モノのインターネットは人工知能の進化の要です

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) は、現代で最も破壊的なテクノロジーの 2 つであり、感知、検出、聞き取り、予測し、最終的には役立つ機能を備えています。人々。これらを組み合わせることで、業界を変革し、効率を向上させ、企業と消費者に新たな価値を生み出す強力な相乗効果を生み出すことができます。

人工知能とは、推論、学習、意思決定など、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行する機械の能力です。モノのインターネットは、センサー、ソフトウェア、およびデータを収集し、他のデバイスやシステムとデータを交換できるようにする接続が組み込まれた物理オブジェクトのネットワークです。

人工知能とモノのインターネットの融合は、多額の投資を集めています。人工知能とモノのインターネットへの世界的な支出は、今年 1 兆 1,000 億米ドルに達すると予測されています。 AI と IoT の統合により、業務と情報テクノロジーが変革され、それによってプロセス、手順、ソフトウェア主導のプロセスとプラットフォームが変革されると予想されます。

接続されたデバイスの数が増加し続けるにつれて、これらの「モノ」、主に一見接続されているように見えたり、以前は切断されていた大量のデバイスによって生成されたデータを人工知能が分析および処理できる可能性も高まります。オープンデータソース。人工知能市場の力強い成長により、世界の市場規模は2022年だけで1,197億8,000万米ドルに達し、2030年までに1兆5,971億米ドルに達すると予想されており、2022年から2030年までの年間複合成長率は38.1%と記録されています。 。

問題は、ユーザーが直感的 (ユーザーが期待している結果だが、サポートするデータが必要) と非直感的 (データと傾向によってのみ特定できる結果) を理解し始めることです。分析）の洞察により、既存のビジネスやより無駄のない、より卑劣な AI を搭載したビジネスを採用する新規参入者に大きな利点が与えられます。

モノのインターネットは、人工知能の進歩と導入の触媒であり、私たちの働き方に大きな混乱をもたらすでしょう。変化の支点は確かに私たちの中にあります。

モノのインターネットは大量のデータを生成し、人工知能の必要性を生み出します

これまで読んだとおり、モノのインターネットは次のとおりです。前例のない速度で成長する 大量のデータが生成されます。接続されたデバイスの数は 2025 年までに 300 億台に達すると予想されており、毎年 79.4zb のデータが生成されます。このような膨大なデータを人間だけで効果的に処理、分析することはできません。

人工知能アルゴリズムは、物理的および仮想的なイベントとインタラクションのパターンを特定し、影響や重大度、可能性とリスクの評価に基づいて対応を予測することで、潜在的な問題とビジネスチャンスについての洞察を提供します。たまたま、このデータの氾濫を管理するのに役立ちました。同様に重要なのは、指示を適切な人またはシステムに送信することです。

IoT エンドポイントの数は今後も安定した速度で増加し続ける一方、この採用の原動力は、これら 2 つのテクノロジーが解き放つ独自のビジネスと消費者中心性にあります。ユースケースの説明。大企業は依然としてデータプールや複数の矛盾するプロジェクトや製品に苦労しており、アイデアやソリューションよりも多くのデータを保有するという課題が残っています。

ただし、AI がデータを選別して解釈する「人間」の速度は、数千から数百万のセンサーから受信したデータを聞き、解釈し、応答することで、高い倍数の余地が生まれることを意味します。そうした取り組みの ROI。

テクノロジーの「新しさ」と概念の新規性により、企業のデジタル ツインとメタバースの概念は、ほとんどの企業にとって依然として手の届かないところにあります。ただし、これは、同じ事業体が、特定のプロセス、領域、生産ライン、携帯電話ネットワーク、重要な資産コンポーネント、障害点などの機器を理解するために業務を「デジタル化」するために収集できるデータポイントを公開することを妨げるものではありません。これらすべてにより、何が起こっているのか、次に何が起こる可能性があるのか​​、次に何をすべきなのかを理解することができます。

IoT と AI は業界に革命をもたらしています

この記事を読んでいると、IoT と AI の組み合わせが業界に革命を起こしています。人間の監視なしに起こっていること。 AIoT を使用すると、通信業界でネットワーク パフォーマンスを最適化し、ダウンタイムを削減し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

たとえば、通信業界は、IoT センサーと AI アルゴリズムを活用することで、ネットワーク トラフィックを監視し、停止を予測し、どのコンポーネントに障害が発生したか、または障害が発生する可能性があるかを把握することで、顧客に影響を及ぼす前に問題を防止できます。率先して問題を解決してください。また、カメラ分析、モーションセンサー、ドローン、振動センサー、スマートロックなどの微細なテクノロジーなどの最先端テクノロジーを組み込んで、強盗や盗難などの異常な出来事を特定し、チームに事前に警告することもできます。

マイナーは、生産性を監視し、異常を検出し、障害が発生する前に予測しながら、安全性を向上させ、ESG (環境、社会、ガバナンス) 基準を向上させることができ、大きな利益を得ることができます。

不動産所有者は、現在の占有率データに基づいて光熱費の消費量を理解し、資産や下流プロセス (HVAC、デスク、清掃スケジュール、会議室、駐車場など) を管理する担当者やシステムに警告する傾向を予測できます。 、照明、環境、コスト配分など。これにより、建物がその場所を感知して感じることができるようになり、コストが節約されるだけでなく、人々がより効率的かつ安全に作業できるようになります。

AI と IoT の力を活用するには、企業は次のようないくつかの課題を克服する必要があります。

データ品質: AI と IoT が効果的に機能するには、大量のデータが必要です。すべてのデータが信頼できる、正確である、または関連性があるわけではありません。企業は、データ ガバナンスのポリシーと標準を実装することでデータの品質を確保する必要があります。

データ セキュリティ: 人工知能とモノのインターネットは、データのプライバシーとセキュリティに重大なリスクをもたらします。データオペレーターは、暗号化、認証、認可テクノロジーを適用して、不正なアクセス、使用、開示からデータを保護する必要があります。

データ ガバナンス: AIoT は、迅速な統合または抽出をサポートする環境を通じて、高品質で最新の信頼できるデータが準備されている場合にのみ成功します。これは、データの人材、プロセス、テクノロジーの側面がこの変革を推進する最前線にあることを保証することも意味します。

データ倫理: 人工知能とモノのインターネットは、人権、尊厳、自律性に対するテクノロジーの影響について倫理的な問題を引き起こします。企業は、AI と IoT の使用が自社の価値観と原則と一致していることを確認し、AI がそれらをどの程度表現するかを制御する必要があります。

概要

IoT と人工知能の組み合わせは、業界全体にイノベーションと変革の機会を生み出す強力な組み合わせです。モノのインターネットが大量のデータを生成し続けるにつれて、人工知能は分類、フィルタリング、クエリ、識別、警告の役割を果たし、この情報の管理と理解において重要な役割を果たすことになります。最終的には、データと機械学習を通じて、人々がより少ないリソースでより多くのことを行えるよう支援します。

ユーザー インターフェイスがデータ消費のペースに合わせて進化し、テクノロジーのさらなる「人間化」が私たちの日常生活に浸透するにつれて、職場はより効率的で生産的かつ持続可能なものになります。フォローする。人工知能とモノのインターネット (AIoT) の未来は明るいだけでなく、第 4 次産業革命の進歩にとって極めて重要です。

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