Heim > Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > AIOT: Künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge müssen dringend integriert werden
AIoT ist eine bahnbrechende Konvergenz mit dem Potenzial, einen enormen Mehrwert für die KI- und IoT-Branche zu schaffen. Künstliche Intelligenz steigert den Wert des IoT durch Integration, Signalisierung und Datenaustausch. KI erhöht den Wert von IoT durch Integration, Signale und Datenaustausch, und IoT erhöht den Wert von KI durch die Bereitstellung von Verbindungen, Signalen und Datenaustausch. AIoT kann Unternehmen dabei helfen, mehr Wert aus den durch das Internet der Dinge generierten Informationen zu schöpfen und dadurch ihre Abläufe und Dienstleistungen zu verbessern. Künstliche Intelligenz ist eine Rechenmethode, die die Leistungsfähigkeit von IoT-Geräten erheblich steigern kann und es ihnen ermöglicht, große Datenmengen für Analysen, Lernen und Entscheidungsfindung zu nutzen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Künstliche Intelligenz findet sich in den Infrastrukturkomponenten von AIoT-Geräten, wie Programmen und Chipsätzen . Um all diese Komponenten miteinander zu verbinden, werden IoT-Netzwerke genutzt. Anschließend werden APIs genutzt, um sicherzustellen, dass alle Hardware-, Software- oder Plattformkomponenten ohne Benutzereingriff miteinander interagieren und kommunizieren können.
IoT-Geräte sammeln Daten, die dann von künstlicher Intelligenz analysiert werden, um Erkenntnisse zu liefern und die Effizienz und Produktion im Handumdrehen zu verbessern. Datenlernen ist eine Möglichkeit, wie künstliche Intelligenz Erkenntnisse gewinnt. Analysen können auch am Edge stattfinden, was bedeutet, dass IoT-Daten so schnell wie möglich verarbeitet werden können, wodurch die Bandbreitennutzung minimiert und potenzielle Verzögerungen bei der Datenanalyse vermieden werden.
Das Internet der Dinge bezieht sich auf das Konzept, dass alles über das Internet verbunden ist. Dazu gehört ein Netzwerk aus Objekten und Geräten mit Sensoren, Software und anderen Technologien, die über das Internet mit anderen Geräten kommunizieren und Daten austauschen können. Intelligente Schlösser, Kameras, Mobiltelefone, medizinische Geräte und andere Geräte sind nur ein Teil des Internets der Dinge. Derzeit sind etwa 30 Milliarden IoT-Geräte auf dem Markt, und diese Zahl soll bis 2025 auf etwa 75 Milliarden ansteigen. Diese Dinge erfüllen wichtige gesellschaftliche Funktionen und werden in Kombination mit künstlicher Intelligenz weiterhin eine noch größere Rolle spielen.
Die andere Hälfte von AIoT ist künstliche Intelligenz. Bei der künstlichen Intelligenz werden mithilfe von Computern Aufgaben ausgeführt, die bisher nur von Menschen ausgeführt wurden. Das bedeutet den Einsatz von Algorithmen zur Klassifizierung, Analyse und Vorhersage von Daten. Dazu gehört auch, auf Informationen zu reagieren, aus neuen Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern. Maschinelles Lernen, Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung sind die wichtigsten Technologien der künstlichen Intelligenz. Chatbots, Gesichtserkennung, Identitätserkennung, Autokorrektur, digitale Assistenten und Suchempfehlungen sind nur einige Beispiele dafür, wie Menschen häufig künstliche Intelligenz nutzen.
Es gibt einige Beispiele für Anwendungen künstlicher Intelligenz in vielen Branchen. Viele gewerbliche Bürogebäude nutzen Sensortechnologie, um Energie- und Stromrechnungen zu sparen. Diese Sensoren können erkennen, ob jemand anwesend ist, und die Temperatur und das Beleuchtungsniveau entsprechend anpassen. In der Geschäftswelt können Sensoren und intelligente Kameras bei der Bürosicherheit helfen. Intelligente Kameras können Mitarbeiter anhand von Echtzeitdaten und Bildern identifizieren, sodass nur autorisiertes Personal das Gebäude betreten darf. Auch der Einzelhandel sieht die Vorteile von AIoT. Intelligente Überwachungskameras können Ladendiebstahl verhindern und abschrecken. Die Kameras können Gesichter erkennen und Wiederholungstäter verfolgen, genau wie Bürogebäude.
