AIoTとは何ですか?なぜ突然、スマート製造における主流のトレンドになったのでしょうか?
人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を組み合わせることで、自律的に学習、分析、意思決定できるスマート デバイスが作成され、人間の生活にさらなる利便性をもたらします。たとえば、自動運転やスマートウェアラブルデバイスはさまざまな業界で広く活用される可能性があります
この記事ではAIoTとは何かについて簡単に紹介します。 AIoTに必要なキーテクノロジーとは何ですか?そして、AIoTはどのようなメリットをもたらすのでしょうか?
AIoT とは何ですか?
AIoTとは、「Artificial Intelligence Internet of Things」の正式な英語名で、その名のとおり、人工知能(AI)とモノのインターネット(IoT)の2つの技術を組み合わせたものです。 ## AIoT テクノロジー、人工知能 インテリジェンス (AI) とモノのインターネット (IoT) の関係は人間の脳と感覚に似ており、感覚は周囲の情報を収集し、それを脳に伝達して応答するために使用されます。したがって、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を組み合わせることで、効率を向上させ、データ管理と分析を強化し、人間と機械の間のインタラクションを改善することができます。
AIoT の共通テクノロジーとデバイス
書き換えが必要な内容は、 (1) 組み込みシステムとセンサー
従来の IoT データ収集手法の多くは、組み込みシステムを搭載したセンサーを使用していました。計算のためにネットワークを介してクラウドに接続します。
現在、組み込みシステムは小型化、知能化が進み、センサーの導入が進んでいます。組み込みデバイスに人工知能機能がある場合、それをセンサーに引き渡してリアルタイム処理を行うことができます。センサーで受け取ったデータを必ずしもクラウドに送って計算する必要がなく、エッジノードで瞬時に処理できる、いわゆる「エッジコンピューティング」です。ネットワークがない場所でも正常に動作可能
(2) クラウドコンピューティングと分析
クラウドサービスは従来のモノのインターネットにおいて不可欠な役割を果たしており、3つのタイプに分類できます サービスモデル、つまり「インフラストラクチャ」、「プラットフォーム」、「ソフトウェア」です。
センサーの数が増加するにつれて、収集されるデータの量も増加します。当初使用していたデータ分析ツールではデータの増大のスピードに対応できなくなり、人的リソースも限られてきます。したがって、人工知能との統合の必要性が非常に緊急になっています。人工知能の力を借りて、継続的に蓄積されるビッグデータを最大限に活用して分析し、最大の収益変換を達成できます。
ビッグデータの計算結果を迅速に取得するには、通常、専用のワークステーションを使用する必要があります。高いワークロードを処理するコンピュータは、高速コンピューティングに必要なパフォーマンスをサポートできます。
(3) 5G通信技術
5Gの3大特徴は「高速」「大接続」「低遅延」であり、中でも「低遅延」は高速化に貢献しています。 AIoTの普及の鍵の1つは、データの受信側が送信側からのリクエストを即座に受信し、即座に応答できることです。
AIoT が企業にもたらすメリット
(1) 業務効率の向上
AIoT は人間の目には見えないリアルタイムの運用パターンを分析し、最適化することができます。
#改善すべきはリスク管理ですAIoT テクノロジーは、設備の異常や故障を回避するための予測分析を通じて、設備の保守計画を積極的に立案できます。#(3) 顧客エクスペリエンスの向上
#AIoT には、データから学習、分析、意思決定を行う機能があり、進化し続けます。蓄積されたデータに基づいて顧客ニーズをより包括的に分析し、パーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供し、顧客満足度を大幅に向上させます。 書き換え後：AIoTは、データから学習、分析、意思決定する機能を備えていると同時に、データの蓄積に基づいて継続的に進化し、顧客ニーズをより包括的に分析し、パーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供し、顧客の効率を大幅に向上させることができます。満足度運用コストの削減AIoT は、データ分析とコンピューティングを徐々にエッジで処理できるようにすることで、クラウドに送信されるデータ量を削減し、ネットワーク負荷を軽減し、通信を削減することができます。サービスまたはクラウド接続に関連するコスト。 AIoTが直面する2つの大きな試練(1)完璧な通信セキュリティの仕組みあらゆるものがインターネットにつながる時代の到来により、通信セキュリティの課題が課題にもますます重要になってきています。 AIoTのデータ処理プロセスは、収集、送信、計算、意思決定などのいくつかのステップに大別できます。センシング側、デバイス側、アプリケーション側のいずれであっても、データがネットワーク経由で送信されると、通信セキュリティのリスクに直面します。したがって、データのセキュリティを保護することが IT の主な目標であり、データの機密性、整合性、可用性を常に維持することが保証されます。書き直す必要があるのは次のとおりです。 (2) 安定したネットワーク接続 Internet of Everything の普及により、人々はますますインターネットに依存するようになっています。 AIoT は、すべてのデータをクラウドにアップロードすることなくエッジでコンピューティングを実行できますが、データ ストレージとクラウド コンピューティングには依然としてネットワークに依存する必要があります。したがって、ネットワークの安定性を維持し、システム全体の動作を停止させる停電をいかに回避するかも、AIoTを導入する際の注意すべき課題です。AIoT FAQ AIoTとIoTの違いは何ですか? 近年、IoTが広く知られるようになり、AIOTやIIOTなどの言葉も派生しましたが、両者の違いは何でしょうか？これまで、IoT テクノロジーは、基本的なセンシング、分析、計算、共有のために収集したデータをクラウドにアップロードし、行動や意思決定を支援する信頼性の高い洞察コミュニケーションを提供する上で重要な役割を果たしていました。
AIoT は真新しいテクノロジーではなく、AI と IoT という 2 つの成熟したテクノロジーを組み合わせたものであり、新しい IoT アプリケーション タイプです。AI の機械学習、ディープラーニング、認識を通じて、インテリジェントな機能を使用して、 IoTを強化し、エッジコンピューティングも実行できるため、クラウドに行かずにデータを即座に応答でき、機器が徐々に「自動化」から「インテリジェント」に変化します。
(2) AIoT と IIoT の違いは何ですか?
産業用モノのインターネット (IIoT) は、産業分野のアプリケーション向けのモノのインターネット (IoT) のサブカテゴリと考えることができます。製造やエネルギー管理などの分野をカバーします。このテクノロジーは、生産機械にセンサーを設置し、ネットワークを介してコンピューター上の産業アプリケーションに接続することで、インダストリー 4.0 を実現する基盤となり、生産性の向上と生産効率の次の段階の加速に役立ちます。
次の内容を書き換えます:人工知能 モノのインターネット (AIoT) は、インダストリー 4.0 の中核テクノロジーの 1 つであり、モノのインターネット (IoT) に人工知能 (AI) テクノロジーを追加して、IoT デバイスの機能を強化します。たとえば、機械学習を通じて、収集されたデータをさらに分析して、生産プロセスを改善したり、予防メンテナンスを実行したりできます
以上がAIoTとは何ですか?なぜ突然、スマート製造における主流のトレンドになったのでしょうか?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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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元（当サイト注：月額49.9元に相当）、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元（月額41.6元に相当）です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、
Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
