


Wie verändert künstliche Intelligenz (KI) das Internet der Dinge (IoT)?
Künstliche Intelligenz erschließt das wahre Potenzial des Internets der Dinge, indem sie es Netzwerken und Geräten ermöglicht, aus vergangenen Entscheidungen zu lernen, zukünftige Aktivitäten vorherzusagen und die Leistung und Entscheidungsfähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.
Im letzten Jahrzehnt hat sich das Internet der Dinge in der gesamten Geschäftswelt immer weiter durchgesetzt. Die Nutzung von IoT-Geräten und deren Datenfunktionen zum Aufbau oder zur Optimierung Ihres Unternehmens hat eine neue Ära der Geschäfts- und Verbrauchertechnologie eingeläutet. Jetzt, da Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen die Möglichkeiten von IoT-Geräten mithilfe des „Künstliche Intelligenz Internet der Dinge“ (AIoT) erschließen, kommt die nächste Welle.
Verbraucher, Unternehmen, Volkswirtschaften und Branchen, die AIoT einführen und in es investieren, können seine Leistungsfähigkeit nutzen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. IoT sammelt Daten und KI analysiert sie, um intelligentes Verhalten zu simulieren und den Entscheidungsprozess mit minimalem menschlichen Eingriff zu unterstützen.
Warum das Internet der Dinge künstliche Intelligenz braucht
Das Internet der Dinge ermöglicht es Geräten, miteinander zu kommunizieren und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Maßnahmen zu ergreifen. Die Leistung dieser Geräte hängt von den bereitgestellten Daten ab. Um für die Entscheidungsfindung nützlich zu sein, müssen Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden.
Dies stellt Organisationen vor Herausforderungen. Da IoT-Anwendungen zunehmen, haben Unternehmen Schwierigkeiten, Daten effizient zu verarbeiten und für reale Entscheidungen und Erkenntnisse zu nutzen.
Dies ist auf zwei Probleme zurückzuführen: Cloud und Datenübertragung. Die Cloud kann nicht skaliert werden, um alle Daten von IoT-Geräten zu verarbeiten, und die Bandbreite für die Übertragung von Daten von IoT-Geräten in die Cloud ist begrenzt. Unabhängig von der Größe und Komplexität des Kommunikationsnetzwerks kann die von IoT-Geräten erfasste Datenmenge zu Verzögerungen und Überlastungen führen.
Einige IoT-Anwendungen basieren auf einer schnellen Entscheidungsfindung in Echtzeit, beispielsweise selbstfahrende Autos. Um die Effizienz und Sicherheit zu verbessern, müssen selbstfahrende Autos Daten verarbeiten und sofortige Entscheidungen treffen (genau wie Menschen). Sie sind nicht durch Latenz, unzuverlässige Verbindungen und geringe Bandbreite eingeschränkt.
Selbstfahrende Autos sind nicht die einzigen IoT-Anwendungen, die auf solch schnelle Entscheidungsfindung angewiesen sind. Die Fertigung integriert bereits IoT-Geräte, und in Notsituationen können Verzögerungen oder Verzögerungen Prozesse beeinträchtigen oder die Kapazität einschränken.
Aus Sicherheitsgründen werden biometrische Daten häufig verwendet, um den Zugang zu bestimmten Bereichen einzuschränken oder zu ermöglichen. Ohne schnelle Datenverarbeitung kann es zu Verzögerungen kommen, die sich auf Geschwindigkeit und Leistung auswirken, ganz zu schweigen von Risiken in Notsituationen. Diese Anwendungen erfordern eine extrem niedrige Latenz und hohe Sicherheit. Daher muss die Bearbeitung am Rand erfolgen. Eine Datenübertragung in die Cloud und zurück ist nicht möglich.
Vorteile von AIoT
Jeden Tag generieren IoT-Geräte etwa 1 Milliarde GB an Daten. Bis 2025 wird die weltweite Zahl der IoT-Geräte voraussichtlich 42 Milliarden erreichen. Mit dem Wachstum des Netzwerks wachsen auch die Daten.
Da sich Bedürfnisse und Erwartungen ändern, reicht IoT nicht aus. Die Datenmengen nehmen zu und schaffen mehr Herausforderungen als Chancen. Barrieren schränken die Einblicke und Möglichkeiten aller Daten ein, aber intelligente Geräte können dies ändern und es Unternehmen ermöglichen, das wahre Potenzial ihrer Unternehmensdaten auszuschöpfen.
Mit künstlicher Intelligenz können IoT-Netzwerke und -Geräte aus vergangenen Entscheidungen lernen, zukünftige Aktivitäten vorhersagen und die Leistung und Entscheidungsfähigkeit kontinuierlich verbessern. KI ermöglicht es Geräten, „selbst zu denken“, Daten zu interpretieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, ohne Verzögerungen und Überlastungen, die durch die Datenübertragung verursacht werden.
AIoT bringt Unternehmen vielfältige Vorteile und bietet leistungsstarke Lösungen für die intelligente Automatisierung.
1. Ausfallzeiten vermeiden
Einige Branchen sind durch Ausfallzeiten eingeschränkt, beispielsweise die Offshore-Öl- und Gasindustrie. Ein unerwarteter Geräteausfall kann zu kostspieligen Ausfallzeiten führen. Um dies zu vermeiden, kann AIoT Geräteausfälle im Voraus vorhersagen und Wartungsarbeiten planen, bevor ernsthafte Probleme an den Geräten auftreten.
2. Verbessern Sie die betriebliche Effizienz
Künstliche Intelligenz verarbeitet die großen Datenmengen, die in IoT-Geräte eingehen, und erkennt zugrunde liegende Muster effektiver als Menschen. Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen kann diese Fähigkeit verbessern, indem sie Betriebsbedingungen vorhersagt und Ergebnisse verbessert.
