Wat is kunstmatige intelligentie van dingen (AIoT)?

Artificial Intelligence of Things (AIoT) is de combinatie van kunstmatige intelligentie (AI) technologieën en het internet der dingen (IoT) infrastructuur. Het doel van AIoT is om efficiëntere IoT-operaties te creëren, mens-machine-interacties te verbeteren en te verbeteren gegevensbeheer en analyses.

AI is de simulatie van menselijke intelligentieprocessen door machines, met name computersystemen, en wordt meestal gebruikt in natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning en machinevisie.

IoT is een systeem van verbonden apparaten, mechanische en digitale machines of objecten met unieke identificatoren met de mogelijkheid om gegevens via een netwerk over te dragen zonder dat interactie tussen mens en mens of tussen mens en computer nodig is. A ding in IoT kan iemands hartmonitorimplantaat zijn, een auto met ingebouwde sensoren om de bestuurder te waarschuwen wanneer de bandenspanning laag is of elk ander object waaraan een IP adres en overdracht van gegevens via een netwerk.

Hoe werkt AIoT?

In AIoT-apparaten is AI ingebed in infrastructuurcomponenten, zoals programma's en chipsets, die allemaal met elkaar verbonden zijn via IoT-netwerken. Applicatie-programmeerinterfaces (APIs) worden vervolgens gebruikt om ervoor te zorgen dat alle hardware, software en platformcomponenten kunnen werken en communiceren zonder inspanning van de eindgebruiker.

Wanneer ze operationeel zijn, creëren en verzamelen IoT-apparaten gegevens, waarna AI deze analyseert om inzichten te bieden en de efficiëntie en productiviteit te verbeteren. Inzichten worden verkregen door AI-systemen met behulp van processen zoals data learning.

In de eerste plaats worden AIoT-systemen opgezet als cloudgebaseerd of edge-gebaseerd.

Cloudgebaseerde AIoT

Cloudgebaseerd IoT, gewoonlijk IoT-cloud genoemd, is het beheer en de verwerking van gegevens van IoT-apparaten met behulp van cloud computing-platforms. IoT-apparaten verbinden met de cloud is essentieel omdat daar gegevens worden opgeslagen, verwerkt en toegankelijk zijn voor verschillende applicaties en services.

Cloudgebaseerde AIoT bestaat uit de volgende vier lagen:

1. Apparaat laag. Dit omvat verschillende soorten hardware, waaronder tags, beacons, sensoren, auto's, productieapparatuur, embedded apparaten en gezondheids- en fitnessapparatuur.
2. Connectiviteitslaag. Deze laag bestaat uit velden en cloudgateways die bestaan ​​uit een hardware- of software-element dat cloudopslag koppelt aan controllers, sensoren en andere intelligente apparaten.
3. Wolken laag. Dit bestaat uit dataverwerking via een AI-engine, dataopslag, datavisualisatie, analyse en dataontsluiting via een API.
4. Gebruikerscommunicatielaag. Deze laag bestaat uit webportalen en mobiele applicaties.

Op edge gebaseerde AIoT

AIoT-gegevens kunnen dat ook zijn aan de rand verwerkt, wat betekent dat de gegevens van IoT-apparaten zo dicht mogelijk bij deze apparaten worden verwerkt om de bandbreedte die nodig is om gegevens te verplaatsen te minimaliseren en mogelijke vertragingen bij gegevensanalyse te voorkomen.

Edge-based AIoT bestaat uit de volgende drie lagen:

1. Collectie eindlaag. Dit omvat een reeks hardwareapparaten, zoals ingebedde apparaten, auto's, productieapparatuur, tags, bakens, sensoren, mobiliteitsapparaten en gezondheids- en fitnessapparatuur die via bestaande elektriciteitsleidingen op de gateway zijn aangesloten.
2. Connectiviteitslaag. Dit bestaat uit de veldgateways waarmee de verzamelterminallaag is verbonden via bestaande hoogspanningslijnen.
3. Rand laag. Deze laag bevat voorzieningen voor dataopslag, dataverwerking en het genereren van inzichten.

Toepassingen en voorbeelden van AIoT

Hoewel veel AIoT-toepassingen zich richten op de implementatie van cognitieve informatica in consumentenapparatuur zijn de volgende enkele voorbeelden van het bredere gebruik van AIoT:

