O que é inteligência artificial das coisas (AIoT)?

Inteligência artificial das coisas (AIoT) é a combinação de inteligência artificial (AI) tecnologias e a internet das coisas (Internet das coisas) a infraestrutura. O objetivo da AIoT é criar operações IoT mais eficientes, melhorar as interações homem-máquina e aprimorar gestão de dados e análises.

AI é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador, e é normalmente usada em processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e visão de máquina.

IoT é um sistema de dispositivos conectados, máquinas mecânicas e digitais ou objetos com identificadores exclusivos com a capacidade de transferir dados por uma rede sem exigir interação humano-a-humano ou humano-computador. A coisa em IoT pode ser o implante de um monitor cardíaco de uma pessoa, um automóvel com sensores embutidos para alertar o motorista quando a pressão dos pneus estiver baixa ou qualquer outro objeto que possa ser atribuído a um IP endereçar e transferir dados através de uma rede.

Como funciona a AIoT?

Nos dispositivos AIoT, a IA é incorporada a componentes de infraestrutura, como programas e chipsets, todos conectados por meio de redes IoT. Interfaces de programação de aplicativos (APIs) são usados ​​para garantir que todos os componentes de hardware, software e plataforma possam operar e se comunicar sem esforço do usuário final.

Quando operacionais, os dispositivos IoT criam e coletam dados e, em seguida, a IA os analisa para fornecer insights e melhorar a eficiência e a produtividade. Os insights são obtidos por sistemas de IA usando processos como aprendizado de dados.

Principalmente, os sistemas AIoT são configurados como baseados em nuvem ou baseados em borda.

AIoT baseada em nuvem

Comumente referido como nuvem IoT, IoT baseado em nuvem é o gerenciamento e processamento de dados de dispositivos IoT usando plataformas de computação em nuvem. Conectando dispositivos IoT à nuvem é essencial, pois é onde os dados são armazenados, processados ​​e acessados ​​por vários aplicativos e serviços.

A AIoT baseada em nuvem é composta pelas quatro camadas a seguir:

1. Camada do dispositivo. Isso inclui vários tipos de hardware, incluindo tags, beacons, sensores, carros, equipamentos de produção, dispositivos incorporados e equipamentos de saúde e fitness.
2. Camada de conectividade. Essa camada compreende campos e gateways de nuvem que consistem em um elemento de hardware ou software que vincula o armazenamento em nuvem a controladores, sensores e outros dispositivos inteligentes.
3. Camada de nuvem. Isso consiste em processamento de dados por meio de um mecanismo de IA, armazenamento de dados, visualização de dados, análise e acesso a dados por meio de uma API.
4. Camada de comunicação do usuário. Essa camada é composta por portais da web e aplicativos móveis.

AIoT baseada em borda

Os dados AIoT também podem ser processado na borda, o que significa que os dados dos dispositivos IoT são processados ​​o mais próximo possível desses dispositivos para minimizar a largura de banda necessária para mover dados, evitando possíveis atrasos na análise de dados.

A AIoT baseada em borda consiste nas três camadas a seguir:

1. Camada terminal de coleção. Isso abrange uma variedade de dispositivos de hardware, como dispositivos incorporados, carros, equipamentos de fabricação, tags, beacons, sensores, dispositivos de mobilidade e equipamentos de saúde e condicionamento físico conectados ao gateway pelas linhas de energia existentes.
2. Camada de conectividade. Isso consiste nos gateways de campo aos quais a camada terminal de coleta está conectada nas linhas de energia existentes.
3. Camada de borda. Esta camada inclui recursos para armazenamento de dados, processamento de dados e geração de insights.

Aplicações e exemplos de AIoT

Embora muitos aplicativos AIoT se concentrem na implementação de computação cognitiva em aparelhos de consumo, a seguir estão vários exemplos do uso mais amplo de AIoT:

