AIoT 革命: 人工知能とモノのインターネットが世界をどのように変えるか
モノのインターネット (IoT) の急速な成長は、センサーのコスト低下、接続デバイスの普及、人工知能 (AI) の進歩によって促進されています。モノのインターネットは、埋め込みセンサー、ソフトウェア、電子デバイス、および接続された物理オブジェクト (車両、機器、建物など) のネットワークであり、これらのオブジェクトがデータを収集および交換できるようにします。マッキンゼーの最近のレポートによると、IoT は 2030 年までに年間最大 12 兆 6000 億ドルの経済効果をもたらす可能性があります。
モノのインターネットはまだ初期段階にありますが、AIoT は IoT の次の波を表しており、人工知能を使用してデータを洞察とアクションに変えることができます。 AIoTは産業や社会を変革する可能性を秘めており、すでに影響を及ぼし始めています。この記事では、AIoT の原理、利点、現在の用途について説明します。
モノのインターネットとは何ですか?
モノのインターネット (IoT) は、データを収集および交換する、接続されたデバイス (モノ) のシステムです。これらのデバイスによって収集されたデータは、プロセスを自動化し、効率を高め、より適切な意思決定を行うために使用できます。
IoT デバイスには、温度、光、音などのさまざまな環境条件を検出できるセンサーが搭載されていることがよくあります。これらのセンサーは、デバイスの位置を追跡し、デバイスがいつ使用されているかを検出することもできます。 IoT デバイスは、WiFi、Bluetooth、携帯電話ネットワークなどのさまざまなテクノロジーを使用してインターネットに接続できます。 2021 年には 250 億台のデバイスがモノのインターネットに接続されると推定されています。
IoT デバイスを使用すると、ドアの開閉を検知するセンサーを使用して照明を点灯したり、車の駐車を検知するセンサーを使用してさまざまなタスクを自動化できます。ガレージのドアを自動的に開くために使用されます。 IoT デバイスを使用して分析用のデータを収集することもできます。たとえば、店舗に入る人数を追跡するセンサーを使用して、顧客のトラフィック パターンを分析することができます。
#AIoT における「AI」
AI は、AIoT において非常に重要な役割を果たします。人工知能 (AI) がなければ、IoT は単にインターネットに接続されてデータを収集する多数のデバイスに過ぎません。ただし、人工知能はこのすべてのデータを解釈し、有用な洞察に変えることができます。 これをさらに説明するために、スマートホームを例に挙げてみましょう。 自宅に接続されたサーモスタットがあり、そのサーモスタットが家の温度が時間の経過とともにどのように変化するかについてのデータを収集するとします。人工知能はこのデータを取得し、冷暖房システムの効率を向上させるために使用できます。 AI は試行錯誤を通じてこれを実現し、アルゴリズムを常に学習し、改善します。 たとえば、AI が家の温度が低すぎることに気付いた場合、それに応じて暖房システムの設定を調整します。 AI は天気や時間帯などの他の要素も考慮します。これにより、AI が冷暖房システムのパフォーマンスを継続的に最適化し、その過程でコストを節約できるようになります。AIoT のメリット
AIoT はまだ開発の初期段階にありますが、すでに私たちの生活と働き方を変え始めています。 AIoT の利点は数多くあります。- 家庭では、AIoT 対応デバイスによって温度を制御したり、照明を点灯したり、ドアを開けたりすることができます。
- 職場では、AIoT によって従業員の生産性、安全性、法規制順守を監視できます。
- 消費者にとって、AIoT は生活をより簡単かつ便利にします。
- 社会全体にとって、AIoT はリソースをより適切に管理し、環境を保護するのに役立ちます。
ビジネスにおける AIoT の利点
AIoT は、多くの潜在的な利点を備えた成長分野です。 AIoT を導入する企業は、効率、意思決定、カスタマイズ、セキュリティを向上させることができます。企業にとってのメリットを詳しく見てみましょう:- 効率の向上: 人工知能と IoT を組み合わせることで、企業は手動で実行して処理する必要があるタスクを自動化できます。 。これにより、従業員はより重要なタスクに集中できるようになり、全体的な生産性が向上します。
