AIoT 혁명: 인공 지능과 사물 인터넷이 세상을 어떻게 변화시키고 있습니까?
사물 인터넷(IoT)의 급속한 성장은 센서 비용 하락, 연결된 장치의 확산, 인공 지능(AI)의 발전에 의해 주도됩니다. 사물 인터넷(Internet of Things)은 내장된 센서, 소프트웨어, 전자 장치 및 연결된 물리적 개체(차량, 장비, 건물 등)의 네트워크로, 이러한 개체가 데이터를 수집하고 교환할 수 있습니다. 최근 McKinsey 보고서에 따르면 IoT는 2030년까지 연간 최대 12조 6천억 달러의 경제적 영향을 미칠 수 있습니다.
IoT가 아직 초기 단계에 있지만 AIoT는 인공 지능을 사용하여 데이터를 통찰력과 행동으로 전환하는 차세대 IoT 물결을 대표합니다. AIoT는 산업과 사회를 변화시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있으며 이미 영향을 미치기 시작했습니다. 이 기사에서는 AIoT의 원리, 이점 및 현재 용도를 살펴봅니다.
사물 인터넷이란 무엇인가요?
사물인터넷(IoT)은 데이터를 수집하고 교환할 수 있는 연결된 장치(사물)의 시스템입니다. 이러한 장치에서 수집된 데이터는 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이며 더 나은 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.
IoT 장치에는 온도, 빛, 소리 등 다양한 환경 조건을 감지할 수 있는 센서가 장착되는 경우가 많습니다. 이러한 센서는 장치의 위치를 추적하고 장치가 사용되는 시기를 감지할 수도 있습니다. IoT 장치는 WiFi, Bluetooth, 셀룰러 네트워크 등 다양한 기술을 사용하여 인터넷에 연결할 수 있습니다. 2021년에는 250억 개의 장치가 사물 인터넷에 연결될 것으로 추산됩니다.
IoT 장치를 사용하여 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 문이 열릴 때를 감지하는 센서를 사용하여 조명을 켜거나 자동차가 열릴 때를 감지하는 센서를 사용하여 차고 문을 자동으로 열 수 있습니다. 주차. IoT 장치를 사용하여 분석용 데이터를 수집할 수도 있습니다. 예를 들어 매장에 입장하는 사람 수를 추적하는 센서를 사용하여 고객 트래픽 패턴을 분석할 수 있습니다.
AIoT의 "AI"
AI는 AIoT에서 매우 중요한 역할을 합니다. 인공지능(AI)이 없다면 IoT는 단지 인터넷에 연결되어 데이터를 수집하는 여러 장치에 불과할 것입니다. 하지만 인공지능은 이 모든 데이터를 해석하여 유용한 통찰력으로 바꿀 수 있습니다.
이를 더 자세히 설명하기 위해 스마트 홈을 예로 들어 보겠습니다.
집에 온도 조절 장치가 연결되어 있고 해당 온도 조절 장치가 시간에 따른 집 온도 변화에 대한 데이터를 수집한다고 가정해 보세요. 인공지능은 이 데이터를 가져와 냉난방 시스템의 효율성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. AI는 시행착오를 통해 이를 수행하고 알고리즘을 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다.
예를 들어, AI가 집의 온도가 너무 낮다는 것을 감지하면 그에 따라 난방 시스템의 설정을 조정합니다. AI는 날씨, 시간대 등 다른 요소도 고려합니다. 이를 통해 AI는 난방 및 냉방 시스템의 성능을 지속적으로 최적화하여 그 과정에서 비용을 절감할 수 있습니다.
AIoT의 이점
AIoT는 아직 개발 초기 단계이지만 이미 우리가 생활하고 일하는 방식을 변화시키기 시작했습니다.
AIoT의 이점은 다양합니다.
- 집에서 AIoT 지원 장치는 온도를 제어하고, 조명을 켜고, 문을 열 수 있습니다.
- AIoT는 직장에서 직원 생산성, 안전 및 규정 준수를 모니터링할 수 있습니다.
- AIoT는 소비자의 삶을 더 쉽고 편리하게 만들어줍니다.
- 사회 전체에서 AIoT는 자원을 더 잘 관리하고 환경을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기술이 성숙해짐에 따라 가정, 직장 및 지역 사회에서 더욱 놀랍고 혁신적인 AIoT 애플리케이션을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
비즈니스를 위한 AIoT의 이점
AIoT는 많은 잠재적 이점을 지닌 성장하는 분야입니다. AIoT를 채택한 기업은 효율성, 의사 결정, 사용자 정의 및 보안을 향상할 수 있습니다. 비즈니스에 대한 이점을 자세히 살펴보겠습니다.
