 모니터 임플란트, 타이어 공기압이 낮을 때 운전자에게 경고하는 내장형 센서가 있는 자동차 또는 IP 네트워크를 통해 주소를 지정하고 데이터를 전송합니다.

AIoT는 어떻게 작동합니까?

AIoT 장치에서 AI는 IoT 네트워크를 사용하여 모두 연결된 프로그램 및 칩셋과 같은 인프라 구성 요소에 내장됩니다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 그런 다음 모든 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼 구성 요소가 최종 사용자의 노력 없이 작동하고 통신할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.

작동 시 IoT 장치는 데이터를 생성하고 수집한 다음 AI가 이를 분석하여 통찰력을 제공하고 효율성과 생산성을 향상시킵니다. AI 시스템은 데이터 학습과 같은 프로세스를 사용하여 통찰력을 얻습니다.

주로 AIoT 시스템은 클라우드 기반 또는 에지 기반으로 설정됩니다.

클라우드 기반 AIoT

일반적으로 IoT 클라우드라고 하는 클라우드 기반 IoT는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 IoT 장치의 데이터를 관리하고 처리하는 것입니다. IoT 장치를 클라우드에 연결 다양한 응용 프로그램과 서비스에서 데이터를 저장, 처리 및 액세스하는 곳이기 때문에 필수적입니다.

클라우드 기반 AIoT는 다음 XNUMX개의 계층으로 구성됩니다.

1. 장치 계층. 여기에는 태그, 비콘, 센서, 자동차, 생산 장비, 임베디드 장치, 건강 및 피트니스 장비를 비롯한 여러 유형의 하드웨어가 포함됩니다.
2. 연결 계층. 이 계층은 클라우드 스토리지를 컨트롤러, 센서 및 기타 지능형 장치에 연결하는 하드웨어 또는 소프트웨어 요소로 구성된 필드 및 클라우드 게이트웨이로 구성됩니다.
3. 클라우드 레이어. 이는 AI 엔진을 통한 데이터 처리, 데이터 저장, 데이터 시각화, 분석 및 API를 통한 데이터 액세스로 구성됩니다.
4. 사용자 통신 계층. 이 계층은 웹 포털과 모바일 애플리케이션으로 구성됩니다.

에지 기반 AIoT

AIoT 데이터는 가장자리에서 처리즉, IoT 장치의 데이터는 데이터 분석 지연 가능성을 피하면서 데이터 이동에 필요한 대역폭을 최소화하기 위해 가능한 한 이러한 장치에 가깝게 처리됩니다.

에지 기반 AIoT는 다음 세 계층으로 구성됩니다.

1. 컬렉션 터미널 레이어. 여기에는 기존 전력선을 통해 게이트웨이에 연결된 임베디드 장치, 자동차, 제조 장비, 태그, 비콘, 센서, 이동성 장치, 건강 및 피트니스 장비와 같은 다양한 하드웨어 장치가 포함됩니다.
2. 연결 계층. 이것은 컬렉션 터미널 레이어가 기존 전력선을 통해 연결되는 필드 게이트웨이로 구성됩니다.
3. 가장자리 레이어. 이 계층에는 데이터 저장, 데이터 처리 및 통찰력 생성을 위한 시설이 포함됩니다.

AIoT의 응용 및 예

많은 AIoT 애플리케이션이 인지 컴퓨팅 소비자 가전에서 다음은 AIoT의 광범위한 사용에 대한 몇 가지 예입니다.

