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Révolution AIoT : comment l'intelligence artificielle et l'Internet des objets changent notre monde
Révolution AIoT : comment l'intelligence artificielle et l'Internet des objets changent notre monde
La croissance rapide de l'Internet des objets (IoT) est tirée par la baisse des coûts des capteurs, la prolifération des appareils connectés et les progrès de l'intelligence artificielle (IA). L'Internet des objets est un réseau de capteurs embarqués, de logiciels, d'appareils électroniques et d'objets physiques connectés (véhicules, équipements, bâtiments, etc.) qui permet à ces objets de collecter et d'échanger des données. Selon un récent rapport de McKinsey, l’IoT pourrait avoir un impact économique annuel pouvant atteindre 12 600 milliards de dollars d’ici 2030.
Alors que l'IoT en est encore à ses balbutiements, l'AIoT représente la prochaine vague de l'IoT, où l'intelligence artificielle est utilisée pour transformer les données en informations et en actions. L’AIoT a le potentiel de transformer les industries et la société et commence déjà à avoir un impact. Cet article explorera les principes, les avantages et les utilisations actuelles de l'AIoT.
Qu'est-ce que l'Internet des objets ?
L'Internet des objets (IoT) est un système d'appareils (objets) connectés qui peuvent collecter et échanger des données. Les données collectées par ces appareils peuvent être utilisées pour automatiser les processus, augmenter l'efficacité et prendre de meilleures décisions.
Les appareils IoT sont souvent équipés de capteurs capables de détecter diverses conditions environnementales telles que la température, la lumière et le son. Ces capteurs peuvent également suivre l'emplacement des appareils et détecter quand ils sont utilisés. Les appareils IoT peuvent se connecter à Internet à l'aide de diverses technologies, telles que le WiFi, le Bluetooth et les réseaux cellulaires. On estime que 25 milliards d’appareils seront connectés à l’Internet des objets en 2021.
Les appareils IoT peuvent être utilisés pour automatiser diverses tâches, par exemple, un capteur qui détecte quand une porte est ouverte peut être utilisé pour allumer une lumière, ou un capteur qui détecte quand une voiture est garée peut être utilisé pour ouvrir automatiquement un porte de garage. Les appareils IoT peuvent également être utilisés pour collecter des données à des fins d'analyse. Par exemple, des capteurs qui suivent le nombre de personnes entrant dans un magasin peuvent être utilisés pour analyser les modèles de trafic client.
« IA » dans l'AIoT
L'IA joue un rôle très important dans l'AIoT. Sans intelligence artificielle (IA), l’IoT ne serait qu’un ensemble d’appareils connectés à Internet et collectant des données. Cependant, l’intelligence artificielle peut interpréter toutes ces données et les transformer en informations utiles.
Prenons l’exemple d’une maison intelligente pour expliquer cela plus en détail.
Supposons que vous ayez un thermostat connecté dans votre maison et que ce thermostat collecte des données sur l'évolution de la température dans votre maison au fil du temps. L’intelligence artificielle peut récupérer ces données et les utiliser pour améliorer l’efficacité des systèmes de chauffage et de refroidissement. L’IA peut y parvenir par essais et erreurs, en apprenant et en améliorant constamment ses algorithmes.
Par exemple, si l'IA constate que la température dans votre maison est trop froide, elle ajustera les réglages de votre système de chauffage en conséquence. L’IA prend également en compte d’autres facteurs, comme la météo et l’heure de la journée. Cela permet à l’IA d’optimiser en permanence les performances de vos systèmes de chauffage et de refroidissement, vous permettant ainsi d’économiser de l’argent.
Avantages de l'AIoT
L'AIoT en est encore à ses premiers stades de développement, mais elle commence déjà à changer notre façon de vivre et de travailler.
Les avantages de l'AIoT sont multiples :
- À la maison, les appareils compatibles AIoT peuvent contrôler la température, allumer les lumières et ouvrir les portes.
- Sur le lieu de travail, l'AIoT peut surveiller la productivité, la sécurité et la conformité réglementaire des employés.
- Pour les consommateurs, l’AIoT peut rendre la vie plus facile et plus pratique.
- Pour la société dans son ensemble, l'AIoT peut nous aider à mieux gérer les ressources et à protéger l'environnement.
À mesure que la technologie évolue, nous pouvons nous attendre à voir des applications AIoT plus étonnantes et transformatrices dans nos maisons, nos lieux de travail et nos communautés.
