인공 지능이 조만간 IoT에 영향을 미칠까요?

이 데이터는 효과적으로 사용된다면 매우 귀중한 정보를 보유할 수 있습니다. 의사에게 실시간 통찰력을 제공하고, 산업 전반의 생산성을 높이고, 스마트 홈을 만들고, 도시에서 사고를 예측하고, 자율 주행 자동차 간의 통신을 제공하는 등의 데이터를 제공합니다.

이 데이터가 가져올 가능성은 무한하며 우리는 이 빅 데이터를 빠르고 정확하게 분석하고 처리하는 방법을 공식화해야 합니다.

그러나 이러한 데이터 홍수는 다음과 같은 몇 가지 문제도 수반합니다.

• 의미 있는 통찰력을 관리, 분석 및 생성하는 방법.
• 빠르고 정확한 분석을 보장하는 방법.
• 중앙 집중식 인텔리전스와 로컬 인텔리전스 간의 균형을 맞추는 방법.
• 개인화와 데이터 개인정보 보호 간의 균형을 맞추는 방법
• 보안 유지 방법.

그리고 인공 지능(AI)은 이러한 문제 중 일부를 제거하고 이 데이터를 이해하고 사물 인터넷(IoT)이 약속을 지키도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 IoT가 IoT를 채택할 비즈니스에 미칠 수 있는 이점과 영향을 효과적으로 향상시키고 배가시킵니다. 방대한 양의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 필요한 분석 기능을 제공합니다. 실제로 AI는 IoT를 성장시키고 다음 단계로 끌어올리는 핵심 촉매 중 하나입니다.

인공 지능은 실제로 다음과 같은 세 가지 수준에서 IoT의 성장을 도울 수 있습니다. –

1. 예측의 힘 – 가장 기본적인 수준에서 예측의 힘을 가능하게 할 수 있습니다. 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니까? 이를 통해 조직은 데이터를 사용하여 기계 또는 부품이 파손될 시기를 알 수 있으므로 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
2. 처방의 힘 – 보다 발전된 수준에서 행동을 유도하는 논리가 있는 지능형 센서는 정전이나 재해를 피하기 위해 우리가 무엇을 해야 하는지 알려줄 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 철도 트랙 센서는 트랙 오류에 대해 경고할 수 있으며, 자율 주행 차량은 차량이 차선 중앙에서 벗어날 때 경로를 수정할 수 있습니다.
3. 적응의 힘 – 최상위 수준에서 지속적인 데이터 피드를 기반으로 시스템은 사람의 개입 없이 최적의 조치를 취하는 방법을 학습할 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서 혈당 센서는 변화하는 환자 요구에 따라 인슐린 전달을 변경할 수 있습니다.

IoT와 AI는 상호 의존적이며 사일로에서 취급되어서는 안 된다고 생각합니다. 그들이 진정한 잠재력에 도달하기를 원한다면 둘 다 손을 잡고 앞으로 나아가야 합니다.

한편 IoT는 엄청난 양의 빅 데이터를 생성할 수 있고 이 데이터를 활용하기 위해 AI가 필요하고, 다른 한편으로는 AI가 성장하고 데이터 없이 조치를 취할 수 있는 시스템으로 이동할 수 있으려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 모든 인간 개입.

이제 기계가 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움을 줄 때입니다.

이 블로그의 저자는 TechMahindra의 IoT 프로젝트 관리자인 Tushar Bhatnagar입니다.