Bolehkah kecerdasan buatan memberikan nilai dalam aplikasi IoT?

Dalam dunia yang semakin digital, kecerdasan buatan digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan prestasi keseluruhan.

Jika anda terlibat dalam bidang teknologi IoT, memahami kepentingan dan faedah kecerdasan buatan adalah penting. Dalam bahagian ini, saya akan membincangkan semua aspek yang berkaitan dengan AI supaya anda boleh mempunyai pemahaman yang jelas tentang topik ini.

Hari ini, aplikasi IoT melibatkan pengecaman visual, meramal peristiwa masa depan dan mengenal pasti objek.

Anda mungkin tertanya-tanya, "Apakah yang berbeza tentang aplikasi IoT?" Ia digunakan untuk pelbagai tujuan, seperti automasi rumah, penjagaan kesihatan dan pembuatan. Mereka juga boleh digunakan di bandar pintar.

Algoritma kecerdasan buatan membenarkan sistem menilai, belajar dan bertindak secara bebas

Algoritma kecerdasan buatan membenarkan sistem menilai, belajar dan bertindak secara bebas. Ia juga boleh digunakan untuk mencipta otak atau minda maya.

Teknologi direka bentuk sedemikian rupa sehingga ia boleh belajar daripada pengalaman dan mempunyai keupayaan semula jadi untuk mempelajari perkara baharu sendiri. Ini bermakna jika anda mahu peranti atau sistem anda mempelajari kemahiran tertentu, anda perlu memasukkan beberapa data ke dalamnya, sama ada sendiri atau oleh orang lain (mis., pekerja).

Pembelajaran mesin ialah satu lagi cabang kecerdasan buatan

Pembelajaran mesin ialah satu lagi cabang kecerdasan buatan. Ia membolehkan program menganalisis set data yang besar dan membuat keputusan sendiri apabila diperlukan. Pembelajaran mesin boleh digunakan untuk pelbagai tujuan, seperti klasifikasi imej, pengecaman pertuturan atau enjin pengesyoran.

Pembelajaran mesin menggunakan data untuk mempelajari corak untuk mengautomasikan proses yang memerlukan campur tangan manusia. Sebagai contoh, kenderaan autonomi (AV) mungkin menggunakannya untuk mengenali tanda lalu lintas dan keadaan jalan pada waktu malam supaya mereka tahu kelajuan memandu di jalan tertentu berdasarkan persekitaran mereka, dan bukannya bergantung semata-mata pada arahan yang diberikan oleh pereka bentuk atau pereka mereka yang biasa dengan jalan-jalan ini.

Pembelajaran mendalam ialah contoh terbaik pembelajaran mesin

Pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian neural buatan (ANN) untuk melaksanakan tugas pengecaman dan pengelasan corak . Ia bergantung pada ANN berbilang lapisan di mana setiap lapisan mempunyai berbilang neuron dan belajar daripada pengalaman lalu.

Otak manusia ialah contoh sistem pembelajaran yang mendalam kerana ia boleh melihat dan memproses maklumat dalam pelbagai cara. Keupayaan ini membolehkan kita memahami bahasa, mengenali wajah, membaca buku dan membuat keputusan berdasarkan pengalaman atau pengetahuan yang kita perolehi daripada situasi sebelumnya.

Kecerdasan buatan memerlukan banyak data

Teknologi kecerdasan buatan memerlukan banyak data dan pengeluar boleh menggunakan data yang dikumpul oleh peranti IoT. Lebih banyak data tersedia untuk melatih model AI, lebih baik prestasinya. Contohnya, jika anda mempunyai peranti IoT yang memantau suhu di rumah anda dan menghantar amaran kepada anda jika peranti itu mengesan perubahan di luar parameter biasa (seperti penurunan dua darjah), maka anda boleh melatih model ramalan menggunakan maklumat ini dan faktor lain, cth. Corak cuaca atau corak sejarah supaya peranti anda boleh meramalkan jika satu lagi keadaan sejuk akan datang tidak lama lagi.

