人工知能はIoTアプリケーションに価値を提供できるでしょうか?

デジタル化が進む世界では、顧客エクスペリエンスと全体的なパフォーマンスを向上させるために人工知能が使用されています。

IoT テクノロジーの分野に携わる場合、人工知能の重要性と利点を理解することが不可欠です。このセクションでは、このトピックを明確に理解できるように、AI に関連するあらゆる側面について説明します。

今日、IoT アプリケーションには視覚認識、将来のイベントの予測、オブジェクトの識別が含まれています。

「IoT アプリケーションは何が違うの?」と疑問に思われるかもしれません。IoT アプリケーションはホーム オートメーション、ヘルスケア、製造など、さまざまな目的で使用されています。スマートシティでも活用できます。

人工知能アルゴリズムにより、システムは独立して評価、学習、動作することができます。

人工知能アルゴリズムにより、システムは独立して評価、学習、動作することができます。仮想の頭脳や心を作成するためにも使用できます。

このテクノロジーは経験から学習できるように設計されており、新しいことを自ら学習する生来の能力を備えています。これは、デバイスやシステムに特定のスキルを学習させたい場合は、自分自身または他の人 (従業員など) によって何らかのデータをデバイスやシステムに入力する必要があることを意味します。

機械学習は人工知能の別の分野です

機械学習は人工知能の別の分野です。これにより、プログラムは膨大なデータセットを分析し、必要に応じて独自の決定を下すことができます。機械学習は、画像分類、音声認識、推奨エンジンなど、さまざまな目的に使用できます。

機械学習は、人間の介入が必要となるプロセスを自動化するために、データを使用してパターンを学習します。たとえば、自動運転車 (AV) は、これを使用して交通標識や夜間の道路状況を認識し、設計者や設計者の指示だけに頼るのではなく、周囲の環境に基づいて特定の道路をどのくらいの速度で運転すればよいかを知ることができます。これらの道に詳しい人。

ディープ ラーニングは機械学習の最良の例です。

ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を使用してパターン認識および分類タスクを実行する機械学習の一種です。 。これは、各層に複数のニューロンがあり、過去の経験から学習する多層 ANN に依存しています。

人間の脳は、さまざまな方法で情報を認識し、処理できるため、深層学習システムの一例です。この能力により、私たちは言語を理解し、顔を認識し、本を読み、以前の状況から得た経験や知識に基づいて意思決定を行うことができます。

人工知能には大量のデータが必要です

人工知能技術には大量のデータが必要であり、メーカーは IoT デバイスによって収集されたデータを利用できます。 AI モデルのトレーニングに利用できるデータが多ければ多いほど、AI モデルのパフォーマンスは向上します。たとえば、家の温度を監視し、2 度の低下など、通常のパラメータから外れた変化を検出した場合にアラートを送信する IoT デバイスがある場合、この情報を使用して予測モデルをトレーニングし、気象パターンや過去のパターンなどの他の要素を利用して、別の寒波が間もなく来るかどうかをデバイスが予測できるようにします。

このタイプの分析は、暖房システムやエアコンなどの機器のメンテナンスに関連するコストの削減に役立ちます。これらのシステムは、設置場所に基づいて高温/低温向けに特別に設計されているためです。ただし、それらが全期間にわたって使用されている場合は、そうではありません。ライフサイクルを通じて定期的に監視されていると、特に冬場、暖房と冷房のサイクル間のサイクルによって引き起こされる磨耗により、時間の経過とともに動作効率が低下します。

モノのインターネットと人工知能を使用すると、話したり入力したりせずに、自宅や職場のマシンに指示を与えることができます

上記の例からわかるように、人工知能は、インテリジェンスと IoT は、連携する単なる 2 つのテクノロジーではありません。実際、これらはいくつかの領域で相互に補完し合うため、人々は話したりタイプしたりすることなく、自宅や職場のマシンに指示を与えることができます。

それに加えて、他の利点もあります:

IoT アプリケーションで AI を使用すると、環境から学習してそれに応じて適応できるシステムを作成できるため、従来のアプローチよりも効率的になります。事前に定義されたルールに焦点を当てます (例: 「これらの条件が満たされている場合は、これを実行します」)。たとえば、自動運転車は、天気予報を含む道路状況に関するさまざまなデータにアクセスできるため、人間のドライバーよりも交通パターンをよりよく認識できる可能性があります。そのため、今日後半に大雨が降る予報があった場合、車は日没までにどれくらいの時間が残っているかだけでなく、暗くなった後に駐車場を探して街中を走行する際に十分な明るさ​​があるかどうかも知ることができます。

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IoT アプリケーションでの AI の使用に関する重要な側面をすべて説明してきました。

人工知能は、環境を認識し、特定の目標を達成する成功の可能性を最大化するための行動を実行できるインテリジェント エージェントの設計と開発を含むコンピューター サイエンスの一分野です。 50 年以上にわたり、工学、哲学、法律、生物学、経済学の分野で使用されてきました。

最初の人工知能 (AI) システムは、1956 年にジョン マッカーシーによって作成されました。彼は、フェアで対戦相手に勝つことができるまで自分自身と対戦する「チェッカー ゲーム」と呼ばれる機械学習テストを開発しました。論理ルールのみを使用する方法。これは、電話回線で接続された 2 台のコンピュータを使用して行われました。後のシステムでは、代わりに特殊なハードウェアが使用されましたが、依然として元の設計の速度によって制限されていました (一度に 1 つのゲーム状態しか処理できません)。

最終的に、人工知能は最も有望なテクノロジーの 1 つであり、モノのインターネットをよりスマートに機能させる上で重要な役割を果たすでしょう。人工知能の使用は、データの収集、分析、意思決定に関連する問題の解決に役立ちます。

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