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Comment l'intelligence artificielle (IA) transforme-t-elle l'Internet des objets (IoT) ?
Comment l'intelligence artificielle (IA) transforme-t-elle l'Internet des objets (IoT) ?
L'intelligence artificielle libère le véritable potentiel de l'Internet des objets en permettant aux réseaux et aux appareils d'apprendre des décisions passées, de prédire les activités futures et d'améliorer continuellement leurs performances et leurs capacités de prise de décision.
Au cours de la dernière décennie, l'Internet des objets a été progressivement adopté dans le monde des affaires. Tirer parti des appareils IoT et de leurs capacités de données pour développer ou optimiser votre entreprise a marqué le début d'une nouvelle ère de technologie commerciale et grand public. Aujourd’hui, alors que les progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique ouvrent les possibilités des appareils IoT utilisant « l’Internet des objets à intelligence artificielle » (AIoT), la prochaine vague arrive.
Les consommateurs, les entreprises, les économies et les industries qui adoptent et investissent dans l’AIoT peuvent exploiter sa puissance et acquérir un avantage concurrentiel. L'IoT collecte des données et l'IA les analyse pour simuler un comportement intelligent et soutenir le processus de prise de décision avec une intervention humaine minimale.
Pourquoi l'Internet des objets a besoin de l'intelligence artificielle
L'Internet des objets permet aux appareils de communiquer entre eux et d'agir en fonction de ces informations. Les performances de ces appareils dépendent des données fournies. Pour être utiles à la prise de décision, les données doivent être collectées, stockées, traitées et analysées.
Cela crée des défis pour les organisations. À mesure que les applications IoT se multiplient, les entreprises ont du mal à traiter efficacement les données et à les utiliser pour prendre des décisions et obtenir des informations concrètes.
Cela est dû à deux problèmes : le cloud et le transfert de données. Le cloud ne peut pas évoluer pour gérer toutes les données des appareils IoT, et la bande passante est limitée pour transférer les données des appareils IoT vers le cloud. Quelles que soient la taille et la complexité du réseau de communication, le volume de données collectées par les appareils IoT peut entraîner des retards et des congestions.
Certaines applications IoT reposent sur une prise de décision rapide et en temps réel, comme les voitures autonomes. Pour améliorer l’efficacité et la sécurité, les voitures autonomes doivent traiter des données et prendre des décisions instantanées (tout comme les humains). Ils ne sont pas limités par la latence, les connexions peu fiables et la faible bande passante.
Les voitures autonomes ne sont pas les seules applications IoT qui reposent sur une prise de décision aussi rapide. L'industrie manufacturière intègre déjà des appareils IoT et, dans les situations d'urgence, les retards ou les retards peuvent avoir un impact sur les processus ou limiter la capacité.
En termes de sécurité, la biométrie est souvent utilisée pour restreindre ou autoriser l'accès à des zones spécifiques. Sans traitement rapide des données, des retards peuvent avoir un impact sur la vitesse et les performances, sans parler des risques en cas d'urgence. Ces applications nécessitent une latence ultra faible et une sécurité élevée. Le traitement doit donc être effectué en bordure. Le transfert de données vers le cloud et inversement n'est pas réalisable.
Avantages de l'AIoT
Chaque jour, les appareils IoT génèrent environ 1 milliard de Go de données. D’ici 2025, le nombre mondial d’appareils IoT devrait atteindre 42 milliards. À mesure que le réseau se développe, les données évoluent également.
À mesure que les besoins et les attentes évoluent, l’IoT ne suffit pas. Les données se multiplient, créant plus de défis que d’opportunités. Les obstacles limitent les informations et les possibilités de toutes les données, mais les appareils intelligents peuvent changer cela et permettre aux organisations de libérer le véritable potentiel de leurs données organisationnelles.
Grâce à l'intelligence artificielle, les réseaux et les appareils IoT peuvent tirer des leçons des décisions passées, prédire les activités futures et améliorer continuellement les performances et les capacités de prise de décision. L'IA permet aux appareils de « penser par eux-mêmes », d'interpréter les données et de prendre des décisions en temps réel sans les retards et les encombrements causés par la transmission des données.
AIoT apporte un large éventail d'avantages aux organisations et fournit des solutions puissantes pour une automatisation intelligente.
1. Évitez les temps d'arrêt
Certaines industries sont limitées par les temps d'arrêt, comme l'industrie pétrolière et gazière offshore. Une panne inattendue de l’équipement peut entraîner des temps d’arrêt coûteux. Pour éviter cela, l'AIoT peut prédire les pannes d'équipement à l'avance et planifier la maintenance avant que de graves problèmes ne surviennent sur l'équipement.
2. Améliorer l'efficacité opérationnelle
L'intelligence artificielle traite les grandes quantités de données entrant dans les appareils IoT et détecte les modèles sous-jacents plus efficacement que les humains. L'intelligence artificielle associée à l'apprentissage automatique peut améliorer cette capacité en prédisant les conditions de fonctionnement et en améliorant les résultats.