- 효율성 향상: AI와 IoT를 결합하여 기업은 수동으로 수행했던 작업과 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 더 중요한 작업에 집중할 수 있게 되고 전반적인 생산성이 향상됩니다.
- 향상된 의사 결정: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 AI를 사용하여 분석함으로써 기업은 제품 개발부터 마케팅까지 다른 방법으로는 접근할 수 없는 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 기업이 보다 현명한 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 더 나은 맞춤화: 기업은 IoT 장치에서 수집한 데이터를 사용하여 고객의 요구와 선호도에 따라 맞춤형 제품과 서비스를 만들 수 있습니다. 이를 통해 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
- 비용 절감: 기업은 작업과 프로세스를 자동화하여 인건비를 줄일 수 있습니다. 또한 AIoT는 리소스 사용을 최적화하여 기업이 에너지 비용을 절감하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 안전 개선: 상태를 모니터링하고 인공 지능을 사용하여 잠재적인 위험을 식별함으로써 기업은 사고와 부상이 발생하지 않도록 조치를 취할 수 있습니다.
AIoT의 산업별 이점
AIoT는 산업을 변화시키고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
- 의료 산업에서 AIoT는 환자 건강을 모니터링하고 질병 발생을 예측하며 치료 효과를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.
- AIoT는 제조 과정에서 생산 라인을 최적화하고 폐기물을 줄이며 품질 관리를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
- 소매 업계에서 AIoT는 쇼핑 경험을 개인화하고 고객 서비스를 개선하며 사기를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AIoT in today’s
AIoT는 오늘날 다양한 방식으로 사용되고 있습니다.
스마트 홈
AIoT가 사용되는 한 가지 방법은 스마트 홈입니다. 온도 조절기, 조명, 보안 카메라 등 집에 있는 장치를 인터넷에 연결하고 스마트폰이나 기타 장치를 사용하여 제어할 수 있습니다. 인공 지능을 사용하면 집에 아무도 없을 때 조명을 끄거나 난방을 하는 등 이러한 작업 중 일부를 자동화할 수 있습니다.
Smart Cars
AIoT가 사용되는 또 다른 방법은 자율주행차에 있습니다. AI는 카메라, 레이더, 라이더 등 자동차 센서의 데이터를 처리하여 자동차를 조종합니다. 자동차는 인터넷에 연결하여 교통 정보 및 도로 업데이트를 받을 수도 있습니다.
스마트 헬스케어
AIoT는 헬스케어에도 활용됩니다. 향후 7년 동안 IoT 장치의 30% 이상이 의료 분야에만 사용될 것으로 예상됩니다. 인공 지능을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 질병 진단을 위해 엑스레이, MRI 등의 의료 이미지를 처리합니다.
- 심박수, 혈압 등 환자의 건강 데이터를 추적하고 변경 사항을 의사에게 알립니다.
- 환자에게 정보 제공 정보와 지원으로
- 신약 개발 지원
스마트 시티
AIoT의 가장 유망한 애플리케이션 중 하나는 스마트 시티 분야입니다. 스마트시티 프로젝트는 이미 전 세계적으로 진행되고 있으며, AIoT는 이러한 프로젝트에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. AIoT는 교통 혼잡을 관리하고 에너지 사용을 최적화하며 공공 안전을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.
웨어러블 기술
AIoT는 사용자 요구와 선호도를 추적하고 예측하는 데 도움이 될 수 있으므로 웨어러블 기술에 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 스마트워치를 착용하면 AIoT는 사용자의 일상을 학습하고 사용자가 즐길 수 있는 다양한 활동을 제안할 수 있습니다. 또한 AIoT는 웨어러블 기술의 전반적인 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
요약
AIoT는 다양한 방식으로 우리의 삶을 더 쉽게 만들어줍니다. 집 안 온도 조절부터 길 안내까지, AIoT는 점차 우리 일상생활에 자리잡고 있습니다. 개인 정보 보호 및 보안에 대한 일부 우려에도 불구하고 AIoT의 잠재적 이점이 위험보다 더 큰 것으로 보입니다. 기술에 대한 의존도가 높아짐에 따라 AIoT는 미래에 우리 삶에서 더 큰 역할을 할 수 있습니다.
위 내용은 AIoT 혁명: 인공 지능과 사물 인터넷이 세상을 어떻게 변화시키고 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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