


AIoT-Revolution: Wie künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge unsere Welt verändern
Das rasante Wachstum des Internets der Dinge (IoT) wird durch sinkende Sensorkosten, die Verbreitung vernetzter Geräte und Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) vorangetrieben. Das Internet der Dinge ist ein Netzwerk aus eingebetteten Sensoren, Software, elektronischen Geräten und verbundenen physischen Objekten (Fahrzeuge, Geräte, Gebäude usw.), das es diesen Objekten ermöglicht, Daten zu sammeln und auszutauschen. Laut einem aktuellen McKinsey-Bericht könnte das IoT bis 2030 jährliche wirtschaftliche Auswirkungen von bis zu 12,6 Billionen US-Dollar haben.
Während das IoT noch in den Kinderschuhen steckt, stellt AIoT die nächste Welle des IoT dar, bei der künstliche Intelligenz genutzt wird, um Daten in Erkenntnisse und Maßnahmen umzuwandeln. AIoT hat das Potenzial, Branchen und Gesellschaft zu verändern, und zeigt bereits erste Auswirkungen. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Vorteile und aktuellen Einsatzmöglichkeiten von AIoT untersucht.
Was ist das Internet der Dinge?
Das Internet der Dinge (IoT) ist ein System verbundener Geräte (Dinge), die Daten sammeln und austauschen können. Die von diesen Geräten gesammelten Daten können genutzt werden, um Prozesse zu automatisieren, die Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen.
IoT-Geräte sind häufig mit Sensoren ausgestattet, die verschiedene Umgebungsbedingungen wie Temperatur, Licht und Geräusche erkennen können. Diese Sensoren können auch den Standort von Geräten verfolgen und erkennen, wann sie verwendet werden. IoT-Geräte können über verschiedene Technologien wie WLAN, Bluetooth und Mobilfunknetze eine Verbindung zum Internet herstellen. Schätzungen zufolge werden im Jahr 2021 25 Milliarden Geräte mit dem Internet der Dinge verbunden sein.
IoT-Geräte können zur Automatisierung verschiedener Aufgaben verwendet werden, zum Beispiel kann ein Sensor, der erkennt, wenn eine Tür geöffnet wird, zum Einschalten eines Lichts verwendet werden, oder ein Sensor, der erkennt, wenn ein Auto geparkt wird, kann zum automatischen Öffnen einer Tür verwendet werden Garagentor. IoT-Geräte können auch zum Sammeln von Daten zur Analyse verwendet werden. Beispielsweise können Sensoren, die die Anzahl der Personen verfolgen, die ein Geschäft betreten, zur Analyse von Kundenverkehrsmustern verwendet werden.
„KI“ in AIoT
KI spielt eine sehr wichtige Rolle in AIoT. Ohne künstliche Intelligenz (KI) wäre das IoT nur eine Ansammlung von Geräten, die mit dem Internet verbunden sind und Daten sammeln. Allerdings kann künstliche Intelligenz all diese Daten interpretieren und in nützliche Erkenntnisse umwandeln.
Nehmen wir als Beispiel ein Smart Home, um dies näher zu erläutern.
Angenommen, Sie haben einen angeschlossenen Thermostat in Ihrem Zuhause und dieser Thermostat sammelt Daten darüber, wie sich die Temperatur in Ihrem Zuhause im Laufe der Zeit ändert. Künstliche Intelligenz kann diese Daten nutzen, um die Effizienz von Heiz- und Kühlsystemen zu verbessern. KI kann dies durch Versuch und Irrtum erreichen, indem sie ständig dazulernt und ihre Algorithmen verbessert.
Wenn die KI beispielsweise feststellt, dass die Temperatur in Ihrem Zuhause zu kalt ist, passt sie die Einstellungen Ihrer Heizungsanlage entsprechend an. Die KI berücksichtigt auch andere Faktoren, wie zum Beispiel Wetter und Tageszeit. Dadurch kann KI die Leistung Ihrer Heiz- und Kühlsysteme kontinuierlich optimieren und Ihnen dabei Geld sparen.
Vorteile von AIoT
AIoT befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium, aber es beginnt bereits, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu verändern.
Die Vorteile von AIoT sind vielfältig:
- Zu Hause können AIoT-fähige Geräte die Temperatur steuern, Lichter einschalten und Türen öffnen.
- Am Arbeitsplatz kann AIoT die Produktivität, Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften der Mitarbeiter überwachen.
- Für Verbraucher kann AIoT das Leben einfacher und bequemer machen.
- Für die Gesellschaft als Ganzes kann AIoT uns dabei helfen, Ressourcen besser zu verwalten und die Umwelt zu schützen.
Mit zunehmender Reife der Technologie können wir mit weiteren erstaunlichen und transformativen AIoT-Anwendungen in unseren Häusern, am Arbeitsplatz und in unseren Gemeinden rechnen.
