사물 인터넷에 인공 지능이 필요한 이유

Hyperlink InfoSystem의 Harnil Oza

인공 지능(AI)과 사물 인터넷(IoT)은 미래의 공상 과학 이미지를 투영하는 용어입니다. 두 가지 모두 2018년에 비즈니스 중단을 일으키는 것으로 확인되었습니다. 실제로 Hyperlink InfoSystem의 CEO인 Harnil Oza는 말합니다. 두 개념은 과거 어느 때보다 오늘날 더 현실적입니다.

그러나 기업이 IoT의 잠재력을 완전히 인식하려면 IoT가 빠르게 발전하는 인공 지능(AI) 기술과 결합되어야 합니다. 이를 통해 "지능형 기계"가 스스로 생각하고 원인에 대한 완전한 지식과 최소한의 인간 개입 없이 결정을 내릴 수 있습니다.

IoT '혁명'

"사물 인터넷"의 개념은 여기에서 유지됩니다. 몇 년 전 기술 컨퍼런스에서 미래 지향적인 용어로 등장한 것이 이제 네트워크의 다음 프론티어를 보는 연구원과 기업가의 어휘의 일부가 되었습니까? 그러나 문제는 남아 있습니다. 사물 인터넷이란 무엇입니까?

개념의 가장 간단한 버전은 모든 종류의 장치, 특히 수십 년 동안 네트워크에 액세스하지 않고도 작동하는 일상 생활의 컴퓨터에 인터넷 연결을 제공하는 것을 의미합니다. 따라서 냉장고, 텔레비전, 시계, 스피커, 심지어 자동차까지 등장합니다. 그러나 전문가들은 이 문제가 더 나아가 진정한 혁명이 될 수 있다고 말합니다.

사물 인터넷(IoT)은 보다 지능적인 생태계의 손에서 사람들이 삶을 개선하고 단순화할 수 있도록 하는 기술로 자리 잡고 있습니다. IoT는 세탁기 작동과 같은 기본적인 요구 사항을 충족하거나 사용자가 홈 보안 시스템에 액세스할 수 있도록 합니다. 트렌드나 라이프스타일을 넘어 패러다임이 될 것입니다.

때때로 해당 분야의 앱 개발자는 IoT를 4차 산업 혁명의 동인으로 언급합니다. IoT는 광범위한 영역을 포괄하는 기술 변화를 촉발했기 때문입니다. 가트너 의 예측은 2020년까지 전 세계적으로 208억 개의 연결된 사물이 사용될 것이라고 예측했습니다. IoT의 발전은 많은 앱 개발자의 효율성, 생산성 및 안전성 향상뿐만 아니라 사람들의 삶을 촉진하는 기회를 자극합니다. 그리고 세계의 IT 기업.

합동 작업의 IoT 및 AI

반면에 AI는 IoT에서 수집한 데이터를 기반으로 분석 및 의사 결정을 수행할 수 있는 엔진 또는 "두뇌"입니다. 즉, IoT는 데이터를 수집하고 AI는 데이터를 처리하여 의미를 부여합니다. 스포츠 추적 장치와 Google에서 개인 수준에서 이러한 시스템의 공동 작동을 관찰할 수 있습니다. 홈, 아마존 's Alexa 또는 Apple 's Siri.

연결된 장치가 많아지면 회사에 놀라운 지식을 제공할 수 있는 잠재력이 있는 더 많은 데이터가 제공되지만, 이는 모든 것을 분석하는 방법이라는 새로운 과제를 제시합니다. 이러한 데이터의 수집은 데이터를 이해할 수 있는 해석 시스템이 없는 한 누구에게도 도움이 되지 않습니다. AI가 작동하는 곳입니다. 방대한 양의 데이터를 인공 지능의 역할에 관련성 있고 중요하게 만듭니다.

사물 인터넷에서 수집한 데이터를 인공 지능을 사용하여 분석하면 앱 개발자와 회사는 분석된 데이터의 패턴을 식별하고 이해하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 소비자와 앱 개발자 모두에게 다양한 이점을 수반합니다. 이를 통해 앱 개발자는 IT 산업에서 IoT 제품 및 혁신에 대한 솔루션을 찾을 수 있습니다.

IoT 데이터의 예:

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자연 재해를 예측하고 인구 조사 및 밀도에 도움이 되는 데이터입니다.

