Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) là gì?

Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) là sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) công nghệ và internet vạn vật (IOT) cơ sở hạ tầng. Mục tiêu của AIoT là tạo ra các hoạt động IoT hiệu quả hơn, cải thiện tương tác giữa người và máy và nâng cao quản lý dữ liệu và phân tích.

AI là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính và thường được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy.

IoT là một hệ thống các thiết bị, máy cơ khí và kỹ thuật số được kết nối hoặc các đối tượng có số nhận dạng duy nhất với khả năng truyền dữ liệu qua mạng mà không yêu cầu tương tác giữa người với người hoặc giữa người với máy tính. MỘT điều trong IoT có thể là thiết bị cấy ghép theo dõi nhịp tim của một người, ô tô có tích hợp cảm biến để cảnh báo người lái xe khi áp suất lốp thấp hoặc bất kỳ đối tượng nào khác có thể được chỉ định một IP địa chỉ và truyền dữ liệu qua mạng.

AIoT hoạt động như thế nào?

Trong các thiết bị AIoT, AI được nhúng vào các thành phần cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như chương trình và chipset, tất cả đều được kết nối bằng mạng IoT. Giao diện lập trình ứng dụng (API) sau đó được sử dụng để đảm bảo tất cả các thành phần phần cứng, phần mềm và nền tảng có thể hoạt động và giao tiếp mà không cần nỗ lực từ người dùng cuối.

Khi hoạt động, các thiết bị IoT tạo và thu thập dữ liệu, sau đó AI sẽ phân tích dữ liệu đó để cung cấp thông tin chi tiết và cải thiện hiệu quả cũng như năng suất. Hệ thống AI thu được thông tin chi tiết bằng cách sử dụng các quy trình như học dữ liệu.

Về cơ bản, các hệ thống AIoT được thiết lập dựa trên đám mây hoặc dựa trên biên.

AIoT dựa trên đám mây

Thường được gọi là đám mây IoT, IoT dựa trên đám mây là việc quản lý và xử lý dữ liệu từ các thiết bị IoT sử dụng nền tảng điện toán đám mây. Kết nối thiết bị IoT với đám mây là điều cần thiết vì đó là nơi dữ liệu được lưu trữ, xử lý và truy cập bởi các ứng dụng và dịch vụ khác nhau.

AIoT dựa trên đám mây bao gồm bốn lớp sau:

1. Lớp thiết bị. Điều này bao gồm một số loại phần cứng, bao gồm thẻ, đèn hiệu, cảm biến, ô tô, thiết bị sản xuất, thiết bị nhúng cũng như thiết bị chăm sóc sức khỏe và thể dục.
2. Lớp kết nối. Lớp này bao gồm các trường và cổng đám mây bao gồm một phần tử phần cứng hoặc phần mềm liên kết lưu trữ đám mây với bộ điều khiển, cảm biến và các thiết bị thông minh khác.
3. Lớp mây. Điều này bao gồm xử lý dữ liệu thông qua công cụ AI, lưu trữ dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích và truy cập dữ liệu thông qua API.
4. Lớp giao tiếp người dùng. Lớp này được tạo thành từ các cổng web và ứng dụng di động.

AIoT dựa trên cạnh

Dữ liệu AIoT cũng có thể được xử lý ở cạnh, nghĩa là dữ liệu từ các thiết bị IoT được xử lý càng gần các thiết bị này càng tốt để giảm thiểu băng thông cần thiết để di chuyển dữ liệu, đồng thời tránh được sự chậm trễ có thể xảy ra đối với quá trình phân tích dữ liệu.

AIoT dựa trên cạnh bao gồm ba lớp sau:

1. Lớp đầu cuối bộ sưu tập. Điều này bao gồm một loạt thiết bị phần cứng, chẳng hạn như thiết bị nhúng, ô tô, thiết bị sản xuất, thẻ, đèn hiệu, cảm biến, thiết bị di động cũng như thiết bị chăm sóc sức khỏe và thể dục được kết nối với cổng qua đường dây điện hiện có.
2. Lớp kết nối. Điều này bao gồm các cổng trường mà lớp đầu cuối của bộ sưu tập được kết nối với các đường dây điện hiện có.
3. Lớp cạnh. Lớp này bao gồm các phương tiện để lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu và tạo thông tin chuyên sâu.