Vorteile von AIoT für Unternehmen
AIoT ist ein wachsendes Feld mit vielen potenziellen Vorteilen. Unternehmen, die AIoT einführen, können ihre Effizienz, Entscheidungsfindung, Anpassung und Sicherheit verbessern. Schauen wir uns die Vorteile für Unternehmen genauer an:
- Erhöhte Effizienz: Durch die Kombination von KI und IoT können Unternehmen Aufgaben und Prozesse automatisieren, die sonst manuell ausgeführt würden. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren und die Gesamtproduktivität steigt.
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Analyse mithilfe von KI können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, zu denen sie sonst keinen Zugang hätten, von der Produktentwicklung bis zum Marketing, was Unternehmen dabei helfen kann, intelligentere Entscheidungen zu treffen.
- Bessere Anpassung: Unternehmen können von IoT-Geräten gesammelte Daten nutzen, um maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen basierend auf den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden zu erstellen. Dies erhöht die Kundenzufriedenheit und -loyalität.
- Kosten senken: Unternehmen können die Arbeitskosten senken, indem sie Aufgaben und Prozesse automatisieren. Darüber hinaus kann AIoT Unternehmen dabei helfen, Energiekosten zu senken, indem es die Ressourcennutzung optimiert.
- Verbesserung der Sicherheit: Durch die Überwachung der Bedingungen und den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Identifizierung potenzieller Gefahren können Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um Unfälle und Verletzungen zu verhindern.
Branchenspezifische Vorteile von AIoT
AIoT hat das Potenzial, Branchen zu verändern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen:
- Im Gesundheitswesen kann AIoT zur Überwachung der Patientengesundheit, zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und zur Verbesserung der Behandlungswirksamkeit eingesetzt werden.
- AIoT kann in der Fertigung eingesetzt werden, um Produktionslinien zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Qualitätskontrolle zu verbessern.
- Im Einzelhandel kann AIoT dabei helfen, das Einkaufserlebnis zu personalisieren, den Kundenservice zu verbessern und Betrug zu verhindern.
AIoT in der heutigen Welt
AIoT wird in der heutigen Welt auf vielfältige Weise eingesetzt.
Smart Home
AIoT wird unter anderem in Smart Homes eingesetzt. Geräte im Haushalt, wie Thermostate, Lichter und Sicherheitskameras, können mit dem Internet verbunden und über Smartphones oder andere Geräte gesteuert werden. Mithilfe künstlicher Intelligenz können einige dieser Aufgaben automatisiert werden, beispielsweise das Ausschalten des Lichts oder der Heizung, wenn niemand zu Hause ist.
Intelligente Autos
AIoT wird auch in selbstfahrenden Autos eingesetzt. KI verarbeitet Daten von den Sensoren des Autos, wie Kameras, Radar und Lidar, um das Auto zu steuern. Autos können sich auch mit dem Internet verbinden, um Verkehrs- und Straßeninformationen zu erhalten.
Smart Healthcare
AIoT wird auch im Gesundheitswesen eingesetzt. Schätzungen zufolge werden in den nächsten sieben Jahren mehr als 30 % der IoT-Geräte ausschließlich im Gesundheitswesen eingesetzt. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um:
- medizinische Bilder wie Röntgen- und MRT-Bilder zu verarbeiten, um Krankheiten zu diagnostizieren
- Gesundheitsdaten von Patienten wie Herzfrequenz und Blutdruck zu verfolgen und Ärzte über etwaige Veränderungen zu informieren
- Patienten zu versorgen mit Informationen und Unterstützung
- Hilfe bei der Entwicklung neuer Medikamente
Smart Cities
Eine der vielversprechendsten Anwendungen von AIoT liegt im Bereich Smart Cities. Auf der ganzen Welt laufen bereits Smart-City-Projekte, und AIoT wird voraussichtlich eine wichtige Rolle bei diesen Projekten spielen. AIoT kann dazu beitragen, Verkehrsstaus zu bewältigen, den Energieverbrauch zu optimieren und die öffentliche Sicherheit zu verbessern.
Tragbare Technologie
AIoT ist für tragbare Technologie nützlich, da es dabei helfen kann, Benutzerbedürfnisse und -präferenzen zu verfolgen und vorherzusagen. Wenn ein Benutzer beispielsweise eine Smartwatch trägt, kann AIoT mehr über den Tagesablauf des Benutzers erfahren und verschiedene Aktivitäten vorschlagen, die dem Benutzer Spaß machen könnten. Darüber hinaus trägt AIoT dazu bei, die Gesamteffizienz tragbarer Technologie zu verbessern.
Zusammenfassung
AIoT kann unser Leben in vielerlei Hinsicht einfacher machen. Von der Steuerung der Temperatur in unseren Häusern bis hin zur Bereitstellung von Wegbeschreibungen wird AIoT langsam in unser tägliches Leben integriert. Trotz einiger Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit scheinen die potenziellen Vorteile von AIoT die Risiken zu überwiegen. Da wir zunehmend auf Technologie angewiesen sind, könnte AIoT in Zukunft eine größere Rolle in unserem Leben spielen.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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