Table des matières
Automatisation industrielle
4. Avantages de l'intelligence artificielle dans l'IoT
Analyse des données et prise de décision améliorées
Analyse prédictive améliorée
Surveillance et alertes en temps réel
Prise de décision situationnelle
Maison Périphériques technologiques IA Intégration dynamique : explorer la tendance à combiner l'intelligence artificielle et l'Internet des objets (1)

Intégration dynamique : explorer la tendance à combiner l'intelligence artificielle et l'Internet des objets (1)

Sep 06, 2023 pm 02:05 PM
物联网 人工智能

La convergence de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets apporte une nouvelle dimension d'efficacité, d'automatisation et d'intelligence à notre quotidien. Dans le même temps, l’intelligence artificielle a révolutionné la façon dont les machines apprennent, raisonnent et prennent des décisions. Lorsque les deux sont combinés, l'intelligence artificielle dans l'IoT ouvre un nouveau domaine de possibilités, permettant à des systèmes intelligents et autonomes d'analyser de grandes quantités de données et d'agir en fonction de leurs connaissances. appareils physiques, véhicules, appareils et autres objets intégrés avec des capteurs, des logiciels et des connexions réseau. Ces appareils collectent et échangent des données, créant ainsi un vaste écosystème qui relie les mondes physique et numérique. L'intelligence artificielle, quant à elle, est obtenue en simulant l'intelligence humaine dans des machines programmées pour penser et apprendre comme les humains.

En tirant parti d'algorithmes avancés et de la technologie d'apprentissage automatique, les appareils IoT sont capables d'analyser et d'interpréter les données en temps réel, permettant Prendre des décisions éclairées et agir de manière autonome. Cette combinaison permet aux appareils IoT de s'adapter à des environnements changeants, d'optimiser leurs opérations et d'offrir aux utilisateurs des expériences personnalisées.Intégration dynamique : explorer la tendance à combiner lintelligence artificielle et lInternet des objets (1)

Il est tout à fait raisonnable de souligner l'importance de l'intelligence artificielle dans l'Internet des objets. Son potentiel est énorme et pourrait offrir des opportunités sans précédent dans divers domaines tels que la santé, les transports, l’industrie manufacturière, l’agriculture et les villes intelligentes. En exploitant pleinement la puissance de l'intelligence artificielle dans l'Internet des objets, nous pouvons créer des écosystèmes intelligents qui permettent aux appareils de communiquer, de collaborer et de faire des choix éclairés de manière transparente pour améliorer nos vies

L'intersection de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets

La combinaison de l’intelligence artificielle (IA) et de l’Internet des objets forme une alliance puissante, poussant les capacités des appareils IoT vers de nouveaux sommets. Explorons l'intersection fascinante de ces deux technologies et apprenons comment l'intelligence artificielle peut améliorer les capacités de l'Internet des objets

1 La relation entre l'intelligence artificielle et l'Internet des objets

L'Internet des objets consiste à connecter des objets physiques et à les activer. eux pour collecter et partager les données dévoilées. L’intelligence artificielle, quant à elle, se concentre sur la création de systèmes intelligents capables d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions. Lorsque l'IA est intégrée à l'IoT, nous pouvons voir la synergie de l'IA fournissant des analyses avancées, une automatisation et une prise de décision intelligente aux appareils IoT

En combinant l'IA avec l'IoT, les appareils sont capables d'interpréter et d'analyser les données de grandes quantités de données collectées à partir de capteurs et autres sources. Cela permet aux appareils d’extraire des informations précieuses, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions éclairées en temps réel. Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent découvrir des corrélations cachées dans les données IoT, permettant une analyse prédictive et des actions proactives

2. Comment l'intelligence artificielle améliore-t-elle les capacités des appareils IoT

Voici quelques façons dont l'intelligence artificielle peut améliorer les capacités des appareils IoT :

Analyse avancée des données

Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent traiter et analyser les grandes quantités de données générées par l'Internet des objets. En tirant parti de technologies telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, les appareils IoT peuvent identifier les tendances, les anomalies et les modèles dans les données. Cette analyse fournit des informations précieuses sur l'optimisation des processus, la prévision des besoins de maintenance et la détection des risques ou des pannes potentiels.

AUTOMATISATION INTELLIGENTE

L'intelligence artificielle permet aux appareils IoT d'automatiser intelligemment les tâches et les processus. En apprenant les données historiques et le comportement des utilisateurs, les appareils IoT peuvent automatiser les opérations quotidiennes, ajuster les paramètres et optimiser la consommation d'énergie. Par exemple, un thermostat intelligent peut connaître les préférences de température d'un occupant et ajuster le chauffage ou la climatisation en conséquence, permettant ainsi des économies d'énergie et un confort personnalisé.