Các ứng dụng và ví dụ về AIoT

Mặc dù nhiều ứng dụng AIoT tập trung vào việc triển khai tính toán nhận thức trong các thiết bị tiêu dùng, sau đây là một số ví dụ về việc sử dụng AIoT rộng rãi hơn:

• Những thành phố thông minh. Công nghệ thông minh, chẳng hạn như cảm biến, đèn chiếu sáng và đồng hồ đo, được sử dụng để thu thập dữ liệu nhằm giúp nâng cao hiệu quả hoạt động, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống cho cư dân.
• Bán lẻ thông minh. Các nhà bán lẻ sử dụng máy ảnh thông minh để nhận dạng khuôn mặt của người mua sắm và phát hiện xem họ đã quét các mặt hàng của mình khi tự thanh toán trước khi rời khỏi cửa hàng hay chưa.
• Những ngôi nhà thông minh. Các thiết bị thông minh học thông qua tương tác và phản ứng của con người. Các thiết bị AIoT cũng có thể lưu trữ và học hỏi từ dữ liệu người dùng để hiểu thói quen của người dùng nhằm cung cấp hỗ trợ tùy chỉnh.
• Tòa nhà văn phòng thông minh. AI và IoT hội tụ trong tòa nhà thông minh. Các công ty lựa chọn mạng lưới các cảm biến môi trường thông minh được lắp đặt trong văn phòng của họ để phát hiện sự hiện diện của con người và tự động thay đổi ánh sáng và nhiệt độ để tiết kiệm năng lượng tối đa. Ngoài ra, công nghệ nhận dạng khuôn mặt cho phép các tòa nhà thông minh để kiểm soát quyền truy cập bằng cách sử dụng máy ảnh được liên kết và AI để so sánh ảnh trực tiếp với cơ sở dữ liệu nhằm xác định ai có quyền truy cập.
• Doanh nghiệp và công nghiệp. Các nhà sản xuất sử dụng chip thông minh để phát hiện khi thiết bị không hoạt động bình thường hoặc cần thay thế một bộ phận.
• Truyền thông xã hội và nguồn nhân lực (HR). Các công cụ AIoT có thể được tích hợp với phương tiện truyền thông xã hội và các nền tảng liên quan đến nhân sự để tạo ra chức năng quyết định dưới dạng dịch vụ AI cho các chuyên gia nhân sự.
• Xe tự hành. Kia là xe dựa vào nhiều máy quay video và hệ thống cảm biến để thu thập dữ liệu về các phương tiện gần đó, theo dõi điều kiện lái xe và tìm kiếm người đi bộ.
• Robot giao hàng tự động. Các cảm biến thu thập dữ liệu về môi trường của rô-bốt — chẳng hạn như nhà kho — sau đó sử dụng AI để đưa ra các quyết định dựa trên chuyển đổi.
• Chăm sóc sức khỏe. Các thiết bị y tế và thiết bị đeo thu thập và theo dõi dữ liệu sức khỏe theo thời gian thực, chẳng hạn như nhịp tim và có thể phát hiện nhịp tim không đều.
• Thiết bị đeo được. Công nghệ may mặc có thể theo dõi và phân tích dữ liệu sức khỏe cá nhân để cung cấp thông tin chuyên sâu về thể chất, giấc ngủ và sức khỏe chung của một người.
• Robot hợp tác (cobot). cobots nhằm mục đích hỗ trợ mọi người trong việc sản xuất và lắp ráp các bộ phận. Chúng hỗ trợ con người trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như sản xuất, lắp ráp, đóng gói và kiểm soát chất lượng sản phẩm, bằng cách sử dụng dữ liệu từ các thiết bị IoT và công cụ AI, bao gồm cả thị giác máy tính.
• Bộ não thành phố. Bộ não thành phố nhằm thúc đẩy phát triển đô thị bằng cách kết hợp trí thông minh máy móc và dữ liệu thành phố theo thời gian thực. Ví dụ: các hệ thống AIoT thông minh có thể xử lý nhật ký, video và luồng dữ liệu khổng lồ từ các hệ thống và cảm biến khắp trung tâm đô thị để phát hiện các vấn đề như đỗ xe trái phép, tai nạn giao thông và thay đổi đèn giao thông.

