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AIoT の 4 つの一般的なアプリケーション

Apr 25, 2023 pm 10:34 PM
モノのインターネット AI aiot

AIoT の 4 つの一般的なアプリケーション

私たちは、スマートマシンとビッグデータ収集機能が世界の産業の重要な部分となる時代に急速に突入しています。現在、ほとんどの高級住宅地や大企業で AIoT (モノのインターネット用人工知能) アプリケーションの影が見られます。メディアで宣伝されているほど普及していませんが、先進国では導入が急激に増加しています。

モノのインターネットは、包括的な用語として、接続されたオブジェクトのネットワークを表します。人工知能アルゴリズムと機械学習機能を組み合わせると、IoT スマート デバイスが自身や他のシステムの経験に基づいて学習し、自己改善し、変化に適応することが期待できます。

AIoT (Artificial Intelligence of the Internet of Things) は、IoT インフラストラクチャと人工知能テクノロジーの統合です。 IoT と人工知能の融合により、人間とコンピューターの対話が強化され、データ管理と分析が実現し、IoT ユーザーに新しい顧客エクスペリエンスがもたらされます。

現在最も一般的な AIoT アプリケーションは次のとおりです

  • 自動運転車

Self -自動車の運転 おそらく、今日の AIoT の最も明白で広範なアプリケーションです。テスラのような自動運転車メーカーは、現在走行中の自社車両を使用して、手動運転および自動運転中に数百万のデータ ポイントを収集しています。彼らはこのデータを使用して道路を地図化し、車両の自動運転システムを最適化し、将来により良い車両を開発するためにデータプールを強化します。

  • 製造

今日、IoT と AIoT の最大の導入者は、人工知能を使用してパフォーマンスと効率を向上させるスマート ファクトリーです。高度に工業化された国のほとんどの工場では、すでに組み込みセンサーを使用して製造プロセスのさまざまなデータを収集しています。

産業用および製造用ロボットは、AIoT の使用によってますますスマートになっており、工場のロボットがパターンを学習し、混乱、遅延、損傷が発生する前に予測できるようになります。予知保全は、どのメーカーにとってもコストを節約する最良の方法である可能性があります。

  • 小売

顔認識カメラやその他のセンサーによって収集されたデータは、顧客が店内を移動するときにたどる経路をマッピングするのに役立ちます。このようなデータは、管理者が人員不足の発生を予測し、店内の顧客の行動に関する洞察を提供して小売体験を改善したり、顧客の訪問を最大限に活用するための店舗レイアウトを計画したりするのに役立ちます。

  • スマート サーモスタット

これは、AIoT の最新アプリケーションがスマート ホームと出会う場所です。自動化と AI を活用した温度調整により、光熱費を最大限に節約できます。また、外の天気、住宅所有者の仕事のスケジュール、温度の好みに基づいて、時間の経過とともに家の温度を調整することもできます。

完全に実現された AIoT の未来では、地球は無数のデータ収集システムで構成される相互接続された広大なネットワークとなり、パターンを学習して接続を確立することで自律的に相互に改善します。早くこの日が来るのを楽しみにしています!

以上がAIoT の 4 つの一般的なアプリケーションの詳細内容です。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。

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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。

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