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임플란트에 대한 실시간 정보를 의사에게 제공하는 데이터입니다.

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연결된 기기로 더 스마트한 가정으로 이끄는 데이터

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대여 차량 간의 필수 통신을 제공하는 데이터입니다.

그러나 앱 개발자가 IoT 데이터의 모든 이점을 얻으려면 다음을 개선해야 합니다.

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AI 및 IoT 데이터 분석

AI에 유용할 수 있는 사물의 인터넷 데이터 분석에는 네 가지 유형이 있습니다.

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스트리밍 데이터 시각화 – 지능적인 방식으로 데이터를 정의, 검색 및 표시하여 스트리밍 데이터를 즉시 처리하여 지연 없이 의사 결정 프로세스를 촉진합니다.

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시계열 데이터의 정확성 – 데이터의 높은 정확도와 무결성으로 수집된 데이터에 대해 높은 수준의 신뢰도를 유지합니다.

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예측 및 고급 분석 – 수집, 발견 및 분석된 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있는 매우 중요한 단계입니다.

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지리 공간 및 실시간 위치(물류 데이터):데이터의 조용하고 통제된 흐름을 유지합니다.

1. 사물 인터넷 애플리케이션의 AI:

예를 들어, 시각적 매크로데이터를 통해 컴퓨터는 이미지의 맥락을 이해하는 새로운 AI 응용 프로그램을 통해 화면의 이미지를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

사용자의 미각을 사로잡는 새로운 레시피를 만들고, 개인에게 최적화된 메뉴를 만들고, 현지 재료에 자동으로 적응하는 인지 시스템.

최신 센서를 사용하면 컴퓨터가 사용자 환경에 대한 정보를 오디오 형식으로 수집하여 "듣게" 됩니다. 예방 및 예측 유지보수:이러한 상황이 발생할 수 있는 장소와 시간을 예측하고 예방하여 고장이나 누출이 발생하기 전에 수백만 개의 회사를 구하십시오.

IoT에서 AI가 직면한 과제

호환성 – IoT는 시간과 공간이 근본적으로 다른 많은 부품과 시스템의 집합체입니다.

복잡성 – IoT는 많은 움직이는 부품과 끊임없는 데이터 흐름이 있는 복잡한 시스템으로 매우 복잡한 생태계를 만듭니다.

윤리적, 법적 문제:전례가 없고 빠르게 등장하는 새로운 법률과 사례로 테스트되지 않은 영역을 구성하는 많은 기업에게 새로운 세상입니다.

결론

IoT는 매우 인상적이지만 실제로는 이를 활용할 수 있는 우수한 인공 지능 시스템 없이는 별 소용이 없습니다. 두 기술 모두 우리가 생각하는 만큼 완벽하게 작동하려면 동일한 수준의 개발을 달성해야 합니다.

과학자들은 안전하고 효과적인 사물 인터넷을 실현하기 위해 더 스마트한 데이터 분석 소프트웨어 및 장치를 얻는 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다. AI의 발전이 IoT의 발전보다 뒤처져 있기 때문에 이런 일이 일어나기까지는 시간이 걸릴 수 있지만 그럼에도 불구하고 가능성은 여전히 ​​있습니다.

사물 인터넷의 기능에 인공 지능을 통합하는 것은 오늘날 IoT를 기반으로 하는 디지털 생태계의 성공을 위한 조건으로 빠르게 자리잡고 있습니다. 따라서 기업은 AI와 IoT를 결합하여 가치를 얻을 수 있는 방법을 파악하거나 향후 업데이트에 직면해 있는지 파악하기 위해 신속하게 움직여야 합니다.

IoT에서 생성된 이러한 데이터에 보조를 맞추고 여기에 포함된 숨겨진 지식을 얻을 수 있는 유일한 방법은 인공 지능을 IoT의 궁극적인 촉매로 사용하는 것입니다.

이 블로그의 작성자는 Harnil Oza는 Hyperlink InfoSystem의 CEO입니다.

저자 정보:

Harnil Oza는 미국과 인도에 기반을 둔 모바일 앱 개발 회사인 Hyperlink InfoSystem의 CEO로, 주로 Android 및 iOS 플랫폼에서 최고의 모바일 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하는 앱 개발자 팀을 보유하고 있습니다.