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            物聯網開發

            人工智能物聯網:未來的強大組合

              隨著物聯網(IoT)的采用,當前的商業世界正在發生變化。物聯網正在幫助明顯地從各種來源捕獲大量數據。但是,由于無法計算的物聯網設備會產生大量的數據,因此收集、處理和分析數據變得很復雜。


              當前正在經歷快速變革發展的兩個信息學領域是人工智能(AI)和物聯網(IoT)。由于人工智能(AI)和物聯網(IoT)是相互關聯的領域,它們之間的協同作用極大地提升了每個元素的功能,因此不會看到通??梢灶A期的資源競爭。了解這一點的方法是了解人工智能在處理大量數據時發揮最佳作用,而物聯網設備是提供必要數據流的理想熱點。


            人工智能物聯網


              重新定義業務


              人工智能和物聯網正在重新思考企業的表現方式。一方面,人工智能具有開創性的機器學習子集,它通過實時分析以及人與機器之間的更大交互作用,為執行更出色的任務提供了方法;另一方面,物聯網通過有效的智能技術增加了設備與人之間的通信規模。物聯網和人工智能的轉換使彼此的應用程序更加不同且具有開創性。


              物聯網


              物聯網和人工智能是兩項離散的創新,會對不同行業產生重大影響。物聯網(IoT)是數字傳感系統,而人工智能則轉變為大腦,它決定著控制整個系統的決策。人工智能和物聯網的強大結合,人工智能物聯網提供了智能的、相互連接的系統,可以自我修復和自我校正。


              在過去3-5年中,獲取大量數據的能力有所提高。這些進步帶來了新的風險以及對安全性和隱私性的擔憂。大量的組織專有信息和用戶數據正成為全球政府部門和暗網黑客的誘人目標。這種擴展的功能也伴隨著新的責任。


              傳感器現在將應用于所有事物。目前,這推斷可以從每個事務或流程中實時收集大量數據。在客戶服務部門,制造環境以及人們家中的消費產品中,物聯網設備引領著這一數據收集過程。任何帶有芯片組的設備都可以與網絡連接,并每天每一分鐘開始流式傳輸大量信息。


              當前,復雜的算法使我們能夠從每個可能的角度進行預測分析。機器學習(ML)是AI(人工智能)的子集,其工作流程得以升級,并通過每次新的協作為客戶簡化了解決問題的過程。


              綜合效應


              物聯網通過互聯網和人工智能通過設備連接收集大量信息,特別是通過其突破性的系統,機器學習有助于吸收和評估這些數據。物聯網設備中的機器學習通過難以置信的先進傳感器幫助識別設計并檢測數據收集中的故障。這項創新可以在不確定的時間范圍內確定內在的事物,例如對空氣、溫度、濕度、污染、聲音、振動、光線等的刺激。與傳統創新相比,物聯網和機器學習使操作數據速度提高了20倍,并且精度更高。這就是為什么使用人工智能技術的組織看到收入增長的原因


              進行這種遷移有多種原因。一種是幫助減少網絡流量,因為IoT設備可以創建大量的數據。與從所有受監控的物聯網設備流式傳輸的數據相比,我們目前認為的大數據似乎很少。將處理過程重新定位到物聯網設備的另一種合法性是,在很多情況下,數據的價值都是非常短暫的。


              這確實是人工智能創新使用的絕招。為了幫助其零售店,亞馬遜利用物聯網為客戶提供更便捷的購物體驗。由于沒有收銀員,甚至沒有收銀臺,因此存在的傳感器將簡化整個周期。例如,利用傳感器確定您的活動。就像市場或零售店一樣,事物經過精心安排,當您獲得任何產品時,它會自動將其添加到卡車中,第二秒鐘您將其保留下來,就會從卡車中取出它。它連接到您的付款方式,因此當您帶著物品離開商店時,總金額將從您的帳戶或在線錢包中扣除。與自動駕駛汽車類似,他們利用計算機視覺,深度學習算法和傳感器組合,實現了創新。


              結論


              實際上,必須立即處理數據,否則其值將變為零。實際情況是在過程控制循環中利用提取的數據時。如果有不間斷的流動反應器,為提高所生產產品的質量,應不斷應用反饋。


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