인공 지능(AI)과 사물 인터넷(IoT)은 우리 시대의 가장 파괴적인 두 가지 기술로, 감지하고, 감지하고, 듣고, 예측하고 궁극적으로 사람들을 도울 수 있습니다. 이들은 함께 산업을 변화시키고 효율성을 향상시키며 기업과 소비자를 위한 새로운 가치를 창출할 수 있는 강력한 시너지 효과를 형성합니다.
인공 지능은 추론, 학습, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하는 기계의 능력입니다. 사물인터넷(Internet of Things)은 데이터를 수집하고 다른 장치 및 시스템과 교환할 수 있는 센서, 소프트웨어 및 연결 기능이 내장된 물리적 개체의 네트워크입니다.
인공지능과 사물인터넷의 융합으로 많은 투자가 유치되고 있습니다. 올해 인공지능과 사물인터넷에 대한 전 세계 지출은 1조1000억 달러에 이를 것으로 예상된다. AI와 IoT의 통합은 운영과 정보 기술을 변화시켜 프로세스, 절차, 소프트웨어 중심 프로세스 및 플랫폼을 변화시킬 것으로 예상됩니다.
연결된 장치의 수가 계속 증가함에 따라 AI가 이러한 "사물"(주로 겉보기에는 연결되어 있었지만 이전에는 연결이 끊어졌던 수많은 데이터 소스)에서 생성된 데이터를 분석하고 처리할 가능성도 커졌습니다. 인공지능 시장의 강력한 성장에 따라 세계 시장 규모는 2022년에만 1,197억 8천만 달러에 달하고, 2030년에는 1조 5,971억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2022년부터 2030년까지 연평균 성장률 38.1%를 기록할 것으로 예상됩니다. .
문제는 사용자가 직관적(사용자가 보길 기대하지만 지원하려면 데이터가 필요한 결과)과 비직관적(데이터 및 추세 분석을 통해서만 식별할 수 있는 결과) 통찰력을 모두 얻기 시작했다는 것입니다. 기존 비즈니스를 채택할 수 있는 새로운 기회와 AI를 탑재한 신규 진입자는 더 효율적이고 더 균등해지며 큰 이점을 얻게 됩니다.
사물 인터넷은 인공 지능의 발전과 채택을 위한 촉매제이며 우리가 일하는 방식에 큰 혼란을 가져올 것입니다. 변화의 중심은 분명 우리 안에 있습니다.
우리가 읽은 것처럼 IoT는 전례 없는 속도로 막대한 양의 데이터를 생성합니다. 연결된 장치의 수는 2025년까지 300억 개에 도달하여 매년 79.4zb의 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 이렇게 방대한 양의 데이터는 인간 혼자서는 효과적으로 처리하고 분석할 수 없습니다.
AI 알고리즘은 물리적 및 가상 이벤트와 상호 작용의 패턴을 식별하고 잠재적인 문제와 비즈니스 기회에 대한 통찰력을 제공하며 영향이나 심각도, 가능성 및 위험 등급을 기반으로 다음에 일어날 일을 예측함으로써 관리를 지원합니다. . 마찬가지로 중요한 것은 올바른 사람이나 시스템에 지침을 보내는 것입니다.
IoT 엔드포인트의 수는 꾸준한 속도로 계속 증가하겠지만, 이러한 채택의 원동력은 이 두 기술을 통해 실현될 고유한 비즈니스 및 소비자 중심 사용 사례의 수입니다. 대기업이 여전히 데이터 풀과 상충되는 여러 프로젝트 및 제품으로 인해 어려움을 겪고 있는 경우에는 아이디어와 솔루션보다 더 많은 데이터를 확보해야 하는 과제가 남아 있습니다.
그러나 AI가 데이터를 선별하고 해석하는 "인간"의 속도는 수천에서 수백만 개의 센서로부터 수신된 데이터를 듣고 해석하고 응답하는 것이 그러한 이니셔티브에 대한 ROI를 제공할 수 있음을 의미합니다. 고밀도 공간을 만듭니다.
기술의 "새로움"과 개념의 참신함으로 인해 엔터프라이즈 디지털 트윈 및 메타버스의 개념은 여전히 대부분의 기업에 적용되지 않습니다. 그러나 이는 동일한 기업이 특정 프로세스, 영역, 생산 라인, 셀룰러 네트워크, 중요 자산 구성 요소 및 오류 지점과 같은 장비를 이해하기 위해 운영을 "디지털화"하기 위해 수집할 수 있는 데이터 포인트를 공개하는 것을 막지는 못합니다. 이 모든 것을 통해 우리는 지금 무슨 일이 일어나고 있는지, 다음에 무슨 일이 일어날지, 다음에 무엇을 해야 하는지 이해할 수 있습니다.