AIoT wird in selbstfahrenden Autos eingesetzt. AIoT kombiniert Radarsensoren, GPS und Kameras innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs, um Informationen über Fahrbedingungen, Hindernisse und den Betrieb anderer Fahrzeuge zu erhalten. KI-Algorithmen können dann die von den Sensoren gewonnenen Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen.
Intelligente Städte werden immer beliebter, da immer mehr Menschen in die Städte strömen und in städtischen Gebieten leben. Aus diesem Grund kommen Smart Cities immer mehr in Mode. Da immer mehr Menschen in Städten leben, ist der Transport zu einem großen Problem geworden. Verkehrsüberwachung und Warnungen auf Basis von Echtzeitdaten tragen dazu bei, Staus zu reduzieren. An Engpässen können Sensoren angebracht werden, um den Verkehrsfluss zu erkennen. Anhand der bereitgestellten Informationen kann die KI dann situationsabhängig Entscheidungen treffen, etwa den Verkehr umleiten, Geschwindigkeitsbegrenzungen ändern oder Signallichter wechseln.
Die konkreten Vorteile, die AIoT für Unternehmen bringt, können je nach Anwendungsszenario variieren und können auch von der Situation abhängen Einstellungen der Technologiebereitstellung Variiert. Es können jedoch einige allgemeine Vorteile der AIoT-Bereitstellung für Unternehmen diskutiert werden.
Die Echtzeitüberwachung von Vermögenswerten und Mitarbeitern ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Branchen, in denen Geräteausfälle kostspielig oder sogar tödlich sein können. Dies ermöglicht eine ständige Überwachung aller Vermögenswerte, einschließlich Ausrüstung, Module und Personal, sowie die Fähigkeit, geeignete Maßnahmen zu ergreifen, wenn die Dinge nicht wie geplant verlaufen.
Die nahtlose vorausschauende Wartung von AIoT ist einer seiner größten Vorteile. Beispielsweise werden Maschinen in intelligenten Fabriken in der Lage sein, zu erkennen, wann sie sich selbst reparieren müssen, und sie so zurückrufen zu können, bevor eine Katastrophe eintritt. Der kostspielige Ärger unerwarteter Maschinenausfälle könnte bald der Vergangenheit angehören.
AIoT verbessert die Systemskalierbarkeit im IoT-Ökosystem, indem es mehr angeschlossene Geräte hinzufügt und aktuelle Prozesse optimiert. Der Datenerfassungsprozess wird sehr präzise, da Benutzer nur relevante Daten erhalten.
Unternehmen nutzen Predictive Analytics, um potenzielle Risiken zu antizipieren und sich durch proaktive Maßnahmen zu schützen. Mit Schnellreaktionsverfahren können Sie sich vor möglichen Vorfällen schützen, bevor sie eintreten, wie z. B. Geräteausfällen, Cyberangriffen oder Arbeitsunfällen.
Künstliche Intelligenz im IoT kann Muster aus Daten erkennen und so Erkenntnisse liefern, die sonst vielleicht übersehen worden wären. Prädiktive und präventive Analysen können eingesetzt werden, um fehlerhafte Maschinen oder Schwachstellen zu erkennen, was die Effizienz und die Zufriedenheit der Mitarbeiter steigert. Industrielle Automatisierungssysteme können proaktiv statt reaktiv werden, wenn sie mit künstlicher Intelligenz automatisiert werden.
Während jeder versteht, wie sich das Verbraucherverhalten verändert und wie schwierig es ist, stets einen hervorragenden Kundenservice zu bieten, weiß niemand, was AIoT leisten kann. AIoT hilft, indem es zusätzliche Datenpunkte bereitstellt, die es Analysten ermöglichen, ein umfassenderes Verständnis der Kundenbedürfnisse und -verhaltensweisen zu erlangen. Das Potenzial von AIoT ist riesig. Von der Bestimmung dessen, was sich verkaufen lässt, bis hin zum Unvermögen, die strenge Marktnachfrage zu verstehen, liefern Untersuchungen wie diese Unternehmen nützliche Erkenntnisse, die zu einem erheblichen Umsatzwachstum führen.
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