Peranti teknologi
AI
Revolusi AIoT: Bagaimana kecerdasan buatan dan Internet Perkara mengubah dunia kita
Revolusi AIoT: Bagaimana kecerdasan buatan dan Internet Perkara mengubah dunia kita
Pertumbuhan pesat Internet Perkara (IoT) didorong oleh penurunan kos sensor, percambahan peranti yang bersambung dan kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI). Internet Perkara ialah rangkaian penderia tertanam, perisian, peranti elektronik dan objek fizikal yang disambungkan (kenderaan, peralatan, bangunan, dll.) yang membolehkan objek ini mengumpul dan bertukar data. Menurut laporan McKinsey baru-baru ini, IoT boleh memberi kesan ekonomi tahunan sehingga $12.6 trilion menjelang 2030.
Sementara IoT masih di peringkat awal, AIoT mewakili gelombang IoT seterusnya, di mana kecerdasan buatan digunakan untuk menukar data menjadi cerapan dan tindakan. AIoT mempunyai potensi untuk mengubah industri dan masyarakat, dan sudah mula memberi kesan. Artikel ini akan meneroka prinsip, faedah dan kegunaan semasa AIoT.
Apakah itu Internet of Things?
Internet Perkara (IoT) ialah sistem peranti (benda) bersambung yang mengumpul dan bertukar data. Data yang dikumpul oleh peranti ini boleh digunakan untuk mengautomasikan proses, meningkatkan kecekapan dan membuat keputusan yang lebih baik.
Peranti IoT selalunya dilengkapi dengan penderia yang boleh mengesan pelbagai keadaan persekitaran seperti suhu, cahaya dan bunyi. Penderia ini juga boleh menjejaki lokasi peranti dan mengesan apabila ia sedang digunakan. Peranti IoT boleh menyambung ke Internet menggunakan pelbagai teknologi, seperti WiFi, Bluetooth dan rangkaian selular. Dianggarkan 25 bilion peranti akan disambungkan ke Internet Perkara pada 2021.
Peranti IoT boleh digunakan untuk mengautomasikan pelbagai tugas, contohnya, penderia yang mengesan apabila pintu dibuka boleh digunakan untuk menghidupkan lampu atau penderia yang mengesan apabila kereta diletakkan boleh digunakan untuk membuka pintu garaj secara automatik. Peranti IoT juga boleh digunakan untuk mengumpul data untuk analisis, contohnya, penderia yang menjejaki bilangan orang yang memasuki kedai boleh digunakan untuk menganalisis corak trafik pelanggan.
“AI” dalam AIoT
AI memainkan peranan yang sangat penting dalam AIoT. Tanpa kecerdasan buatan (AI), IoT hanyalah sekumpulan peranti yang disambungkan ke internet dan mengumpul data. Walau bagaimanapun, kecerdasan buatan boleh mentafsir semua data ini dan mengubahnya menjadi cerapan yang berguna.
Mari ambil rumah pintar sebagai contoh untuk menjelaskan perkara ini dengan lebih lanjut.
Andaikan anda mempunyai termostat yang disambungkan di rumah anda dan termostat itu mengumpul data tentang cara suhu di rumah anda berubah dari semasa ke semasa. Kecerdasan buatan boleh mengambil data ini dan menggunakannya untuk meningkatkan kecekapan sistem pemanasan dan penyejukan. AI boleh melakukan ini melalui percubaan dan kesilapan, sentiasa belajar dan menambah baik algoritmanya.
Sebagai contoh, jika AI menyedari bahawa suhu di rumah anda terlalu sejuk, ia akan melaraskan tetapan sistem pemanasan anda dengan sewajarnya. AI juga mengambil kira faktor lain, seperti cuaca dan masa hari. Ini membolehkan AI untuk terus mengoptimumkan prestasi sistem pemanasan dan penyejukan anda, menjimatkan wang anda dalam proses.
Faedah AIoT
AIoT masih dalam peringkat awal pembangunannya tetapi sudah mula mengubah cara hidup dan kerja kita.
Manfaat AIoT adalah pelbagai:
- Di rumah, peranti berdaya AIoT boleh mengawal suhu, menghidupkan lampu dan membuka pintu.
- Di tempat kerja, AIoT boleh memantau produktiviti pekerja, keselamatan dan pematuhan peraturan.
- Bagi pengguna, AIoT boleh menjadikan hidup lebih mudah dan senang.
- Untuk masyarakat secara keseluruhan, AIoT boleh membantu kami mengurus sumber dengan lebih baik dan melindungi alam sekitar.
Apabila teknologi semakin matang, kami boleh mengharapkan untuk melihat lebih banyak aplikasi AIoT yang menakjubkan dan transformatif di rumah, tempat kerja dan komuniti kami.
Faedah AIoT untuk Perniagaan
AIoT ialah bidang yang semakin berkembang dengan banyak potensi manfaat. Perusahaan yang mengguna pakai AIoT boleh meningkatkan kecekapan, membuat keputusan, penyesuaian dan keselamatan mereka. Mari kita lihat dengan lebih dekat faedahnya untuk perniagaan:
- Tingkatkan kecekapan: Dengan menggabungkan AI dengan IoT, perniagaan boleh mengautomasikan tugasan yang sebaliknya perlu dilakukan secara manual dan diproses. Ini membebaskan pekerja untuk fokus pada tugas yang lebih penting dan meningkatkan produktiviti keseluruhan.