Prise de décision en temps réel

Grâce à la technologie d'intelligence artificielle, les appareils IoT peuvent prendre des décisions basées sur les données analysées. Les données prennent des décisions en temps réel. Cela permet à l'appareil de réagir rapidement aux conditions ou événements changeants. Par exemple, dans les systèmes de réseaux intelligents, les algorithmes d'IA peuvent analyser les modèles de consommation d'énergie et ajuster la distribution d'énergie pour garantir une utilisation efficace et éviter les pannes de courant

3. Applications pratiques de l'IA dans l'Internet des objets

Voici quelques exemples, démontrant l'intégration de l'IA et de l'IoT stimulant de nombreuses applications pratiques dans tous les secteurs

Smart Healthcare

Les appareils IoT alimentés par l'IA sont capables de surveiller à distance l'état des patients, de fournir des recommandations de soins de santé personnalisées et de détecter les problèmes de santé dès le début. Les appareils portables équipés de capteurs et d'algorithmes d'IA peuvent surveiller en permanence les signes vitaux, détecter les anomalies et alerter les prestataires de soins de santé en cas d'urgence.

Voitures autonomes

L'IoT alimenté par l'IA dans les voitures autonomes joue un rôle très important dans le développement. Ces véhicules s'appuient sur des algorithmes d'intelligence artificielle pour interpréter les données des capteurs, prendre des décisions instantanées et naviguer dans des conditions routières complexes. La convergence de l'IA et de l'IoT permet aux voitures autonomes d'optimiser les itinéraires, d'éviter les collisions et d'améliorer la sécurité des passagers

Automatisation industrielle

L'intelligence artificielle dans l'IoT révolutionne les processus industriels en permettant la maintenance prédictive, l'optimisation des chaînes d'approvisionnement et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle. Les appareils IoT équipés d'algorithmes d'intelligence artificielle peuvent surveiller les performances des machines, détecter les pannes potentielles et planifier les activités de maintenance avant qu'une panne ne se produise. Cette approche proactive minimise les temps d'arrêt et réduit les coûts de maintenance

4. Avantages de l'intelligence artificielle dans l'IoT

La convergence de l'intelligence artificielle et de l'IoT apporte de nombreux avantages et révolutionne notre relation avec la technologie et notre environnement. La façon dont le monde interagit. Examinons plus en détail les avantages de l'intégration de l'IA dans les systèmes IoT

Analyse des données et prise de décision améliorées

L'un des avantages notables de l'IA dans l'IoT est sa capacité à analyser de grandes quantités de données et à extraire des informations significatives. En utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle, les appareils IoT peuvent traiter et interpréter les données en temps réel, permettant ainsi une prise de décision précise et une intelligence exploitable. Voici quelques-uns des principaux avantages :

Analyse prédictive améliorée

Avec les appareils IoT basés sur l'IA, les résultats et les comportements futurs peuvent être prédits sur la base de modèles de données historiques. Grâce à l'apprentissage automatique et à la modélisation prédictive, les systèmes IoT peuvent prédire les besoins de maintenance, optimiser l'allocation des ressources et prédire les préférences des clients. Cette approche proactive permet aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'améliorer leur efficacité opérationnelle et d'offrir une meilleure expérience client.

Surveillance et alertes en temps réel

Grâce aux algorithmes d'intelligence artificielle, les appareils IoT sont capables de surveiller les paramètres clés en temps réel et de déclencher des alertes. . Par exemple, dans un système de sécurité pour maison intelligente, les caméras alimentées par l’IA peuvent détecter une activité inhabituelle ou des intrusions et avertir immédiatement le propriétaire ou le personnel de sécurité. Cette surveillance en temps réel améliore la sécurité et permet une réponse rapide aux menaces potentielles

Prise de décision situationnelle

L'application de l'intelligence artificielle dans l'IoT permet aux appareils de prendre des décisions situationnelles basées sur une compréhension approfondie de l'environnement. Par exemple, dans les applications de villes intelligentes, les systèmes de gestion du trafic basés sur l’IA peuvent analyser les données de trafic en temps réel, les conditions météorologiques et les modèles historiques pour optimiser la fluidité du trafic et réduire les embouteillages. Cela augmente l'efficacité du trafic et réduit le temps de trajet des navetteurs

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA 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 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 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 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

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. 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 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 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

SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. 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

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

See all articles