Avantages de l'AIoT pour les entreprises
L'AIoT est un domaine en pleine croissance avec de nombreux avantages potentiels. Les entreprises qui adoptent l'AIoT peuvent améliorer leur efficacité, leur prise de décision, leur personnalisation et leur sécurité. Examinons de plus près ses avantages pour les entreprises :
- Efficacité accrue : En combinant l'IA avec l'IoT, les entreprises peuvent automatiser des tâches et des processus qui autrement seraient effectués manuellement. Cela permet aux employés de se concentrer sur des tâches plus importantes et augmente la productivité globale.
- Prise de décision améliorée : En collectant des données provenant de diverses sources et en les analysant à l'aide de l'IA, les entreprises peuvent obtenir des informations auxquelles elles n'auraient pas accès autrement, du développement de produits au marketing, ce qui peut aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes.
- Meilleure personnalisation : Les entreprises peuvent utiliser les données collectées à partir des appareils IoT pour créer des produits et services personnalisés en fonction des besoins et des préférences des clients. Cela augmente la satisfaction et la fidélité des clients.
- Réduire les coûts : Les entreprises peuvent réduire les coûts de main-d'œuvre en automatisant les tâches et les processus. De plus, l'AIoT peut aider les entreprises à réduire leurs coûts énergétiques en optimisant l'utilisation des ressources.
- Amélioration de la sécurité : En surveillant les conditions et en utilisant l'intelligence artificielle pour identifier les dangers potentiels, les entreprises peuvent prendre des mesures pour prévenir les accidents et les blessures.
Avantages spécifiques à l'industrie de l'AIoT
L'AIoT a le potentiel de transformer les industries et de créer de nouvelles opportunités commerciales :
- Dans le secteur de la santé, l'AIoT peut être utilisée pour surveiller la santé des patients, prédire les épidémies et améliorer l'efficacité des traitements.
- L'AIoT peut être utilisée dans la fabrication pour optimiser les lignes de production, réduire les déchets et améliorer le contrôle qualité.
- Dans le secteur de la vente au détail, l'AIoT peut aider à personnaliser l'expérience d'achat, à améliorer le service client et à prévenir la fraude.
L'AIoT dans le monde d'aujourd'hui
L'AIoT est utilisée de nombreuses façons dans le monde d'aujourd'hui.
Smart Home
L'AIoT est notamment utilisée dans les maisons intelligentes. Les appareils de la maison, tels que les thermostats, les lumières et les caméras de sécurité, peuvent être connectés à Internet et contrôlés à l'aide de smartphones ou d'autres appareils. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour automatiser certaines de ces tâches, comme éteindre les lumières ou le chauffage lorsque personne n’est à la maison.
Voitures intelligentes
L'AIoT est également utilisée dans les voitures autonomes. L'IA traite les données des capteurs de la voiture, tels que les caméras, le radar et le lidar, pour diriger la voiture. Les voitures peuvent également se connecter à Internet pour recevoir des mises à jour sur le trafic et les routes.
Smart Healthcare
AIoT est également utilisé dans les soins de santé. On estime qu’au cours des sept prochaines années, plus de 30 % des appareils IoT seront utilisés exclusivement dans le domaine de la santé. L'intelligence artificielle peut être utilisée pour :
- Traiter des images médicales, telles que des radiographies et des IRM, pour diagnostiquer des maladies
- Suivre les données de santé des patients, telles que la fréquence cardiaque et la tension artérielle, et alerter les médecins de tout changement
- Fournir aux patients avec informations et soutien
- Aider au développement de nouveaux médicaments
Villes intelligentes
L'une des applications les plus prometteuses de l'AIoT se situe dans le domaine des villes intelligentes. Des projets de villes intelligentes sont déjà en cours dans le monde entier et l’AIoT devrait jouer un rôle important dans ces projets. L’AIoT peut être utilisée pour aider à gérer les embouteillages, à optimiser la consommation d’énergie et à améliorer la sécurité publique.
Technologie portable
L'AIoT est utile pour la technologie portable car elle peut aider à suivre et à prédire les besoins et les préférences des utilisateurs. Par exemple, si un utilisateur porte une montre intelligente, l'AIoT peut en apprendre davantage sur sa routine quotidienne et lui suggérer diverses activités qu'il pourrait apprécier. De plus, l’AIoT contribue à améliorer l’efficacité globale de la technologie portable.
Résumé
L'AIoT peut nous faciliter la vie de plusieurs manières. Qu'il s'agisse de contrôler la température de nos maisons ou de nous indiquer des directions, l'AIoT s'intègre peu à peu dans notre vie quotidienne. Malgré certaines inquiétudes concernant la confidentialité et la sécurité, les avantages potentiels de l’AIoT semblent l’emporter sur les risques. À mesure que nous dépendons davantage de la technologie, l’AIoT pourrait jouer un rôle plus important dans nos vies à l’avenir.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