- 意思決定の向上: さまざまなソースからデータを収集し、人工知能を使用して分析することで、企業は製品開発からマーケティングに至るまで、他の方法ではアクセスできない洞察を得ることができます。企業がより賢明な意思決定を行うのに役立ちます。
- より優れたカスタマイズ: 企業は、IoT デバイスから収集したデータを使用して、顧客のニーズや好みに基づいてカスタマイズされた製品やサービスを作成できます。これにより、顧客満足度とロイヤルティが向上します。
- コストの削減: 企業は、タスクとプロセスを自動化することで人件費を削減できます。さらに、AIoT は、リソースの使用を最適化することで、企業がエネルギーコストを削減するのに役立ちます。
- 安全性の向上: 状況を監視し、人工知能を使用して潜在的な危険を特定することで、企業は事故や傷害の発生を防ぐ措置を講じることができます。
AIoT の業界特有の利点
AIoT には業界を変革し、新たなビジネス チャンスを生み出す可能性があります:- ヘルスケア業界では、AIoT を使用して患者の健康状態を監視し、病気の発生を予測し、治療効果を向上させることができます。
- AIoT を製造業で使用すると、生産ラインを最適化し、無駄を削減し、品質管理を向上させることができます。
- 小売業界では、AIoT はショッピング体験のパーソナライズ、顧客サービスの向上、不正行為の防止に役立ちます。
今日の世界における AIoT
AIoT は今日の世界でさまざまな方法で使用されています。
スマート ホーム
AIoT の使用方法の 1 つはスマート ホームです。サーモスタット、照明、防犯カメラなどの家庭内の機器をインターネットに接続し、スマートフォンなどを使って制御できます。人工知能を使用すると、家に誰もいないときに照明を消したり暖房したりするなど、これらのタスクの一部を自動化できます。
スマートカー
AIoT のもう 1 つの使用方法は、自動運転車です。 AI は、カメラ、レーダー、ライダーなどの車のセンサーからのデータを処理して、車を操縦します。車はインターネットに接続して、交通状況や道路の最新情報を受信することもできます。
スマート ヘルスケア
AIoT はヘルスケアでも使用されています。今後 7 年間で、IoT デバイスの 30% 以上が医療分野のみで使用されるようになると推定されています。人工知能は次の目的で使用できます。
- X 線や MRI などの医療画像を処理して病気を診断する
- 心拍数や血圧などの患者の健康データを追跡するリマインド医師がいる場合は変更を報告します
- 患者に情報とサポートを提供します
- 新薬の開発を支援します
スマートシティ
AIoT は最も期待されています。その応用例の 1 つはスマート シティの分野です。スマートシティプロジェクトはすでに世界中で進行しており、AIoTはこれらのプロジェクトにおいて重要な役割を果たすことが期待されています。 AIoT を使用すると、交通渋滞の管理、エネルギー使用の最適化、公共の安全の向上に役立ちます。
ウェアラブル テクノロジー
AIoT は、ユーザーのニーズや好みの追跡と予測に役立つため、ウェアラブル テクノロジーに役立ちます。たとえば、ユーザーがスマートウォッチを着用している場合、AIoT はユーザーの日常生活を学習し、ユーザーが楽しみそうなさまざまなアクティビティを提案します。さらに、AIoT はウェアラブル テクノロジーの全体的な効率の向上にも役立ちます。
概要
AIoT は、さまざまな方法で私たちの生活を楽にします。家の温度管理から道案内まで、AIoT は徐々に私たちの日常生活に組み込まれてきています。プライバシーとセキュリティに関する懸念はあるものの、AIoT の潜在的なメリットはリスクを上回るようです。私たちがテクノロジーへの依存を強めるにつれ、将来的にはAIoTが私たちの生活においてより大きな役割を果たす可能性があります。
以上がAIoT 革命: 人工知能とモノのインターネットが世界をどのように変えるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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