Сочетание Интернета вещей и машинного обучения делает наше будущее умнее
Введение
Интернет вещей (IoT) – это сеть встроенных устройств, интеллектуальных устройств и компьютеров, оснащенных датчиками, которые могут взаимодействовать друг с другом, а также отправлять и получать пакеты данных через сеть. Эти устройства могут взаимодействовать с реальным миром через датчики и управлять системой или перемещать ее с помощью приводов, которые являются сердцем системы Интернета вещей.
Машинное обучение и Интернет вещей тесно связаны в том смысле, что многие организации, использующие машинное обучение и приложения на основе искусственного интеллекта, полагаются на терабайты данных, собранных с помощью Интернета вещей и встроенных устройств. Этот da можно использовать для анализа данных и прогнозного анализа, а также для создания умного мира, в котором немногие устройства IoT, подключенные к сети и Интернету, могут принимать собственные решения на основе типа алгоритмов искусственного интеллекта, работающих на них.
В чем идея объединения Интернета вещей с машинным обучением и искусственным интеллектом?
И Интернет вещей, и машинное обучение имеют свои сильные стороны, преимущества и недостатки. Объединение обеих сильных сторон для производства более интеллектуальных устройств является потребностью времени и сегодня открыто исследуется и разрабатывается многими крупными организациями. В настоящее время организации обладают емкостью и эффективностью ресурсов, вычислительными мощностями SOC и возможностями Интернета для производства высокоинтеллектуальных устройств, использующих эффективные алгоритмы машинного обучения на стороне пользователя, и могут иметь множество датчиков, способных собирать различные виды данных.
Данные, полученные таким образом через устройства IOT, служат стимулом для интенсивных исследований, анализа и разработки моделей искусственного интеллекта, позволяющих принимать обоснованные решения. благодаря этому многие такие отрасли резко увеличили свой бизнес. Теперь они могут предоставлять более качественные услуги с более высокой эффективностью и точностью, а также повышать удовлетворенность клиентов за счет сочетания Интернета вещей с машинным обучением.
Совместное использование Интернета вещей и машинного обучения
Устройства Интернета вещей, оснащенные функциональными датчиками, производят массу данных. Эти данные используются для анализа тенденций и запуска мощных алгоритмов машинного обучения, которые могут прогнозировать и принимать полезные решения. Подпитывает инновации и исследования. Многие из этих алгоритмов могут быть упакованы и развернуты на устройствах Интернета вещей, которые могут выполнять логические выводы, и такие устройства могут принимать решения в режиме реального времени на основе входных данных.
Например, интеллектуальная камера дорожного движения, работающая на базе искусственного интеллекта, и такие устройства, как Raspberry Pi, могут запускать модели обнаружения изображений/видеопотоков, которые могут идентифицировать людей, не носящих шлем. Такая технология может помочь ГИБДД в задержании виновных в нарушении правил дорожного движения.
Другим примером могут быть алгоритмы и устройства Интернета вещей, которые могут помочь фермерам максимизировать орошение и использование удобрений в режиме реального времени, что может увеличить урожай и сократить отходы.
Преимущества Интернета вещей с машинным обучением
Повышение производительности предприятий и организаций за счет автоматизации ряда процессов. Например, возможность профилактического обслуживания устанавливать сигнализацию о ремонте деталей машин, чтобы уменьшить износ и тем самым предотвратить выход машины из строя.
Улучшение анализа и обработки данных, поскольку устройства Интернета вещей могут генерировать огромное количество данных, которые служат топливом для исследований и анализа ИИ. Например, организации могут извлечь полезную информацию из данных и принять обоснованные решения.
Это помогает снизить общие затраты, поскольку помогает предотвратить простои в производстве и повышает эффективность машин. Организации могут получить большую выгоду от интеграции.
Какие отрасли наиболее активно используют Интернет вещей с машинным обучением?
В обрабатывающей промышленности Интернет вещей с машинным обучением может автоматизировать производственные процессы и прогнозировать простои оборудования. Это может помочь устранить проблемы и снизить затраты на эксплуатацию и ремонт.
В здравоохранении ценная информация о состоянии пациентов, получаемая с помощью умных гаджетов, таких как фитнес-браслеты, может предоставлять ценные данные, очень полезные для врачей и в целом пациентов, с помощью которых они могут контролировать состояние своего здоровья.
В сфере логистики и транспорта мы можем использовать устройства определения местоположения в режиме реального времени с питанием от GPS, которые могут оптимизировать маршрут и, таким образом, сократить расход топлива.
Они используются в сельском хозяйстве вместе с интеллектуальными ирригационными устройствами, которые могут помочь фермерам повысить урожайность сельскохозяйственных культур, а также помочь в борьбе с вредителями.
Заключение
Сочетание Интернета вещей с машинным обучением — это горячая и популярная область исследований и приложений, которая сегодня укоренилась во всех секторах. Поскольку оборудование и ресурсы сегодня становятся все более дешевыми, а доступ к Интернету становится все более дешевым для каждого человека, отрасли внедряют инновации и пожинают плоды этого объединения.