[Nhúng nội dung]

Những lợi ích và thách thức của AIoT là gì?

Lợi ích của AIoT bao gồm:

• Tăng hiệu quả hoạt động. Các thiết bị IoT tích hợp AI có thể phân tích dữ liệu để tiết lộ các mẫu và thông tin chuyên sâu, đồng thời điều chỉnh hoạt động của hệ thống để trở nên hiệu quả hơn.
• Khả năng điều chỉnh khi đang bay. Dữ liệu có thể được tạo và phân tích để xác định các điểm lỗi, cho phép hệ thống thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.
• Phân tích dữ liệu. Nhân viên không phải dành nhiều thời gian để giám sát các thiết bị IoT, do đó tiết kiệm tiền.
• Khả năng mở rộng. Số lượng thiết bị được kết nối với hệ thống IoT có thể được tăng lên để tối ưu hóa các quy trình hiện có hoặc giới thiệu các tính năng mới.
• Công nghệ chuyển đổi. AIoT mang tính chuyển đổi và cùng có lợi cho cả hai loại công nghệ, vì AI gia tăng giá trị cho IoT thông qua học máy khả năng và quá trình ra quyết định được cải thiện. IoT gia tăng giá trị cho AI thông qua kết nối, truyền tín hiệu và trao đổi dữ liệu. AIoT có thể cải thiện doanh nghiệp và dịch vụ của họ bằng cách tạo ra nhiều giá trị hơn từ dữ liệu do IoT tạo ra.
• Bảo mật nâng cao. Các thiết bị IoT có thể dễ gặp rủi ro bảo mật. Tuy nhiên, AI có thể xác định và ngăn chặn những rủi ro này vì các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu từ các cảm biến để phát hiện ra những điểm bất thường và các vi phạm bảo mật tiềm ẩn. Ví dụ: AI có thể phân tích cảnh quay camera an ninh để phát hiện hoạt động đáng ngờ và thông báo cho nhân viên an ninh.
• Giảm lỗi của con người. Các doanh nghiệp thiệt hại hàng triệu đô la mỗi năm do lỗi của con người. Bằng cách tích hợp học máy với công nghệ IoT, các tổ chức có thể giảm lỗi một cách hiệu quả. Trong các quy trình công việc thông thường, dữ liệu phải đi qua nhiều giai đoạn hoặc nhiều vị trí, tạo ra nhiều cơ hội hơn cho lỗi của con người, chẳng hạn như lỗi nhập dữ liệu, xảy ra. AIoT giảm thiểu những rủi ro này bằng cách phân tích thông tin tại nguồn của nó. Giảm thiểu chuyển động dữ liệu và giảm số lượng trung gian tham gia làm giảm đáng kể khả năng xảy ra lỗi.
• Cá nhân hóa. Mặc dù các thiết bị IoT có thể thu thập thông tin về sở thích và hành vi của người dùng, nhưng AI có thể sử dụng thông tin này để điều chỉnh thêm trải nghiệm của người dùng. Ví dụ: loa thông minh có thể sử dụng AI để tìm hiểu sở thích âm nhạc của người dùng và tự động tạo danh sách phát tùy chỉnh.

Cùng với các lợi ích và trường hợp sử dụng của nó, cũng có những trường hợp AIoT có thể bị lỗi, gây ra một bản sao lưu trong quá trình sản xuất hoặc các hậu quả tiêu cực khác. Ví dụ: robot giao hàng tự động bị lỗi có thể gây ra sự chậm trễ trong việc giao sản phẩm; các cửa hàng bán lẻ thông minh có thể không đọc được khuôn mặt của khách hàng, dẫn đến việc khách hàng vô tình lấy trộm sản phẩm; hoặc một phương tiện tự trị có thể không đọc được môi trường xung quanh, chẳng hạn như biển báo dừng đang tới và gây ra tai nạn.