• 스마트 시티. 센서, 조명 및 계량기와 같은 스마트 기술은 운영 효율성을 개선하고 경제 성장을 촉진하며 주민들의 삶의 질을 개선하도록 설계된 데이터를 수집하는 데 사용됩니다.
• 스마트 리테일. 소매업체는 스마트 카메라를 사용하여 쇼핑객의 얼굴을 인식하고 매장을 떠나기 전에 셀프 계산대에서 상품을 스캔했는지 감지합니다.
• 스마트 홈. 스마트 기기는 인간의 상호 작용과 반응을 통해 학습합니다. AIoT 기기는 또한 사용자 데이터를 저장하고 학습하여 사용자 습관을 이해하고 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다.
• 스마트 오피스 빌딩. 스마트 빌딩에 AI와 IoT가 융합합니다. 회사는 사람의 존재를 감지하고 조명과 온도를 자동으로 변경하여 에너지 절약을 극대화하는 사무실 내에 설치된 스마트 환경 센서 네트워크를 선택합니다. 게다가, 안면 인식 기술로 스마트 빌딩 구현 연결된 카메라와 AI를 사용하여 라이브 사진을 데이터베이스와 비교하여 액세스 권한을 가진 사람을 결정함으로써 액세스를 제어합니다.
• 기업 및 산업. 제조업체는 스마트 칩을 사용하여 장비가 제대로 작동하지 않거나 부품을 교체해야 할 때를 감지합니다.
• 소셜 미디어 및 인적 자원(HR). AIoT 도구는 소셜 미디어 및 HR 관련 플랫폼과 통합되어 HR 전문가를 위한 서비스로서의 AI 의사 결정 기능을 생성할 수 있습니다.
• 자율주행차. Bowman의 차량 여러 비디오 카메라와 센서 시스템을 사용하여 주변 차량에 대한 데이터를 수집하고 운전 상태를 모니터링하며 보행자를 찾습니다.
• 자율 배송 로봇. 센서는 로봇의 환경(예: 창고)에 대한 데이터를 수집한 다음 AI를 사용하여 순회 기반 결정을 내립니다.
• 보건 의료. 의료 기기 및 웨어러블은 심박수와 같은 실시간 건강 데이터를 수집 및 모니터링하고 불규칙한 심장 박동을 감지할 수 있습니다.
• 웨어러블 기기. 착용 할 수있는 기술 개인 건강 데이터를 모니터링하고 분석하여 개인의 피트니스, 수면 및 전반적인 웰빙에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
• 협동 로봇(코봇). 코봇 구성 요소의 제조 및 조립에 종사하는 사람들을 돕기 위한 것입니다. 컴퓨터 비전을 포함한 AI 도구 및 IoT 장치의 데이터를 사용하여 제품의 생산, 조립, 포장 및 품질 관리와 같은 다양한 작업에서 인간을 돕습니다.
• 도시 두뇌. 도시 두뇌는 기계 지능과 실시간 도시 데이터를 결합하여 도시 개발을 촉진하기 위한 것입니다. 예를 들어 지능형 AIoT 시스템은 불법 주차, 도로 사고, 신호등 변경과 같은 문제를 감지하기 위해 도심 전역의 시스템과 센서에서 나오는 방대한 로그, 비디오 및 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.

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AIoT의 이점과 과제는 무엇입니까?

AIoT의 이점은 다음과 같습니다.

• 운영 효율성 증가. AI 통합 IoT 장치는 데이터를 분석하여 패턴과 통찰력을 드러내고 시스템 운영을 조정하여 효율성을 높일 수 있습니다.
• 즉석에서 조정하는 기능. 데이터를 생성하고 분석하여 장애 지점을 식별할 수 있으므로 시스템이 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
• 데이터 분석. 직원들은 IoT 장치를 모니터링하는 데 많은 시간을 할애할 필요가 없으므로 비용이 절감됩니다.
• 확장 성. IoT 시스템에 연결된 장치의 수를 늘려 기존 프로세스를 최적화하거나 새로운 기능을 도입할 수 있습니다.
• 변형 기술. AIoT는 다음과 같이 두 가지 유형의 기술 모두에 혁신적이고 상호 이익이 됩니다. AI가 IoT에 가치를 더하다 을 통하여 기계 학습 기능 및 향상된 의사 결정 프로세스. IoT는 연결, 신호 및 데이터 교환을 통해 AI에 가치를 더합니다. AIoT는 IoT에서 생성된 데이터에서 더 많은 가치를 창출하여 비즈니스와 서비스를 개선할 수 있습니다.
• 향상된 보안. IoT 장치는 보안 위험에 취약할 수 있습니다. 그러나 AI 알고리즘은 센서의 데이터를 분석하여 이상 징후와 잠재적인 보안 침해를 발견할 수 있으므로 AI는 이러한 위험을 식별하고 방지할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 보안 카메라 영상을 분석하여 의심스러운 활동을 발견하고 보안 직원에게 알릴 수 있습니다.
• 인적 오류 감소. 기업은 다음과 같은 결과로 매년 수백만 달러를 잃습니다. 인간의 오류. 기계 학습을 IoT 기술과 통합함으로써 조직은 오류를 효과적으로 줄일 수 있습니다. 정상적인 워크플로에서 데이터는 여러 단계 또는 위치를 거쳐야 하므로 데이터 입력 실수와 같은 인적 오류가 발생할 가능성이 더 커집니다. AIoT는 소스에서 정보를 분석하여 이러한 위험을 완화합니다. 데이터 이동을 최소화하고 관련된 중개자의 수를 줄이면 오류 가능성이 크게 줄어듭니다.
• 개인화. IoT 장치는 사용자 선호도 및 행동에 대한 정보를 수집할 수 있지만 AI는 이 정보를 사용하여 사용자 경험을 더욱 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어 스마트 스피커는 AI를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 학습하고 맞춤형 재생 목록을 자동으로 생성할 수 있습니다.