• Cidades inteligentes. A tecnologia inteligente, como sensores, luzes e medidores, é usada para coletar dados projetados para ajudar a melhorar a eficiência operacional, impulsionar o crescimento econômico e melhorar a qualidade de vida dos residentes.
• Varejo inteligente. Os varejistas usam câmeras inteligentes para reconhecer os rostos dos compradores e detectar se eles digitalizaram seus itens no autoatendimento antes de sair da loja.
• Casas inteligentes. Aparelhos inteligentes aprendem por meio da interação e resposta humana. Os dispositivos AIoT também podem armazenar e aprender com os dados do usuário para entender os hábitos do usuário e fornecer suporte personalizado.
• Edifícios de escritórios inteligentes. IA e IoT convergem em edifícios inteligentes. As empresas optam por uma rede de sensores ambientais inteligentes instalados em seus escritórios que detectam a presença de pessoas e alteram automaticamente a iluminação e a temperatura para maximizar a economia de energia. Além disso, tecnologia de reconhecimento facial permite edifícios inteligentes para controlar o acesso usando câmeras vinculadas e IA para comparar fotos ao vivo com um banco de dados para determinar quem obtém acesso.
• Empresarial e industrial. Os fabricantes usam chips inteligentes para detectar quando o equipamento não está funcionando corretamente ou uma peça precisa ser substituída.
• Mídias sociais e recursos humanos (RH). As ferramentas AIoT podem ser integradas com mídias sociais e plataformas relacionadas a RH para criar uma função de decisão como serviço de IA para profissionais de RH.
• Veículos autônomos. Este veículos conte com várias câmeras de vídeo e sistemas de sensores para coletar dados sobre veículos próximos, monitorar as condições de direção e procurar pedestres.
• Robôs de entrega autônomos. Os sensores coletam dados sobre o ambiente do robô – por exemplo, um armazém – e então usam IA para tomar decisões baseadas em percursos.
• Cuidados de saúde. Dispositivos médicos e vestíveis coletam e monitoram dados de saúde em tempo real, como frequência cardíaca, e podem detectar batimentos cardíacos irregulares.
• Dispositivos vestíveis. Tecnologia utilizável pode monitorar e analisar dados pessoais de saúde para oferecer informações sobre a forma física, o sono e o bem-estar geral de uma pessoa.
• Robôs colaborativos (cobots). Cobots destinam-se a auxiliar as pessoas na fabricação e montagem de componentes. Eles ajudam os humanos em várias tarefas, como produção, montagem, embalagem e controle de qualidade de produtos, usando dados de dispositivos IoT e ferramentas de IA, incluindo visão computacional.
• Cérebros da cidade. Os cérebros da cidade destinam-se a promover o desenvolvimento urbano, combinando inteligência de máquina e dados municipais em tempo real. Por exemplo, sistemas AIoT inteligentes podem processar logs massivos, vídeos e fluxos de dados de sistemas e sensores em um centro urbano para detectar problemas como estacionamento ilegal, acidentes rodoviários e mudança de semáforos.

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Quais são os benefícios e desafios da AIoT?

Os benefícios da AIoT incluem o seguinte:

• Maior eficiência operacional. Os dispositivos IoT integrados à IA podem analisar dados para revelar padrões e insights e ajustar as operações do sistema para se tornarem mais eficientes.
• Capacidade de ajustar em tempo real. Os dados podem ser gerados e analisados ​​para identificar pontos de falha, que permitem ao sistema fazer ajustes conforme necessário.
• Análise de dados. Os funcionários não precisam gastar tanto tempo monitorando dispositivos IoT, economizando dinheiro.
• Escalabilidade O número de dispositivos conectados a um sistema IoT pode ser aumentado para otimizar os processos existentes ou introduzir novos recursos.
• Tecnologia transformacional. AIoT é transformacional e mutuamente benéfica para ambos os tipos de tecnologia, como IA agrega valor à IoT NFT`s aprendizado de máquina capacidades e melhores processos de tomada de decisão. A IoT agrega valor à IA por meio de conectividade, sinalização e troca de dados. A AIoT pode melhorar as empresas e seus serviços criando mais valor a partir dos dados gerados pela IoT.
• Segurança melhorada. Dispositivos IoT podem ser suscetíveis a riscos de segurança. No entanto, a IA pode identificar e evitar esses riscos, pois os algoritmos de IA podem analisar dados de sensores para descobrir anomalias e possíveis violações de segurança. Por exemplo, a IA pode analisar imagens de câmeras de segurança para detectar atividades suspeitas e notificar a equipe de segurança.
• Erro humano reduzido. As empresas perdem milhões de dólares a cada ano como resultado de erro humano. Ao integrar o aprendizado de máquina com a tecnologia IoT, as organizações podem efetivamente reduzir os erros. Em fluxos de trabalho normais, os dados devem passar por várias fases ou locais, criando mais oportunidades para a ocorrência de erros humanos, como erros de entrada de dados. A AIoT mitiga esses riscos analisando as informações em sua fonte. Minimizar a movimentação de dados e reduzir o número de intermediários envolvidos diminui significativamente as chances de erros.
• Personalização. Embora os dispositivos IoT possam coletar informações sobre preferências e comportamento do usuário, a IA pode usar essas informações para personalizar ainda mais as experiências do usuário. Por exemplo, um alto-falante inteligente pode usar IA para aprender as preferências musicais de um usuário e gerar listas de reprodução personalizadas automaticamente.