- Pembuatan keputusan yang lebih baik: Dengan mengumpul data daripada pelbagai sumber dan menganalisisnya menggunakan kecerdasan buatan, perniagaan boleh memperoleh cerapan yang mereka tidak akan dapat akses, daripada pembangunan produk hingga pemasaran. Boleh membantu syarikat membuat keputusan yang lebih bijak.
- Penyesuaian yang lebih baik: Perniagaan boleh menggunakan data yang dikumpul daripada peranti IoT untuk mencipta produk dan perkhidmatan tersuai berdasarkan keperluan dan pilihan pelanggan. Ini meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pelanggan.
- Kurangkan kos: Perniagaan boleh mengurangkan kos buruh dengan mengautomasikan tugas dan proses. Selain itu, AIoT boleh membantu perniagaan mengurangkan kos tenaga dengan mengoptimumkan penggunaan sumber.
- Meningkatkan keselamatan: Dengan memantau keadaan dan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengenal pasti potensi bahaya, perniagaan boleh mengambil langkah untuk mengelakkan kemalangan dan kecederaan daripada berlaku.
Kelebihan AIoT khusus industri
AIoT berpotensi untuk mengubah industri dan mencipta peluang perniagaan baharu:
- Dalam industri penjagaan kesihatan, AIoT boleh digunakan untuk memantau kesihatan pesakit, meramalkan wabak penyakit dan meningkatkan keberkesanan rawatan.
- AIoT boleh digunakan dalam pembuatan untuk mengoptimumkan barisan pengeluaran, mengurangkan sisa dan meningkatkan kawalan kualiti.
- Dalam industri runcit, AIoT boleh membantu memperibadikan pengalaman membeli-belah, meningkatkan perkhidmatan pelanggan dan mencegah penipuan.
AIoT dalam dunia hari ini
AIoT sedang digunakan dalam pelbagai cara di dunia hari ini.
Rumah Pintar
Salah satu cara AIoT digunakan ialah di rumah pintar. Peranti di rumah, seperti termostat, lampu dan kamera keselamatan, boleh disambungkan ke Internet dan dikawal menggunakan telefon pintar atau peranti lain. Kecerdasan buatan boleh digunakan untuk mengautomasikan beberapa tugas ini, seperti mematikan lampu atau memanaskan apabila tiada orang di rumah.
Kereta Pintar
Cara lain AIoT digunakan ialah dalam kereta pandu sendiri. AI memproses data daripada penderia kereta, seperti kamera, radar dan lidar, untuk mengemudi kereta. Kereta juga boleh menyambung ke internet untuk menerima kemas kini trafik dan jalan raya.
Smart Healthcare
AIoT juga digunakan dalam penjagaan kesihatan. Dianggarkan dalam tempoh tujuh tahun akan datang, lebih daripada 30% peranti IoT akan digunakan secara eksklusif dalam penjagaan kesihatan. Kecerdasan buatan boleh digunakan untuk:
- Memproses imej perubatan, seperti X-ray dan MRI, untuk mendiagnosis penyakit
- Menjejaki data kesihatan pesakit, seperti kadar denyutan jantung dan tekanan darah, dan laporkan jika terdapat sebarang perubahan Ingatkan doktor
- Berikan pesakit dengan maklumat dan sokongan
- Bantu membangunkan ubat baharu
Bandar pintar
AIoT paling menjanjikan Salah satu aplikasinya adalah dalam bidang bandar pintar. Projek bandar pintar sudah pun dijalankan di seluruh dunia, dan AIoT dijangka memainkan peranan penting dalam projek ini. AIoT boleh digunakan untuk membantu mengurus kesesakan lalu lintas, mengoptimumkan penggunaan tenaga dan meningkatkan keselamatan awam.
Teknologi Boleh Dipakai
AIoT berguna untuk teknologi boleh pakai kerana ia boleh membantu menjejak dan meramalkan keperluan dan pilihan pengguna. Contohnya, jika pengguna memakai jam tangan pintar, AIoT boleh belajar tentang rutin harian pengguna dan mencadangkan pelbagai aktiviti yang mungkin dinikmati pengguna. Selain itu, AIoT membantu meningkatkan kecekapan keseluruhan teknologi boleh pakai.
Ringkasan
AIoT boleh menjadikan hidup kita lebih mudah dalam pelbagai cara. Daripada mengawal suhu di rumah kita kepada memberi kita arah, AIoT perlahan-lahan menjadi bersepadu ke dalam kehidupan seharian kita. Walaupun terdapat kebimbangan mengenai privasi dan keselamatan, potensi manfaat AIoT nampaknya melebihi risiko. Apabila kita semakin bergantung pada teknologi, AIoT boleh memainkan peranan yang lebih besar dalam kehidupan kita pada masa hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Revolusi AIoT: Bagaimana kecerdasan buatan dan Internet Perkara mengubah dunia kita. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1376
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
