


Was ist AIoT? Warum ist es plötzlich zu einem Mainstream-Trend in der intelligenten Fertigung geworden?
Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) entstehen intelligente Geräte, die autonom lernen, analysieren und Entscheidungen treffen können, um den Menschen ein angenehmeres Leben zu ermöglichen. Beispielsweise können autonomes Fahren und intelligente tragbare Geräte in verschiedenen Branchen weit verbreitet sein.
In diesem Artikel wird kurz vorgestellt, was AIoT ist. Welche Schlüsseltechnologien sind für AIoT erforderlich? Und welche Vorteile kann AIoT bringen?
Was ist AIoT?
AIoT ist der vollständige englische Name für „Artificial Intelligence Internet of Things“. Wie der Name schon sagt, kombiniert es die beiden Technologien Künstliche Intelligenz (KI) und Internet der Dinge (IoT). KI) und Internet der Dinge (IoT) Die Beziehung zwischen IoT ist genau wie zwischen dem menschlichen Gehirn und den Sinnen, wobei die Sinne genutzt werden, um Umgebungsinformationen zu sammeln und sie zur Reaktion an das Gehirn weiterzuleiten. Daher kann die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge (IoT) eine höhere Effizienz erzielen, die Datenverwaltung und -analyse verbessern und gleichzeitig die Interaktion zwischen Mensch und Maschine verbessern.
AIoT gemeinsame Technologien und Geräte
müssen neu ausgerichtet werden. Der Inhalt geschrieben ist: (1) Eingebettete Systeme und Sensoren
Traditionelle IoT-Datenerfassungsmethoden verwenden meist Sensoren, die mit eingebetteten Systemen ausgestattet sind. Nach der Erfassung der Daten werden diese zur Berechnung in die Cloud hochgeladen.
Derzeit entwickeln sich eingebettete Systeme schrittweise in Richtung Miniaturisierung und Intelligenz und es werden Sensoren eingeführt. Wenn ein eingebettetes Gerät über Fähigkeiten zur künstlichen Intelligenz verfügt, kann es zur Echtzeitverarbeitung an den Sensor übergeben werden. Die vom Sensor empfangenen Daten müssen nicht unbedingt zur Berechnung an die Cloud zurückgesendet werden, sondern können sofort am Edge-Knoten verarbeitet werden. Dies ist das sogenannte „Edge Computing“. Es kann auch dort normal ausgeführt werden, wo kein Netzwerk vorhanden ist. und „Software“
Mit zunehmender Anzahl an Sensoren nimmt auch die Menge der erfassten Daten zu. Die ursprünglich eingesetzten Datenanalysetools sind der Geschwindigkeit des Datenwachstums nicht mehr gewachsen und die personellen Ressourcen sind begrenzt. Daher ist die Notwendigkeit einer Integration mit künstlicher Intelligenz sehr dringend geworden. Mit der Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz können Sie die kontinuierlich anfallenden Big Data voll ausnutzen und analysieren und eine maximale Umsatzumwandlung erzielen.
Um schnell Rechenergebnisse in Big Data zu erhalten, müssen Sie in der Regel Workstations oder Server verwenden, die auf die Bewältigung hoher Arbeitslasten spezialisiert sind Computer können die für Hochgeschwindigkeitsrechnen erforderliche Leistung unterstützen.
(3) 5G-Kommunikationstechnologie
„Hohe Geschwindigkeit“, „Große Verbindung“ und „Geringe Latenz“ sind die drei Hauptmerkmale von 5G. Unter ihnen ist „Geringe Latenz“ einer der Schlüssel zur Popularisierung von AIoT. Dies bezieht sich auf Das empfangende Ende der Daten kann die Anfrage vom sendenden Ende sofort empfangen und sofort antworten.
Vorteile, die AIoT für Unternehmen bringen kann
(1) Verbesserung der betrieblichen Effizienz
AIoT kann Betriebsmuster in Echtzeit analysieren, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und sie als Betriebsbedingungen festlegen und so dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Arbeit zu verbessern Effizienz
Was verbessert werden muss, ist das Risikomanagement
AIoT-Technologie kann durch prädiktive Analysen proaktiv Gerätewartungspläne erstellen, um Geräteanomalien oder -ausfälle zu vermeiden und so die Sicherheit zu verbessern und Verluste durch Geräteausfallzeiten zu reduzieren
(3) Verbessern Sie das Kundenerlebnis
AIoT verfügt über die Fähigkeit, aus Daten zu lernen, zu analysieren und Entscheidungen zu treffen, und kann sich auf der Grundlage der Datenansammlung kontinuierlich weiterentwickeln, um Kundenbedürfnisse umfassender zu analysieren und personalisierte und maßgeschneiderte Dienste bereitzustellen, wodurch die Kundenzufriedenheit erheblich verbessert wird. Nach dem Umschreiben: AIoT verfügt über die Fähigkeit, aus Daten zu lernen, zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig kann es sich auf der Grundlage der Datenansammlung kontinuierlich weiterentwickeln, um Kundenbedürfnisse umfassender zu analysieren, personalisierte und maßgeschneiderte Dienste bereitzustellen und die Kundeneffizienz erheblich zu verbessern . Zufriedenheit
