Apakah peranan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam Internet Perkara?

Penyepaduan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) ke dalam sistem Internet Perkara (IoT) menandakan kemajuan penting dalam pembangunan teknologi pintar. Konvergensi ini dipanggil AIoT (kecerdasan buatan untuk Internet Perkara), dan ia bukan sahaja meningkatkan keupayaan sistem, tetapi juga mengubah cara sistem IoT beroperasi, belajar dan menyesuaikan diri dalam persekitaran. Mari kita terokai integrasi ini dan maksudnya.

Peranan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam IoT

Pemprosesan dan analisis data yang dipertingkatkan

Pentafsiran data lanjutan: Peranti IoT menjana sejumlah besar data. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh memusnahkan data ini dengan bijak, mengekstrak cerapan berharga dan mengenal pasti corak yang tidak dapat dilihat oleh perspektif manusia atau kaedah pemprosesan data tradisional.

Analisis ramalan menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meramalkan aliran masa depan berdasarkan data sejarah, yang amat berguna dalam penyelenggaraan ramalan peralatan industri. Sistem ini boleh meramal dengan tepat masa sebelum kegagalan berlaku dan mengambil langkah penyelenggaraan yang sesuai, dengan ketara mengurangkan masa henti dan kos penyelenggaraan. . Autonomi ini penting untuk aplikasi seperti kereta pandu sendiri atau proses industri automatik, yang membuat keputusan masa nyata adalah kritikal.

Pembelajaran Adaptif:

Algoritma pembelajaran mesin belajar dan menyesuaikan diri dari semasa ke semasa, meningkatkan keupayaan membuat keputusan mereka. Ini bermakna sistem IoT boleh menjadi lebih cekap dan berkesan melalui penggunaan kerana mereka boleh belajar daripada pengalaman lalu dan menyesuaikan operasi mereka dengan sewajarnya.

Peribadikan dan pengalaman pengguna

Dalam bidang IoT pengguna seperti rumah pintar, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh menyesuaikan pengalaman pengguna, secara automatik mengoptimumkan tetapan peranti berdasarkan pilihan dan tabiat pengguna untuk meningkatkan keselesaan dan kecekapan . Melalui pembantu suara dan chatbot dipacu AI, interaksi antara pengguna dan peranti IoT adalah lebih semula jadi, sekali gus meningkatkan pengalaman dan kebolehcapaian pengguna.

Kecekapan Operasi dan Automasi

Pengoptimuman Proses: Dalam bidang seperti pembuatan, AIoT boleh menyelaraskan operasi, mengoptimumkan rantaian bekalan dan meningkatkan kawalan kualiti, sekali gus meningkatkan produktiviti dan mengurangkan kos.

Pengurusan Tenaga: AIoT membantu pengurusan grid pintar, mengoptimumkan pengagihan dan penggunaan tenaga, serta menyumbang kepada pembangunan mampan.

Penyelenggaraan Ramalan dan Kecekapan Operasi

Penyelenggaraan ramalan dan kecekapan operasi yang dipertingkatkan oleh IoT (Internet of Things), AI (Kecerdasan Buatan) dan ML (Pembelajaran Mesin) adalah penting dalam industri moden.

Penyelenggaraan ramalan melibatkan penggunaan penderia IoT untuk mengumpul data peralatan, yang dianalisis oleh kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan potensi kegagalan sebelum ia berlaku. Pendekatan proaktif ini membolehkan campur tangan tepat pada masanya, meminimumkan masa henti dan kos penyelenggaraan.

Kecekapan operasi merujuk kepada penggunaan AIoT untuk mengoptimumkan proses. Ini termasuk pengoptimuman proses, pengurusan sumber, kawalan kualiti, pengoptimuman rantaian bekalan dan meningkatkan produktiviti pekerja. Penderia IoT menyediakan data masa nyata yang dianalisis oleh AI untuk meningkatkan pembuatan keputusan, menyelaraskan operasi dan meningkatkan penggunaan sumber.

Keselamatan & Keselamatan

Protokol Keselamatan yang Dipertingkat: Kepintaran Buatan boleh meningkatkan keselamatan IoT dengan mengesan dan bertindak balas terhadap ancaman siber dalam masa nyata, yang penting memandangkan percambahan peranti IoT dan aksesnya kepada aspek data sensitif.

Pemantauan Keselamatan: Dalam persekitaran industri, AIoT boleh memantau keadaan keselamatan, mengesan situasi berbahaya dan memulakan protokol kecemasan, dengan itu meningkatkan keselamatan pekerja.

