گرچه برخی از سیستم های اینترنت اشیا برای کنترل رویدادهای ساده ساخته شده اند که در آن سیگنال حسگر واکنش متناظر را ایجاد می کند ، مانند روشن/خاموش کردن نور بر اساس تغییرات روشنایی محیط ، اما بسیاری از رویدادها انقدر پیچیده هستند که برنامه ها نیاز به تفسیر رویداد با استفاده از تکنیک های تحلیلی دارند. برای شروع اقدامات مناسب برای انجام این کار ، یک ساختار اینترنت اشیاء جدید که به عنوان هوش مصنوعی اشیا (AIoT) شناخته می شود، مطرح می شود. از هوش در لبه استفاده می شود و به دستگاه ها این امکان را می دهد که داده ها را درک کنند ، محیط اطراف خود را مشاهده کنند و تصمیم بگیرند که بهترین کار را انجام دهند، همه اینها با حداقل دخالت انسان قابل انجام است. همچنین میتوانید از خدمات مشاوره هوشمند سازی ابر زندگی برای کسب اطلاعات بیشتر و اقدام به هوشمند سازی کسب و کار خود استفاده کنید.
با استفاده از هوش مصنوعی ، دستگاه های AIoT نه تنها پیام رسان هایی هستند که اطلاعات را به مرکز کنترل می رسانند ، بلکه به ماشینهای هوشمندی تبدیل شده اند که قادر به انجام تجزیه و تحلیل خودگردان و عمل مستقل هستند.در واقع اینترنت اشیا مانند سیستم عصبی دیجیتال است. دستگاه های اینترنت اشیا میلیون ها مجموعه داده را از تجهیزات مختلف جمع آوری می کنند، اما هیچ تجزیه و تحلیل ندارند و نیاز به سنسورهای سخت افزاری دارد که به طور فیزیکی به ماشین ها متصل شوند تا داده ها بازیابی شوند اما AIoT مانند مغز است که سیستم عصبی را کنترل می کند، برای تصمیم گیری بهتر در کسب و کار AIoT ، که تصمیم گیری هوشمند را فراهم می کند ، نیاز به کد نرم افزاری دارد که توسط برنامه نویسان توسعه داده شده است تا کارهای خاصی را انجام دهد. AIoT ، در درجه اول برای کار مستقل و بدون پشتیبانی انسانی با تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری بهتر ایجاد می شوند.
برای مطالعه بیشتر درمورد کاربرد اینترنت اشیا در زندگی روزمره میتوانید به مقاله اینترنت اشیا و کاربرد آن در سلامت مراجعه کنید.
مزایای AIoT:
برای شکل دادن به آینده مدل کسب و کار شما در عصر 5G ، فناوری AIoT تنها در جایی تقویت می شود که هر شیء ، افراد و ماشین ها را به شکل معناداری به هم متصل می کند. داشتن ارتباط متقابل بین IoT و AI به سازمان ها کمک می کند تا به سطح بعدی حرکت کنند. اکنون که AI و IoT به صورت جداگانه حضور خود را در دنیای دیجیتال مشخص کرده اند ، بسیاری از شرکت های توسعه دهنده برنامه IoT برای مدیریت دستگاه های متصل به اینترنت اشیاء با تکنیک های هوش مصنوعی به سمت AIoT حرکت می کنندبیایید مزایای AIoT برای تجارت را بررسی کنیم:
1. تصمیمات تجاری هوشمند داده های جمع آوری شده از میلیون ها دستگاه IoT آنقدر عظیم است که تفکیک و استخراج اطلاعات مفید از آن را دشوار می کند. برای سازماندهی این داده های بدون ساختار در یک مجموعه داده معنی دار ، از الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای حذف داده های ناخواسته و استفاده از هر مدل تجاری استفاده می شود. در حال حاضر مدیران ارشد فناوری (CTOs)و دیگر تصمیم گیرندگان می توانند بر اساس بینش های ارزشمندی که از این داده ها به دست آمده است ، تصمیمات تجاری محکمی بگیرند.
2.تجربیات لذت بخش مشتری با فناوری اینترنت اشیاء مصنوعی ، رفتار مشتریان و چالش های آنها را دقیق تر بشناسید. به عنوان مثال ، دوربین نظارتی نه تنها برای تشخیص سرقت یا جنایت استفاده می شود ، بلکه به خواندن الگوی خرید مشتری نیز کمک می کند.AIoT داده های موجودی را جمع آوری کرده و به هم مرتبط می کند ، مانند اینکه کدام راهرو به سرعت دوباره پر می شود یا کجا کالاها به سرعت در حال خریداری هستند و در کدام راهرو هیچ بازدید مشتری مشاهده نشده است. از این رو ، سازمان های بزرگ می توانند عادات مشتری را با دقت بیشتری پیش بینی کرده و آن را به تجربه ای شخصی تر برای آنها تبدیل کنند.