Reduzierte Betriebskosten
Da AIoT die Datenanalyse und -berechnung schrittweise in die Edge-Verarbeitung integriert, kann es die in die Cloud übertragene Datenmenge reduzieren, die Netzwerklast verringern und die Kosten im Zusammenhang mit Cloud-Diensten oder Cloud-Verbindungen senken.
Die beiden großen Herausforderungen, denen AIoT derzeit gegenübersteht
(1) Vollständiger Kommunikationssicherheitsmechanismus
Mit dem Aufkommen einer Ära, in der alles mit dem Internet verbunden werden kann, nehmen auch die Herausforderungen an die Kommunikationssicherheit zu. Der Datenverarbeitungsprozess von AIoT lässt sich grob in mehrere Schritte wie Erhebung, Übermittlung, Berechnung und Entscheidungsfindung unterteilen. Ob auf der Sensorseite, Geräteseite oder Anwendungsseite: Sobald Daten über das Netzwerk übertragen werden, sind sie mit Kommunikationssicherheitsrisiken konfrontiert. Daher ist der Schutz der Datensicherheit das Hauptziel der IT und stellt sicher, dass die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten stets gewahrt bleibt
Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: (2) Stabile Netzwerkverbindung
Mit der Entwicklung des Internet of Everything Die Menschen machen sich mehr Sorgen darüber, dass die Netzwerkabhängigkeit auch immer stärker wird. Obwohl AIoT Computing am Edge durchführen kann, ohne alle Daten in die Cloud hochladen zu müssen, ist es für die Datenspeicherung und das Cloud-Computing dennoch auf das Netzwerk angewiesen. Daher ist es auch ein Thema, auf das bei der Implementierung von AIoT geachtet werden muss, wie die Stabilität des Netzwerks aufrechterhalten und Stromausfälle vermieden werden können, die dazu führen, dass das gesamte System nicht mehr läuft.
AIoT-FAQ
Was ist der Unterschied zwischen AIoT und IoT? ?
In den letzten Jahren ist IoT weithin bekannt geworden und später wurden Wörter wie AIOT und IIOT abgeleitet. Was ist der Unterschied zwischen ihnen?
In der Vergangenheit spielte die IoT-Technologie eine wichtige grundlegende Rolle bei der Erfassung, indem sie gesammelte Daten zur Analyse, Berechnung oder Weitergabe in die Cloud hochlud und eine zuverlässige Informationskommunikation bereitstellte, die bei der Entscheidungsfindung und -findung hilft.
AIoT ist keine brandneue Technologie, sondern eine Kombination aus zwei ausgereiften Technologien, KI und IoT. Es handelt sich um einen neuen IoT-Anwendungstyp, der durch maschinelles Lernen, tiefes Lernen und kognitive Fähigkeiten erweitert wird. IoT kann auch Edge-Computing durchführen. Dadurch kann sofort auf Daten reagiert werden, ohne dass die Cloud genutzt werden muss, wodurch die Ausrüstung schrittweise von „automatisiert“ zu „intelligent“ umgewandelt werden kann.
(2) Was ist der Unterschied zwischen AIoT und IIoT?
Wir können das Industrial Internet of Things (IIoT) als Unterkategorie des Internet of Things (IoT) für Anwendungen im industriellen Bereich betrachten. Es deckt Bereiche wie Fertigung und Energiemanagement ab. Durch die Installation von Sensoren an Produktionsmaschinen und deren Verbindung mit industriellen Anwendungen auf Computern über das Netzwerk ist diese Technologie die Grundlage für die Verwirklichung von Industrie 4.0 und trägt dazu bei, die Produktivität zu steigern und die nächste Stufe der Produktionseffizienz zu beschleunigen.
Umgeschriebener Inhalt: Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge (AIoT) ist eine der Kerntechnologien der Industrie 4.0. Sie erweitert das Internet der Dinge (IoT) um die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), um die Funktionen von IoT-Geräten zu verbessern. Beispielsweise können durch maschinelles Lernen die gesammelten Daten weiter analysiert werden, um Produktionsprozesse zu verbessern oder vorbeugende Wartungsarbeiten durchzuführen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist AIoT? Warum ist es plötzlich zu einem Mainstream-Trend in der intelligenten Fertigung geworden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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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

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

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