Juntamente com seus benefícios e casos de uso, também existem casos em que a AIoT pode falhar, causando um backup na produção ou outras consequências negativas. Por exemplo, robôs de entrega autônomos que falham podem causar atraso na entrega de um produto; lojas de varejo inteligentes podem falhar em ler o rosto de um cliente, levando o cliente a roubar acidentalmente um produto; ou um veículo autônomo pode não conseguir ler seus arredores, como um sinal de parada que se aproxima, e causar um acidente.

A seguir estão alguns desafios adicionais associados à AIoT:

• Questões de cibersegurança. O crescente número de dispositivos conectados por AIoT aumenta o risco de ataques cibernéticos e brechas de segurança.
• Complexidade. A integração da tecnologia IoT e IA pode ser desafiadora e exigir conhecimentos e habilidades específicos.
• Preocupações com o gerenciamento de dados. Estratégias eficazes de gerenciamento de dados são necessárias para processar os dados coletados de vários sensores.
• Alto custo. Devido à necessidade de equipamentos, software e funcionários especializados, a execução de tecnologias AIoT pode ser cara.
• Preocupações com a privacidade. Existem preocupações sobre como os dados adquiridos pelos dispositivos AIoT são tratados e armazenados, o que pode resultar em problemas e violações de privacidade.

Qual é o futuro da AIoT?

Com o integração de IA, IoT cria um sistema muito mais inteligente. O objetivo é fazer com que esses sistemas façam julgamentos precisos sem a necessidade de intervenção humana.

Transformação digital e a colaboração entre IA e IoT têm o potencial de explorar o valor não realizado do cliente em vários setores verticais da indústria, incluindo análise de borda, veículos autônomos, condicionamento físico personalizado, assistência médica remota, agricultura de precisão, varejo inteligente, manutenção preditiva e automação industrial.

Tendências populares e emergentes de AIoT incluem o seguinte:

• Computação de ponta. Essa tecnologia se concentra no processamento de dados próximo à sua fonte, em vez de depender de servidores em nuvem centralizados, oferecendo benefícios como diminuição latência, eficiência aprimorada e congestionamento de rede reduzido.
• Inteligência de enxame. A inteligência de enxame envolve o comportamento coordenado de sistemas descentralizados e auto-organizados. Inspirada em enxames naturais, como abelhas ou formigas, essa tecnologia pode ser aplicada para otimizar o funcionamento de dispositivos IoT.
• Tecnologia 5G. Uma das maiores inovações possíveis em AIoT é a inclusão de 5G. O 5G foi projetado para permitir a transferência mais rápida de grandes arquivos de dados em dispositivos IoT por meio de sua maior largura de banda e menor latência.
• Eficiências operacionais. A AIoT pode ajudar a resolver problemas operacionais existentes, como a despesa associada a gerenciamento de capital humano ou a complexidade das cadeias de abastecimento e modelos de entrega.
• Visão computacional. O objetivo da visão computacional é fazer com que as máquinas compreendam e interpretem as informações visuais obtidas do ambiente de produção real. Ele pode analisar fluxos de vídeo de câmeras, reconhecer objetos e detectar anomalias em aplicativos AIoT, permitindo automação, monitoramento e otimização no momento. A visão computacional está revolucionando o setor industrial, principalmente no contexto de Indústria 4.0, capacitando as empresas a melhorar a eficiência operacional, implementar procedimentos de controle de qualidade, aprimorar as práticas de manutenção preventiva e priorizar as medidas de segurança do trabalhador.

A IoT pode fornecer inúmeros benefícios para as empresas, mas pode ser um desafio para implantar. Conheça os pré-requisitos e melhores práticas para uma instalação de IoT bem-sucedida.