Влияние искусственного интеллекта на Интернет вещей

Возможности и проблемы Интернета вещей
16.12.2019
В СПбГУТ обсудили вопросы сотрудничества в области беспилотной авиации
19.12.2019

ИИ и IoT — две наиболее востребованные технологии, которые в последнее время обсуждаются в ИТ-индустрии. Эти две технологии изначально не имели ничего общего друг с другом: первая была концептуализирована в начале 30-х годов, а вторая — в 2000-х годах.

ИИ, когда он был представлен, представлял собой симуляцию человеческого интеллекта на машинах, которая открывала возможности для разработки сложных алгоритмов и выполнения утомительных вычислений на высокопроизводительных вычислительных машинах. Применение ИИ можно встретить в медицине, обрабатывающей промышленности и т.д.

Исследование, проведенное Gartner, предсказывает, что к следующему году более 65% предприятий планируют внедрить IoT в свои продукты, а к 2020 году более 20 миллиардов штук будут подключены к Интернету. Такое огромное увеличение количества подключенных устройств требует инфраструктуры и дополнительных технологий, которые облегчают и поддерживают ее. Рождение IoT как идеи можно сказать, что это было в индустрии упаковки и розничной торговли, и теперь она вошла в наши дома, что говорит о том, что она имеет широкий спектр применения. С ростом интереса к этим двум технологиям появляется возможность объединить их для лучшего дела. Для реализации этой комбинации важно понять, как эти два могут быть гармонизированы и применены в различных областях.

Давайте рассмотрим пример на конвейере, где демонтированный продукт должен быть собран поверх конвейерной ленты и роботизированных рычагов. Этот сценарий имеет две модели, которые подключены к нескольким датчикам, плюс они должны выполнять распознавание изображений, обработку данных и принятие решений, чего нельзя достичь с помощью одной технологии. Этот вариант использования включает в себя множество данных, которые можно рассматривать как входные данные для программы или алгоритма, который просто отвечает за распознавание изображений, затем другой алгоритм, отвечающий за обработку собранных данных от датчиков изображения и, в конце, алгоритм который принимает решение, готов ли конечный продукт к упаковке и доставке. С этого момента он должен отслеживаться, пока не достигнет конечного потребителя.

Этот простой пример использования говорит нам о том, что с самого начала и до конца, в течение всего жизненного цикла продукта определенные моменты очень важны, например, сложные алгоритмы, работающие на выделенных компьютерах и роботах, обработка данных и принятие решений в отсутствие людей. и самым важным моментом является то, что большинство этих видов деятельности отслеживаются и хранятся в Интернете. Можно сказать, что такой пример использования является отличным примером, когда ИИ и IoT могут идти рука об руку. Такие варианты использования также показывают, какую большую роль будет играть ИИ в реализации IoT в более широком масштабе.

Поскольку каждая технология имеет много применений, они также сталкиваются с некоторыми большими проблемами. Если мы посмотрим на ИИ, то для выполнения сложных вычислений требуется большое количество вычислительной мощности. С ростом потребности в искусственном интеллекте, различные аспекты, окружающие его, также должны быть рассмотрены. Вопрос, на который необходимо ответить, состоит в том, как это не влияет на рабочую силу в отраслях, но повышает эффективность их работы, обеспечиваем ли мы полный контроль над ИИ и его поведением. Проблемы, подобные этим, необходимо решать на ранней стадии. С другой стороны, у IoT есть свои проблемы, такие как обеспечение безопасности сети, совместимость между различными платформами IoT, интеграция аппаратных платформ с различными программными платформами и т.д.

Можно сказать, что эти технологии созрели в своих областях, и ИТ-индустрия требует дополнительных исследований и времени. Как видно, существует множество препятствий, которые необходимо преодолеть, когда речь идет об этих двух разных технологиях, но все же существует большой потенциал и лучшее будущее, объединяя их.

Синергия между этими двумя сложными мирами должна быть определена как входящая. Чем раньше это будет признано, тем лучше. Очевидно, что для технологических фирм это приносит больший доход с точки зрения бизнеса и эффективности в отношении времени и производства. Это подходящее время, чтобы использовать преимущества этих двух гигантских технологий.

Источник

 

Translate »