이점 및 사용 사례와 함께 AIoT가 실패하여 프로덕션에서 백업 또는 기타 부정적인 결과를 초래할 수 있는 경우도 있습니다. 예를 들어 자율 배송 로봇이 실패하면 제품 배송이 지연될 수 있습니다. 스마트 소매점은 고객의 얼굴을 읽지 못해 고객이 실수로 제품을 훔칠 수 있습니다. 또는 자율주행차가 다가오는 정지 신호와 같은 주변 환경을 읽지 못하고 사고를 일으킬 수 있습니다.

다음은 AIoT와 관련된 몇 가지 추가 과제입니다.

• 사이버 보안 문제. AIoT를 통해 연결된 장치의 수가 증가함에 따라 위험이 증가합니다. 사이버 공격 및 보안 침해.
• 복잡성. IoT 및 AI 기술 통합은 어려울 수 있으며 특정 지식과 능력이 필요합니다.
• 데이터 관리 문제. 다양한 센서에서 수집된 데이터를 처리하기 위해서는 효과적인 데이터 관리 전략이 필요합니다.
• 고비용. 특수 장비, 소프트웨어 및 직원이 필요하기 때문에 AIoT 기술을 실행하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다.
• 개인 정보 보호 문제. AIoT 장치에서 수집한 데이터를 처리하고 저장하는 방법에 대한 우려가 있으며, 이로 인해 개인 정보 보호 문제 및 위반이 발생할 수 있습니다.

AIoT의 미래는?

와 더불어 AI의 통합, IoT는 훨씬 더 똑똑한 시스템을 만듭니다. 목표는 이러한 시스템이 사람의 개입 없이 정확한 판단을 내리도록 하는 것입니다.

디지털 변환 AI와 IoT 간의 협업은 에지 분석, 자율 주행 차량, 맞춤형 피트니스, 원격 의료, 정밀 농업, 스마트 소매, 예측 유지 관리 및 산업 자동화를 포함한 여러 산업 분야에서 실현되지 않은 고객 가치를 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

AIoT의 대중적이고 새로운 트렌드는 다음과 같습니다.

• 에지 컴퓨팅. 이 기술은 중앙 집중식 클라우드 서버에 의존하는 대신 소스에 근접한 데이터 처리에 중점을 두어 감소와 같은 이점을 제공합니다. 숨어 있음, 효율성 향상 및 네트워크 정체 감소.
• 무리 지능. 군집 인텔리전스는 분산 및 자체 구성 시스템의 조정된 동작을 포함합니다. 벌이나 개미와 같은 자연 떼에서 영감을 얻은 이 기술은 IoT 장치의 기능을 최적화하는 데 적용될 수 있습니다.
• 5G 기술. AIoT에서 가능한 더 큰 혁신 중 하나는 다음을 포함하는 것입니다. 5G. 5G는 더 높은 대역폭과 더 짧은 대기 시간을 통해 IoT 장치에서 대용량 데이터 파일을 더 빠르게 전송할 수 있도록 설계되었습니다.
• 운영 효율성. AIoT는 효과적인 관련 비용과 같은 기존 운영 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인적 자본 관리 또는 공급망 및 배송 모델의 복잡성.
• 컴퓨터 시각 인식. 컴퓨터 비전의 목표는 기계가 실제 생산 환경에서 얻은 시각적 정보를 이해하고 해석하도록 만드는 것입니다. 카메라의 비디오 스트림을 분석하고, 물체를 인식하고, AIoT 애플리케이션에서 이상 현상을 발견하여 즉각적인 자동화, 모니터링 및 최적화를 가능하게 합니다. 컴퓨터 비전은 특히 다음과 같은 맥락에서 산업 부문에 혁명을 일으키고 있습니다. 산업 4.0, 기업이 운영 효율성을 개선하고, 품질 관리 절차를 마련하고, 예방적 유지보수 관행을 강화하고, 작업자 안전 조치를 우선시할 수 있도록 권한을 부여합니다.

IoT는 기업에 많은 이점을 제공할 수 있지만 배포하기 어려울 수 있습니다. 전제 조건을 배우고 성공적인 IoT 설치를 위한 모범 사례.