• Slimme steden. Slimme technologie, zoals sensoren, lampen en meters, wordt gebruikt om gegevens te verzamelen die zijn ontworpen om de operationele efficiëntie te helpen verbeteren, economische groei te stimuleren en de levenskwaliteit van bewoners te verbeteren.
• Slimme detailhandel. Winkeliers gebruiken slimme camera's om de gezichten van klanten te herkennen en te detecteren of ze hun artikelen bij de self-checkout hebben gescand voordat ze de winkel verlaten.
• Slimme huizen. Slimme apparaten leren door menselijke interactie en reactie. AIoT-appliances kunnen ook gebruikersgegevens opslaan en ervan leren om gebruikersgewoonten te begrijpen en ondersteuning op maat te bieden.
• Slimme kantoorgebouwen. AI en IoT komen samen in slimme gebouwen. Bedrijven kiezen voor een netwerk van slimme omgevingssensoren die in hun kantoren zijn geïnstalleerd en die de aanwezigheid van mensen detecteren en automatisch de verlichting en temperatuur aanpassen om energiebesparingen te maximaliseren. In aanvulling, gezichtsherkenningstechnologie maakt slimme gebouwen mogelijk om de toegang te controleren door gekoppelde camera's en AI te gebruiken om live foto's te vergelijken met een database om te bepalen wie toegang krijgt.
• Enterprise en industrieel. Fabrikanten gebruiken slimme chips om te detecteren wanneer apparatuur niet goed functioneert of een onderdeel moet worden vervangen.
• Sociale media en personeelszaken (HR). AIoT-tools kunnen worden geïntegreerd met sociale media en HR-gerelateerde platforms om een ​​AI-beslissing-as-a-service-functie voor HR-professionals te creëren.
• Autonome voertuigen. Deze voertuigen vertrouwen op meerdere videocamera's en sensorsystemen om gegevens te verzamelen over voertuigen in de buurt, de rijomstandigheden te bewaken en voetgangers te zoeken.
• Autonome bezorgrobots. Sensoren verzamelen gegevens over de omgeving van de robot, bijvoorbeeld een magazijn, en gebruiken vervolgens AI om op verplaatsing gebaseerde beslissingen te nemen.
• Gezondheidszorg. Medische apparaten en wearables verzamelen en bewaken real-time gezondheidsgegevens, zoals hartslag, en kunnen onregelmatige hartslagen detecteren.
• Draagbare apparaten. Draagbare technologie kan persoonlijke gezondheidsgegevens bewaken en analyseren om inzicht te bieden in iemands fitheid, slaap en algemeen welzijn.
• Collaboratieve robots (cobots). cobots zijn bedoeld om mensen te helpen bij het vervaardigen en assembleren van componenten. Ze helpen mensen bij verschillende taken, zoals productie, assemblage, verpakking en kwaliteitscontrole van producten, door gebruik te maken van gegevens van IoT-apparaten en AI-tools, waaronder computervisie.
• Hersenen van de stad. Stadsbreinen zijn bedoeld om stedelijke ontwikkeling te bevorderen door machine-intelligentie en real-time gemeentelijke gegevens te combineren. Intelligente AIoT-systemen kunnen bijvoorbeeld enorme logboeken, video's en gegevensstromen van systemen en sensoren in een stedelijk centrum verwerken om problemen zoals illegaal parkeren, verkeersongevallen en veranderende verkeerslichten op te sporen.

[Ingesloten inhoud]

Wat zijn de voordelen en uitdagingen van AIoT?

Voordelen van AIoT zijn onder andere:

• Verhoogde operationele efficiëntie. AI-geïntegreerde IoT-apparaten kunnen gegevens analyseren om patronen en inzichten te onthullen en systeemoperaties aan te passen om efficiënter te worden.
• Mogelijkheid om on the fly aan te passen. Gegevens kunnen worden gegenereerd en geanalyseerd om storingspunten te identificeren, waardoor het systeem indien nodig kan bijsturen.
• Gegevensanalyse. Werknemers hoeven minder tijd te besteden aan het monitoren van IoT-apparaten, wat geld bespaart.
• Schaalbaarheid. Het aantal apparaten dat is aangesloten op een IoT-systeem kan worden verhoogd om bestaande processen te optimaliseren of nieuwe functies te introduceren.
• Transformerende technologie. AIoT is transformationeel en wederzijds voordelig voor beide soorten technologie AI voegt waarde toe aan het internet der dingen door machine learning capaciteiten en verbeterde besluitvormingsprocessen. IoT voegt waarde toe aan AI door connectiviteit, signalering en gegevensuitwisseling. AIoT kan bedrijven en hun diensten verbeteren door meer waarde te creëren uit door IoT gegenereerde gegevens.
• Verbeterde beveiliging. IoT-apparaten kunnen gevoelig zijn voor beveiligingsrisico's. AI kan deze risico's echter identificeren en afwenden, aangezien AI-algoritmen gegevens van sensoren kunnen analyseren om afwijkingen en mogelijke inbreuken op de beveiliging te ontdekken. AI kan bijvoorbeeld beelden van beveiligingscamera's analyseren om verdachte activiteiten op te sporen en beveiligingspersoneel op de hoogte te stellen.
• Minder menselijke fouten. Bedrijven verliezen elk jaar miljoenen dollars als gevolg van menselijke fouten. Door machine learning te integreren met IoT-technologie kunnen organisaties het aantal fouten effectief verminderen. In normale workflows moeten gegevens meerdere fasen of locaties doorlopen, waardoor er meer kansen ontstaan ​​voor menselijke fouten, zoals fouten bij het invoeren van gegevens. AIoT beperkt deze risico's door informatie bij de bron te analyseren. Het minimaliseren van gegevensverplaatsing en het verminderen van het aantal betrokken tussenpersonen verkleint de kans op fouten aanzienlijk.
• Personalisatie. Terwijl IoT-apparaten informatie kunnen verzamelen over gebruikersvoorkeuren en -gedrag, kan AI deze informatie gebruiken om gebruikerservaringen verder af te stemmen. Een slimme luidspreker kan bijvoorbeeld AI gebruiken om de muzikale voorkeuren van een gebruiker te leren en automatisch aangepaste afspeellijsten te genereren.