Aplikasi Praktikal dan Kajian Kes AIOT

Bandar Pintar

Pengurusan Trafik:

Sistem AIoT digunakan untuk mengoptimumkan aliran trafik di kawasan bandar. Penderia mengumpul data pergerakan kenderaan, yang dianalisis oleh algoritma AI untuk mengurus lampu isyarat dan mengurangkan kesesakan.

Kajian Kes:

Inisiatif Negara Pintar Singapura memanfaatkan AIoT untuk pemantauan trafik masa nyata dan laluan pengangkutan awam yang dinamik untuk meningkatkan mobiliti bandar.

Penjagaan Kesihatan

Pemantauan Pesakit Jauh:

Peranti IoT boleh pakai mengumpul data kesihatan (denyut jantung, tekanan darah, dll.) dan AI menganalisis data ini untuk mengesan tanda awal masalah kesihatan.

Kajian Kes: Pemantauan glukosa darah kecerdasan buatan Medtronic dan sistem pam insulin secara berterusan melaraskan tahap insulin untuk pesakit diabetes berdasarkan data masa nyata.

Pembuatan

Penyelenggaraan Ramalan: Penderia AIoT pada jentera mengesan anomali yang menunjukkan kemungkinan kegagalan. Data ini membantu menjadualkan penyelenggaraan sebelum kegagalan berlaku.

Kajian Kes: Siemens menggunakan AIoT dalam turbin gasnya untuk meramalkan keperluan penyelenggaraan, dengan ketara mengurangkan masa henti yang tidak dirancang.

Pertanian

KetepatanQuasi-pertanian: Peranti AIoT memantau keadaan tanah, cuaca dan kesihatan tanaman, memaklumkan petani tentang masa penanaman, penyiraman dan pembajaan yang terbaik.

Kajian Kes: Traktor dan peralatan AIoT John Deere membolehkan penanaman dan pembajaan tepat, meningkatkan hasil tanaman dan kecekapan sumber.

Runcit

Pengalaman Pelanggan yang Dipertingkat: AIoT membantu memperibadikan pengalaman membeli-belah. Penderia menjejaki pergerakan pelanggan dan kecerdasan buatan menyediakan pengesyoran yang disesuaikan.

Kajian Kes: Kedai AmazonGo menggunakan AIoT untuk menyediakan pengalaman membeli-belah tanpa bayaran, dan sistem secara automatik mengecaj pelanggan untuk barangan yang mereka beli.

Tenaga

Grid Pintar: AIoT mengoptimumkan pengagihan dan penggunaan tenaga, meramalkan puncak permintaan dan melaraskan bekalan dengan sewajarnya.

Kajian Kes: Syarikat tenaga Itali Enel menggunakan AIoT untuk pengurusan grid masa nyata dan pengagihan tenaga yang cekap.

Automasi Rumah

Rumah Pintar: Peranti AIoT seperti termostat, lampu dan sistem keselamatan boleh mempelajari pilihan pengguna dan mengautomasikan persekitaran rumah untuk keselesaan dan penjimatan tenaga.

Kajian Kes: Termostat pintar Nest menggunakan AIoT untuk mempelajari keutamaan pemilik rumah dan melaraskan suhu rumah secara automatik untuk keselesaan dan kecekapan yang optimum.

Logistik Pengangkutan

Pengurusan Armada: Peranti AIoT menjejaki lokasi kenderaan, penggunaan bahan api dan keperluan penyelenggaraan untuk mengoptimumkan laluan dan jadual.

Kajian Kes: UPS menggunakan AIoT untuk pengoptimuman laluan, mengurangkan penggunaan bahan api dan memendekkan masa penghantaran.

Pemantauan Alam Sekitar

Penjejakan Pencemaran: Sensor mengumpul data alam sekitar dan model AI meramalkan tahap pencemaran untuk memaklumkan tindak balas kesihatan awam.

Kajian Kes: Program Green Horizons IBM menggunakan AIoT untuk memantau kualiti udara dan membuat cadangan untuk kawalan pencemaran di bandar seperti Beijing.

Keselamatan Awam

Tindak Balas Kecemasan: Sistem AIoT boleh mengesan kecemasan (seperti kebakaran) dan memaklumkan pihak berkuasa yang berkaitan, dengan itu memendekkan masa tindak balas.

Kajian Kes: Di California, penderia AIoT digunakan untuk pengesanan kebakaran awal, membolehkan tindak balas kecemasan yang lebih pantas dan mencegah kerosakan besar.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah peranan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam Internet Perkara?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!