3.پیش بینی های دقیق اینترنت اشیاء مصنوعی پیش بینی های سطح بعدی را برای دستیابی به نتایج دقیق ارائه می دهد. یکی از موارد استفاده قوی از AIoT ، ربات خودکار است که برای تحویل استفاده می شود. این ربات ها دارای سنسورهای داخلی هستند که داده های بازیابی شده از دستگاه های اینترنت اشیا را جمع آوری و ذخیره می کنند. این داده ها مانند آدرس های فیزیکی ، جزئیات جهت و اطلاعات ترافیک را ذخیره می کند.
پس از جمع آوری داده ها ، هوش مصنوعی که به سیستم ربات وارد می شود ، مسیرهای کم تراکم را تشخیص می دهد و با دور زدن مسیرهایی که تردد کمتری دارد ، تصمیم هوشمندانه ای می گیرد. سپس ، بسته را به آدرس مربوطه تحویل می دهد. چندین صنعت دیگر تکنیک های تجسم داده اینترنت اشیا را پیاده سازی کرده اند. اینها شامل ساختمانهای اداری با سنسورهای محیطی هوشمند و نرم افزار تشخیص چهره برای دریافت داده ها در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل رفتاری است.
برای آشنایی بیشتر با کارایی اینترنت اشیا میتوانید از مقاله اینترنت اشیا در حیطه مدیریت بهتر شهر بهره مند شوید.
محاسبات مرزی:
علوم داده و یادگیری عمیق و AIoT محاسبه لبه یا محاسبات مرزی: (پردازش داده ها در جایی که مورد نیاز است) محاسبه لبه یک فناوری محاسباتی توزیع شده است که محاسبات را به لبه یک شبکه اینترنت اشیا می رساند ، جایی که دستگاه های محلی قادرند داده های حساس به زمان را تا جایی که ممکن است به منبع خود پردازش کنند ، به جای اینکه داده ها را برای یک سرور کنترل متمرکز ارسال کنند. تحلیل و بررسی مزیت اصلی بازگرداندن پردازش داده ها به لبه این است که به داده های حسگر اجازه می دهد درست در محلی که تولید می شود پردازش شود ، که این امر تأخیر را از بین می برد و دستگاه ها و برنامه های محلی را قادر می سازد تا به صورت لحظه ای پاسخ دهند. در همین حال ، با فیلتر کردن داده های خام در نزدیکی منبع ، محاسبه لبه می تواند میزان داده های ارسال شده به ابر سازمانی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد ، هم استفاده از پهنای باند و هم بار تحلیلی را کاهش دهد.
یادگیری عمیق :
ماشین ها مانند انسان ها یاد می گیرند یادگیری عمیق شاخه ای پیشرفته از الگوریتم های هوش مصنوعی است که به طور فزاینده ای برای تجزیه و تحلیل تصاویر بصری در لبه ها استفاده می شود. یادگیری عمیق که یک فناوری کلیدی در پس بینایی رایانه ، وسایل نقلیه خودران ، روبات ها و بسیاری دیگر از ماشینهای مستقل با قابلیت بینایی است ، به رایانه ها آموزش می دهد تا الگوهای پیچیده را از داده های تصویر به منظور تشخیص و شناسایی اشیاء در عکسها و فیلمها-به روش مشابه یاد بگیرند. که مغز انسان انجام می دهد. یادگیری عمیق به رایانه اجازه می دهد الگوهای پیچیده را بسیار سریعتر و با دقت بیشتر تشخیص دهد ، در بسیاری موارد از عملکرد سطح انسان فراتر می رود.
این همچنین یک فناوری بسیار مبتنی بر داده است زیرا یک شبکه عصبی عمیق باید حجم زیادی از داده های آموزشی را به منظور افزایش دقت استنتاج دریافت کند. این امر IoT را به محیطی عالی برای یادگیری عمیق تبدیل می کند ، جایی که ماشین ها و حسگرهای به هم پیوسته دائماً داده های زیادی را تغذیه می کنند که مدل های یادگیری عمیق می توانند از آنها یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. استقرار هوش مصنوعی در لبه یک شبکه اینترنت اشیا همچنین به مدلهای یادگیری عمیق این امکان را می دهد که محیط خود را از نزدیکتر از گذشته مشاهده کنند و به آنها اجازه می دهد نتایج استنباط بهتری ارائه دهند.