Naast de voordelen en use-cases zijn er ook gevallen waarin AIoT zou kunnen falen, wat een back-up in productie of andere negatieve gevolgen zou kunnen veroorzaken. Zo kunnen autonome bezorgrobots die uitvallen een vertraging in de bezorging van een product veroorzaken; slimme winkels kunnen het gezicht van een klant niet lezen, waardoor de klant per ongeluk een product steelt; of een autonoom voertuig kan zijn omgeving, zoals een tegemoetkomend stopbord, niet lezen en een ongeval veroorzaken.

Hieronder volgen enkele extra uitdagingen in verband met AIoT:

• Problemen met cyberbeveiliging. Het groeiende aantal apparaten dat via AIoT is verbonden, verhoogt het risico op cyberaanvallen en inbreuken op de beveiliging.
• Complexiteit. De integratie van IoT- en AI-technologie kan een uitdaging zijn en vraagt ​​om specifieke kennis en vaardigheden.
• Zorgen over gegevensbeheer. Er zijn effectieve strategieën voor gegevensbeheer vereist voor het verwerken van de gegevens die zijn verzameld van verschillende sensoren.
• Hoge kosten. Vanwege de behoefte aan gespecialiseerde apparatuur, software en medewerkers kan het uitvoeren van AIoT-technologieën kostbaar zijn.
• Privacybezorgdheden. Er zijn zorgen over hoe gegevens die door AIoT-apparaten zijn verkregen, worden behandeld en opgeslagen, wat kan leiden tot privacyschendingen en schendingen.

Wat is de toekomst van AIoT?

Met de integratie van AI, creëert IoT een veel slimmer systeem. Het doel is om deze systemen nauwkeurige beoordelingen te laten maken zonder menselijke tussenkomst.

Digitale transformatie en de samenwerking tussen AI en IoT hebben het potentieel om ongerealiseerde klantwaarde aan te boren in verschillende branches, waaronder edge-analyse, autonome voertuigen, gepersonaliseerde fitness, gezondheidszorg op afstand, precisielandbouw, slimme detailhandel, voorspellend onderhoud en industriële automatisering.

Populaire en opkomende trends van AIoT zijn onder andere:

• Edge-computing. Deze technologie richt zich op het verwerken van gegevens in de nabijheid van de bron in plaats van te vertrouwen op gecentraliseerde cloudservers, wat voordelen biedt zoals verminderde latency, verbeterde efficiëntie en verminderde netwerkcongestie.
• Zwerm intelligentie. Zwermintelligentie omvat het gecoördineerde gedrag van gedecentraliseerde en zelfgeorganiseerde systemen. Geïnspireerd door natuurlijke zwermen, zoals bijen of mieren, kan deze technologie worden toegepast om de werking van IoT-apparaten te optimaliseren.
• 5G-technologie. Een van de grotere mogelijke innovaties in AIoT is de opname van 5G. 5G is ontworpen om snellere overdracht van grote gegevensbestanden in IoT-apparaten mogelijk te maken dankzij de hogere bandbreedte en lagere latentie.
• Operationele efficiëntie. AIoT kan helpen bij het oplossen van bestaande operationele problemen, zoals de kosten die gepaard gaan met effectief beheer van menselijk kapitaal of de complexiteit van toeleveringsketens en leveringsmodellen.
• Computer visie. Het doel van computervisie is om machines visuele informatie uit de echte productieomgeving te laten begrijpen en interpreteren. Het kan videostreams van camera's analyseren, objecten herkennen en anomalieën in AIoT-toepassingen opsporen, waardoor automatisering, monitoring en optimalisatie op het moment mogelijk zijn. Computervisie zorgt voor een revolutie in de industriële sector, vooral in de context van Industrie 4.0, door bedrijven in staat te stellen de operationele efficiëntie te verbeteren, kwaliteitscontroleprocedures in te voeren, preventieve onderhoudspraktijken te verbeteren en prioriteit te geven aan veiligheidsmaatregelen voor werknemers.

IoT kan bedrijven tal van voordelen bieden, maar kan een uitdaging zijn om te implementeren. Leer de voorwaarden en best practices voor een succesvolle IoT-installatie.