Analisis jenis ini membantu mengurangkan kos yang berkaitan dengan menyelenggara peralatan seperti sistem pemanasan atau penghawa dingin kerana sistem ini direka khusus untuk suhu tinggi/rendah berdasarkan lokasinya walau bagaimanapun, jika ia digunakan sepanjang Tidak kerap; dipantau semasa kitaran hayat mereka, mereka akan beroperasi dengan kurang cekap dari semasa ke semasa kerana haus dan lusuh yang disebabkan oleh berbasikal antara kitaran pemanasan/penyejukan, terutamanya pada musim sejuk.

Internet Perkara dan kecerdasan buatan boleh digunakan untuk mengeluarkan arahan kepada mesin di rumah atau tempat kerja tanpa bercakap atau menaip

Seperti yang anda lihat daripada contoh di atas, Artificial Perisikan dan IoT adalah lebih daripada dua teknologi yang bekerjasama. Mereka sebenarnya saling melengkapi di beberapa kawasan, membolehkan orang ramai memberi arahan kepada mesin di rumah atau di tempat kerja tanpa perlu bercakap atau menaip.

Selain itu, mereka mempunyai faedah lain:

Menggunakan AI dalam aplikasi IoT membolehkan kami mencipta sistem yang boleh belajar daripada persekitaran mereka dan menyesuaikan diri dengan sewajarnya, ini menjadikan mereka Lebih cekap daripada pendekatan tradisional, yang mana fokus pada peraturan yang dipratentukan (cth., "Jika syarat ini dipenuhi, maka lakukan ini"). Sebagai contoh, kereta pandu sendiri mungkin lebih berkebolehan mengenali corak lalu lintas berbanding pemandu manusia kerana ia mempunyai akses kepada pelbagai data tentang keadaan jalan raya, termasuk ramalan cuaca. Oleh itu, jika terdapat hujan lebat dalam ramalan untuk lewat hari ini, kereta itu bukan sahaja akan tahu berapa banyak masa yang tinggal sebelum matahari terbenam, tetapi juga sama ada akan ada cahaya yang mencukupi semasa memandu di sekitar bandar mencari tempat letak kereta selepas gelap!

Kami telah membuat kesimpulan blog ini

Saya telah membincangkan semua aspek penting mengenai penggunaan AI untuk aplikasi IoT.

Kecerdasan buatan ialah satu cabang sains komputer yang melibatkan reka bentuk dan pembangunan ejen pintar, perisian yang dapat melihat persekitarannya dan mengambil tindakan untuk memaksimumkan peluang kejayaannya dalam mencapai matlamat tertentu. Ia telah digunakan dalam kejuruteraan, falsafah, undang-undang, biologi, dan ekonomi selama lebih daripada 50 tahun.

Sistem kecerdasan buatan (AI) pertama dicipta pada tahun 1956 oleh John McCarthy, yang membangunkan ujian pembelajaran mesin yang dipanggil "The Checkers Game" di mana dia bermain menentang dirinya sendiri , sehingga ia boleh mengalahkan lawan dalam sebuah pertandingan. cara menggunakan hanya peraturan logik; ini dilakukan menggunakan dua komputer yang disambungkan bersama oleh talian telefon - sistem kemudiannya menggunakan perkakasan khusus, tetapi masih dihadkan oleh kelajuan reka bentuk asal tersebut (Mereka hanya boleh mengendalikan satu keadaan permainan pada satu masa).

Akhirnya, kecerdasan buatan ialah salah satu teknologi yang paling menjanjikan dan akan memainkan peranan penting dalam menjadikan Internet Perkara berfungsi lebih pintar. Penggunaan kecerdasan buatan boleh membantu kita menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan pengumpulan data, analisis dan membuat keputusan.

Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah kecerdasan buatan memberikan nilai dalam aplikasi IoT?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!