이 글을 읽으면서 IoT와 AI의 결합이 산업을 혁신하고 있으며 이는 인간의 감독 없이 일어나고 있습니다. AIoT는 통신 산업에서 네트워크 성능을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이며 고객 경험을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.
예를 들어, 통신 업계는 IoT 센서와 AI 알고리즘을 활용하여 네트워크 트래픽을 모니터링하고, 중단을 예측하고, 어떤 구성 요소가 실패했거나 실패할 가능성이 있는지 파악하여 고객에게 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 또한 카메라 분석, 모션 센서, 드론, 진동 센서, 스마트 잠금 장치 등과 같은 미묘한 기술과 같은 최첨단 기술을 통합하는 동시에 도난, 도난과 같은 비정상적인 이벤트를 식별하고 팀에 미리 경고할 수 있습니다.
채굴자는 이동, 환경, 자산 위치 및 점유 수준에 대한 센서를 사용하여 장비 상태, 운영 시간, 작업 시간을 모니터링하여 안전을 향상하고 ESG(환경, 사회 및 거버넌스) 표준을 향상할 수 있습니다. 동시에 생산성을 모니터링하여 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. , 이상 현상을 감지하고 오류가 발생하기 전에 예측합니다.
부동산 소유자는 현재 점유 데이터를 기반으로 유틸리티 소비를 이해하고 추세를 예측하여 HVAC, 책상, 청소 일정, 회의실, 주차, 조명, 환경, 비용 할당과 같은 자산 및 다운스트림 프로세스를 관리하는 직원 및 시스템에 경고할 수 있습니다. 등. 이를 통해 건물은 자신의 위치를 감지하고 느낄 수 있어 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 사람들이 보다 효율적이고 안전하게 일할 수 있도록 도와줍니다.
AI와 IoT의 힘을 활용하려면 기업은 다음과 같은 몇 가지 문제를 극복해야 합니다.
데이터 품질: AI와 IoT는 효과적으로 운영하기 위해 많은 양의 데이터에 의존합니다. 모든 데이터가 신뢰할 수 있거나 정확하거나 관련성이 있는 것은 아닙니다. 기업은 데이터 거버넌스 정책 및 표준을 구현하여 데이터 품질을 보장해야 합니다.
데이터 보안: 인공 지능과 IoT는 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 심각한 위험을 초래합니다. 데이터 운영자는 암호화, 인증 및 권한 부여 기술을 적용하여 무단 액세스, 사용 또는 공개로부터 데이터를 보호해야 합니다.
데이터 거버넌스: AIoT는 이러한 데이터 저장소로부터 신속한 통합 또는 추출을 지원하는 환경을 통해 신뢰할 수 있는 최신의 고품질 데이터가 준비된 경우에만 성공할 수 있습니다. 프로세스와 기술은 이러한 변화를 주도하는 선두에 있습니다.
데이터 윤리: 인공 지능과 사물 인터넷은 기술이 인권, 존엄성 및 자율성에 미치는 영향에 대한 윤리적 질문을 제기합니다. 기업은 AI와 IoT의 사용이 기업의 가치와 원칙에 부합하는지 확인하고 AI가 기업을 대표하는 정도를 제어해야 합니다.
IoT와 AI의 결합은 산업 전반에 걸쳐 혁신과 변혁의 기회를 창출하는 강력한 결합입니다. 사물 인터넷이 계속해서 엄청난 양의 데이터를 생성함에 따라 인공 지능은 이러한 정보를 분류, 필터링, 쿼리, 식별 및 경고하는 역할을 하며 이러한 정보를 관리하고 이해하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 궁극적으로 데이터와 머신러닝을 통해 사람들이 더 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕습니다.
데이터 소비 속도에 맞춰 사용자 인터페이스가 발전하고 기술의 '인간화'가 우리 일상 생활에 스며들면서 직장에서 효율성, 생산성 및 지속 가능성을 높일 수 있는 잠재력도 커질 것입니다. 인공지능과 사물인터넷(AIoT)의 미래는 밝을 뿐만 아니라 4차 산업혁명의 진전에도 매우 중요합니다.
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