3. Unterstützen Sie neue und verbesserte Produkte und Dienstleistungen.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird ständig verbessert, wodurch die Kommunikation zwischen Geräten und Menschen effektiver wird. AIoT kann neue oder bestehende Produkte und Dienstleistungen verbessern, indem es eine bessere Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.
4. Risikomanagement verbessern
Risikomanagement ist notwendig, um sich an das sich schnell ändernde Marktumfeld anzupassen. Künstliche Intelligenz mit IoT kann Daten nutzen, um Risiken vorherzusagen und ideale Reaktionen zu priorisieren, wodurch die Sicherheit der Mitarbeiter verbessert, Cyber-Bedrohungen gemindert und finanzielle Verluste minimiert werden.
Industrielle Schlüsselanwendungen von AIoT
AIoT hat viele Branchen revolutioniert, darunter Fertigung, Automobilindustrie und Einzelhandel. Nachfolgend finden Sie einige häufige Anwendungen von AIoT in verschiedenen Branchen.
Fertigung
Hersteller nutzen IoT für die Geräteüberwachung. AIoT geht noch einen Schritt weiter und kombiniert Dateneinblicke von IoT-Geräten mit Funktionen der künstlichen Intelligenz, um prädiktive Analysen bereitzustellen. Mit AIoT können Hersteller proaktiv an Lagerbeständen, Wartung und Produktion teilnehmen.
Robotik in der Fertigung kann den Betrieb erheblich verbessern. Roboter können mit Sensoren zur Datenübertragung und künstlicher Intelligenz ausgestattet werden, sodass sie kontinuierlich aus Daten lernen können, was im Herstellungsprozess Zeit spart und Kosten senkt.
Vertrieb und Marketing
Retail Analytics nutzt Datenpunkte von Kameras und Sensoren, um die Bewegungen der Kunden zu verfolgen und ihr Verhalten in einem stationären Geschäft vorherzusagen, beispielsweise wie lange es dauert, bis sie zur Kasse gelangen. Dies kann genutzt werden, um Personalbesetzungen zu empfehlen, die Produktivität der Kassierer zu verbessern und so die allgemeine Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Große Einzelhändler können AIoT-Lösungen nutzen, um den Umsatz durch Kundeneinblicke zu steigern. Daten wie das mobilbasierte Nutzerverhalten und die Annäherungserkennung liefern wertvolle Erkenntnisse, die genutzt werden können, um den Kunden beim Einkaufen personalisierte Marketingkampagnen anzubieten und so die Kundenfrequenz in stationären Geschäften zu erhöhen.
Automotive
AIoT hat ein breites Anwendungsspektrum in der Automobilindustrie, einschließlich Reparaturen und Rückrufen. AIoT kann ausgefallene oder defekte Teile vorhersagen und Daten von Rückruf-, Garantie- und Sicherheitsbehörden kombinieren, um zu sehen, welche Teile möglicherweise ausgetauscht werden müssen, und um Kunden Serviceprüfungen anzubieten. Letztendlich erlangt das Fahrzeug einen besseren Ruf hinsichtlich seiner Zuverlässigkeit und der Hersteller gewinnt das Vertrauen und die Loyalität seiner Kunden.
Selbstfahrende Autos sind eine der bekanntesten und möglicherweise aufregendsten Anwendungen von AIoT. Durch künstliche Intelligenz und das intelligente Internet der Dinge können selbstfahrende Autos das Verhalten von Fahrern und Fußgängern in verschiedenen Situationen vorhersagen und so das Fahren sicherer und effizienter machen.
Gesundheitsversorgung
Eines der Hauptziele einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung ist die Ausweitung auf alle Gemeinden. Unabhängig von der Größe und Komplexität des Gesundheitssystems stehen Ärzte unter zunehmendem Zeit- und Arbeitsdruck und verbringen immer weniger Zeit mit ihren Patienten. Die Bereitstellung einer qualitativ hochwertigen Gesundheitsversorgung ohne Verwaltungsaufwand ist eine gewaltige Herausforderung.
Medizinische Einrichtungen generieren ebenfalls große Datenmengen und erfassen große Mengen an Patienteninformationen, einschließlich Bildgebungs- und Testergebnissen. Diese Informationen sind wertvoll und notwendig, um die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, aber nur, wenn Gesundheitseinrichtungen schnell darauf zugreifen können, um Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu treffen.
Die Kombination von IoT und KI hat bei diesen Erkrankungen viele Vorteile, darunter die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, die Ermöglichung von Telemedizin und Fernversorgung von Patienten sowie die Reduzierung des Verwaltungsaufwands für die Überwachung der Patientengesundheit in Einrichtungen. Am wichtigsten ist vielleicht, dass AIoT Patienteninformationen verarbeiten kann, um eine effektive Triage der Patienten sicherzustellen und so kritische Patienten schneller als Menschen zu identifizieren.
Machen Sie sich bereit für die Zukunft mit AIoT
Künstliche Intelligenz und IoT sind die perfekte Kombination von Fähigkeiten. Künstliche Intelligenz erweitert die Fähigkeiten des Internets der Dinge durch intelligente Entscheidungsfindung, und das Internet der Dinge fördert die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz durch Datenaustausch. Letztendlich wird die Kombination beider den Weg für eine neue Ära von Lösungen und Erfahrungen ebnen, die das Geschäft in zahlreichen Branchen verändern und gemeinsam neue Möglichkeiten schaffen wird.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

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

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

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

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