3. Prise en charge de produits et services nouveaux et améliorés
Le traitement du langage naturel s'améliore constamment, rendant la communication entre les appareils et les humains plus efficace. L'AIoT peut améliorer les produits et services nouveaux ou existants en permettant un meilleur traitement et une meilleure analyse des données.
4. Améliorer la gestion des risques
La gestion des risques est nécessaire pour s'adapter à l'environnement de marché en évolution rapide. L'intelligence artificielle avec l'IoT peut exploiter les données pour prédire les risques et prioriser les réponses idéales, améliorant ainsi la sécurité des employés, atténuant les cybermenaces et minimisant les pertes financières.
Applications industrielles clés de l'AIoT
L'AIoT a révolutionné de nombreux secteurs, notamment la fabrication, l'automobile et la vente au détail. Vous trouverez ci-dessous quelques applications courantes de l'AIoT dans différents secteurs.
Manufacturing
Les fabricants exploitent l'IoT pour la surveillance des équipements. Pour aller plus loin, l'AIoT combine les informations provenant des appareils IoT avec des capacités d'intelligence artificielle pour fournir des analyses prédictives. Avec l'AIoT, les fabricants peuvent participer de manière proactive à l'inventaire, à la maintenance et à la production des entrepôts.
La robotique dans le secteur manufacturier peut améliorer considérablement les opérations. Les robots peuvent être implantés avec des capteurs pour la transmission de données et l'intelligence artificielle, afin qu'ils puissent apprendre en continu à partir des données, permettant ainsi de gagner du temps pendant le processus de fabrication et de réduire les coûts.
Ventes et marketing
L'analyse du commerce de détail exploite les points de données des caméras et des capteurs pour suivre les mouvements des clients et prédire leur comportement dans un magasin physique, comme le temps qu'il faut pour atteindre la caisse. Cela peut être utilisé pour recommander des niveaux de personnel et améliorer la productivité des caissiers, augmentant ainsi la satisfaction globale des clients.
Les grands détaillants peuvent utiliser les solutions AIoT pour augmenter leurs ventes grâce à la connaissance des clients. Les données telles que le comportement des utilisateurs mobiles et la détection de proximité fournissent des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour proposer des campagnes marketing personnalisées aux clients lors de leurs achats, augmentant ainsi le trafic vers les magasins physiques.
Automotive
AIoT a un large éventail d'applications dans l'industrie automobile, y compris les réparations et les rappels. AIoT peut prédire les pièces défectueuses ou défectueuses et peut combiner les données des agences de rappel, de garantie et de sécurité pour voir quelles pièces doivent être remplacées et fournir des contrôles de service aux clients. Au final, le véhicule acquiert une meilleure réputation de fiabilité et le constructeur gagne la confiance et la fidélité de ses clients.
Les voitures autonomes sont l’une des applications les plus connues et peut-être les plus excitantes de l’AIoT. En tirant parti de l’intelligence artificielle pour permettre l’IoT intelligent, les voitures autonomes peuvent prédire le comportement des conducteurs et des piétons dans diverses situations, rendant ainsi la conduite plus sûre et plus efficace.
Soins de santé
L'un des principaux objectifs des soins de santé de qualité est de les étendre à toutes les communautés. Quelles que soient la taille et la complexité du système de santé, les médecins sont confrontés à des pressions croissantes en termes de temps et de charge de travail et passent moins de temps avec leurs patients. Fournir des soins de santé de haute qualité sans fardeau administratif constitue un défi de taille.
Les établissements médicaux génèrent également de grandes quantités de données et enregistrent de grandes quantités d’informations sur les patients, notamment les résultats d’imagerie et de tests. Ces informations sont précieuses et nécessaires pour améliorer la qualité des soins aux patients, mais seulement si les établissements de santé peuvent y accéder rapidement pour éclairer les décisions de diagnostic et de traitement.
La combinaison de l'IoT avec l'IA présente de nombreux avantages pour ces troubles, notamment l'amélioration de la précision du diagnostic, la possibilité de télémédecine et de soins aux patients à distance, et la réduction de la charge administrative liée au suivi de la santé des patients dans les établissements. Peut-être plus important encore, l'AIoT peut traiter les informations sur les patients pour garantir que les patients sont triés efficacement, identifiant ainsi les patients gravement malades plus rapidement que les humains.
Préparez l'avenir avec l'AIoT
L'intelligence artificielle et l'IoT sont la combinaison parfaite de capacités. L'intelligence artificielle améliore les capacités de l'Internet des objets grâce à une prise de décision intelligente, et l'Internet des objets promeut les capacités de l'intelligence artificielle grâce à l'échange de données. En fin de compte, la combinaison des deux ouvrira la voie à une nouvelle ère de solutions et d’expériences qui transformeront les activités de nombreux secteurs et créeront ensemble de nouvelles opportunités.
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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.
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
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.
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
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.
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
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
