AIOT: 人工知能とモノのインターネットを早急に統合する必要がある

AIoT は、人工知能と IoT 業界に多大な価値を生み出す可能性を秘めた、革新的な融合です。 AI は、統合、シグナリング、データ共有を通じて IoT に価値を付加します。 AI は統合、信号、データ交換を通じて IoT の価値を高め、IoT は接続、信号、データ共有を提供することで AI の価値を高めます。 AIoT は、企業がモノのインターネットによって生成された情報からより多くの価値を生み出し、それによって業務とサービスを向上させるのに役立ちます。人工知能は、IoT デバイスの機能を大幅に向上させ、人間の介入を必要とせずにビッグデータを分析、学習、意思決定に使用できるようにするコンピューティング手法です。

AIoT の中核原則

人工知能は、プログラムやチップセットなどの AIoT デバイスのインフラストラクチャ コンポーネントに組み込まれています。 IoT ネットワークは、これらすべてのコンポーネントを接続するために使用されます。 API は、ハードウェア、ソフトウェア、またはプラットフォームのコンポーネントがユーザーの介入なしで相互に対話および通信できるようにするために活用されます。

IoT デバイスはデータを収集し、人工知能によって分析して洞察を提供し、その場で効率と生産性を向上させます。データ学習は、人工知能が洞察を抽出する方法の 1 つです。分析はエッジでも実行できるため、IoT データを可能な限り迅速に処理して、帯域幅の使用を最小限に抑え、潜在的なデータ分析の遅延を回避できます。

モノのインターネット

モノのインターネットとは、あらゆるものがインターネットを通じて接続されるという概念を指します。これには、インターネットを介して他のデバイスと通信し、データを交換できるセンサー、ソフトウェア、その他のテクノロジーを備えたオブジェクトとデバイスのネットワークが含まれます。スマート ロック、カメラ、携帯電話、医療機器、その他のガジェットは、モノのインターネットの一部にすぎません。現在、市場には約 300 億個の IoT デバイスがあり、この数は 2025 年までに約 750 億個に増加すると予想されています。これらは重要な社会的機能を果たしており、人工知能と組み合わせることで、さらに大きな役割を果たし続けることになります。

人工知能

AIoT の残りの半分は人工知能です。人工知能には、これまで人間のみが実行していたタスクをコンピューターを使用して実行することが含まれます。これは、アルゴリズムを使用してデータを分類、分析、予測することを意味します。これには、情報への対応、新しいデータからの学習、時間の経過とともに改善することも含まれます。機械学習、深層学習、自然言語処理は、最も重要な人工知能テクノロジーです。チャットボット、顔認識、アイデンティティ認識、自動修正、デジタル アシスタント、検索の推奨事項は、人間が人工知能を頻繁に使用する方法のほんの一例にすぎません。

AIOT の使用方法

多くの業界で人工知能の応用例がいくつかあります。多くの商業用オフィス ビルは、エネルギーと電気代を節約するためにセンサー技術を適用しています。これらのセンサーは、人がいるかどうかを判断し、それに応じて温度と照明レベルを調整します。ビジネスの世界では、センサーとスマート カメラがオフィスのセキュリティに役立つ可能性があります。スマート カメラはリアルタイムのデータと画像に基づいて従業員を識別し、許可された担当者のみが建物に入ることができるようにします。小売業界も AIoT の利点を認識しています。スマート セキュリティ カメラは万引きを防止し抑止します。オフィスビルと同じように、カメラは顔を認識し、再犯者を追跡できます。

AIoT は自動運転車に使用されています。 AIoT は、レーダーセンサー、GPS、車内外のカメラを組み合わせて、走行状況、障害物、他の車両の動作に関する情報を取得します。 AI アルゴリズムは、センサーから取得したデータを使用して意思決定を行うことができます。

より多くの人々が都市部に集まり、そこに住むようになるにつれて、スマートシティの人気が高まっています。このため、スマートシティはますます流行しています。都市に住む人が増えるにつれて、交通手段が大きな問題になっています。リアルタイム データに基づく交通監視とアラートは、渋滞の軽減に役立ちます。交通の流れを検出するために、センサーがチョークポイントに配置される場合があります。 AI は提供された情報を使用して、交通の方向転換、制限速度の変更、信号の変更など、状況に応じた意思決定を行うことができます。

AIOT のメリット

AIoT が企業にもたらす具体的なメリットは、アプリケーションのシナリオによって異なる場合があり、テクノロジー導入の設定によっても異なる場合があります。 。ただし、組織にとっての AIoT 導入の広範なメリットについてはいくつか議論することができます。

資産と従業員のリアルタイム監視は、特に機器の故障が多大なコストをもたらしたり致命的になる可能性がある業界では非常に重要です。これにより、機器、モジュール、人員を含むすべての資産を常に監視できるようになり、計画どおりに物事が進まない場合に適切な措置を講じることができます。

AIoT のシームレスな予知保全は、その最大の強みの 1 つです。たとえば、スマート工場の機械は、いつ自分で修理する必要があるかを認識できるようになり、災害が発生する前に機械をリコールできるようになります。予期せぬ機械の故障によるコストのかかる面倒な作業は、間もなく過去のものになるかもしれません。

AIoT は、接続されたデバイスを追加し、現在のプロセスを最適化することで、IoT エコシステムにおけるシステムのスケーラビリティを向上させます。ユーザーは関連するデータのみを受信するため、データ収集プロセスは非常に正確になります。

企業は予測分析を使用して潜在的なリスクを予測し、事前の対応を通じて自社を保護します。迅速な対応手順を使用すると、機器の故障、サイバー攻撃、職場での事故など、起こり得るインシデントを発生前に防ぐことができます。

IoT の人工知能はデータ内のパターンを識別し、他の方法では見落とされていた可能性のある洞察を提供します。予測分析と予防分析を使用して、機械の欠陥や問題点を検出でき、効率と従業員の幸福度が向上します。産業オートメーション システムは、人工知能によって自動化されると、事後対応型ではなく事前対応型になる可能性があります。

消費者行動の変化の性質と、優れた顧客サービスを一貫して提供することがいかに難しいかは誰もが理解していますが、AIoT で何ができるかは誰も知りません。 AIoT は、アナリストが顧客のニーズと行動をより完全に理解できるようにする追加のデータ ポイントを提供することで役立ちます。 AIoTの可能性は非常に大きいです。何が売れるかを判断することから、市場の厳しい需要を理解できないことに至るまで、このような調査は、企業に収益の大幅な増加につながる有益な洞察を提供します。

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