Sau đây là một số thách thức bổ sung liên quan đến AIoT:

• Các vấn đề về an ninh mạng. Số lượng ngày càng tăng của các thiết bị được kết nối thông qua AIoT làm tăng nguy cơ tấn công mạng và vi phạm an ninh.
• Sự phức tạp. Tích hợp công nghệ IoT và AI có thể là thách thức và đòi hỏi kiến ​​thức và khả năng đặc biệt.
• Mối quan tâm quản lý dữ liệu. Cần có các chiến lược quản lý dữ liệu hiệu quả để xử lý dữ liệu được thu thập từ các cảm biến khác nhau.
• Giá cao. Do nhu cầu về thiết bị, phần mềm và nhân viên chuyên dụng, việc triển khai các công nghệ AIoT có thể tốn kém.
• Mối quan tâm về quyền riêng tư. Có những lo ngại về cách xử lý và lưu trữ dữ liệu thu được từ các thiết bị AIoT, điều này có thể dẫn đến các vấn đề và vi phạm quyền riêng tư.

Tương lai của AIoT là gì?

Với tích hợp AI, IoT tạo ra một hệ thống thông minh hơn nhiều. Mục đích là để các hệ thống này đưa ra phán đoán chính xác mà không cần sự can thiệp của con người.

Chuyển đổi kỹ thuật số và sự hợp tác giữa AI và IoT có khả năng khai thác giá trị khách hàng chưa được thực hiện trong một số ngành dọc, bao gồm phân tích cạnh, xe tự hành, thể dục cá nhân hóa, chăm sóc sức khỏe từ xa, nông nghiệp chính xác, bán lẻ thông minh, bảo trì dự đoán và tự động hóa công nghiệp.

Các xu hướng phổ biến và mới nổi của AIoT bao gồm:

• Điện toán biên. Công nghệ này tập trung vào việc xử lý dữ liệu gần với nguồn của nó thay vì dựa vào các máy chủ đám mây tập trung, mang lại các lợi ích như giảm Độ trễ, nâng cao hiệu quả và giảm tắc nghẽn mạng.
• Tri tuệ bây Đan. Trí thông minh bầy đàn liên quan đến hành vi phối hợp của các hệ thống phi tập trung và tự tổ chức. Lấy cảm hứng từ bầy đàn tự nhiên, chẳng hạn như ong hoặc kiến, công nghệ này có thể được áp dụng để tối ưu hóa hoạt động của các thiết bị IoT.
• Công nghệ 5G. Một trong những đổi mới lớn hơn có thể có trong AIoT là bao gồm 5G. 5G được thiết kế để cho phép truyền các tệp dữ liệu lớn nhanh hơn trong các thiết bị IoT thông qua băng thông cao hơn và độ trễ thấp hơn.
• Hiệu quả hoạt động. AIoT có thể giúp giải quyết các vấn đề vận hành hiện tại, chẳng hạn như chi phí liên quan đến hiệu quả quản lý vốn con người hoặc sự phức tạp của chuỗi cung ứng và mô hình giao hàng.
• Tầm nhìn máy tính. Mục tiêu của thị giác máy tính là làm cho máy móc hiểu và giải thích thông tin hình ảnh thu thập được từ môi trường sản xuất thực. Nó có thể phân tích các luồng video từ camera, nhận dạng đối tượng và phát hiện điểm bất thường trong các ứng dụng AIoT, cho phép tự động hóa, giám sát và tối ưu hóa ngay lập tức. Thị giác máy tính đang cách mạng hóa lĩnh vực công nghiệp, đặc biệt là trong bối cảnh Công nghiệp 4.0, bằng cách trao quyền cho các công ty cải thiện hiệu quả hoạt động, đặt các quy trình kiểm soát chất lượng, tăng cường thực hành bảo trì phòng ngừa và ưu tiên các biện pháp an toàn cho người lao động.

IoT có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp nhưng có thể khó triển khai. Tìm hiểu điều kiện tiên quyết và các phương pháp hay nhất để cài đặt IoT thành công.