物联网与人工智能在工作中的相互作用与融合

关于vwin免佣百家乐 AI人工智能.这种对“物联网需要人工智能”和“物联网需要人工智能”两者如何协同工作的日益关注与新的演进是一致的,但也有点令人惊讶,因为在相当长的一段时间以来,物联网和人工智能已经在多个业务领域一起使用。然而,当然,在物联网方程的所有层次上,各种形式的人工智能的快速增长使得它很难跟上。

2019岁,100%的有效物联网工作将得到认知/人工智能能力的支持。 (IDC)

机器学习的杠杆作用,除了大数据,由于联合开发物联网的潜力和新机会也已列入2017年物联网预测根据Ovum的发现,向边缘转移和新的数据分析流工具的出现被称为“为机器学习引擎和更多人工智能应用程序提供信息”的重要步骤。此外,Ovum说,物联网和互联系统推动了人工智能的采用,因为需要智能自动化来理解传感器生成的大数据。

也许对一些已经出现这种情况的例子的概述可能会使其更加具体。在开始之前,让我们指出两件事。第一,物联网和人工智能都是伞形术语,不是技术。从物联网和人工智能的角度来看,不难理解两者的共同点:数据转化为信息,智能转化为决策,从而在多个用例中实现有意义的目的。不过,我们也会看得更深一点,在一些领域,人工智能正在改变更大物联网和工业物联网的各种技术和水平。

其次,如果你看(组)技术支持vwin中国 徳赢中国 ,IDC的第三平台中描述,例如,重要的是要记住,他们并不是生活在非常孤立的环境中。就拿一些典型的技术(或者更确切地说是技术领域)在工业4.0范围内:数字孪生虚拟和增强现实,云,大数据,机器人学,等。很明显,他们都是并肩工作,例如物联网和人工智能。它显示了物联网平台的演变,在工业4.0的范围内,在人工智能引擎和认知能力越来越重要的作用中,以及对AR和数字双胞胎的支持工业物联网平台.

物联网与人工智能融合与工作互动

第三,基于物联网和人工智能的综合视图(当然,用例),有更多的组合:物联网和区块链,人工智能和机器人技术,物联网区块链和人工智能;你几乎可以把一切结合起来。

人工智能与物联网:视角的逻辑组合

物联网和人工智能的结合在本质和基本层面上不应该令人惊讶。人工智能的几种形式已经使用了几十年,基本上,理解数据,定位数据并将数据投入工作,专注于非结构化数据.

只要看看企业信息管理或者甚至文档捕获,其中人工智能是任何新的。或者使用从各种类型的数据源以各种格式汇总各种类型数据的“联系中心”应用程序,并将其提交给“联系中心代理”,该代理可以真正地为客户提供他/她的指尖上的服务密钥:端到端的信息和见解,可能有点扭曲,例如,情绪分析,当社会渠道被纳入等式时。

作为人工智能大脑的身体,今天的物联网为集中化人工智能系统的智能计算和分析功能提供输入(数据)和输出(动作)。 (Maciej Kranz,思科)

事实上,即使在难以在无数地点定位数据的任务范围内,市场上也有人工智能解决方案,例如,在个人资料保护和遵守徳赢中国 (通用数据保护条例)–为了顺从和回应个人数据主体权利请求或要求数据保护机构你需要知道个人数据的位置,以及你的理由合法处理数据接下来,一定要带上AI。

我们看到了以下原因,为什么人工智能和物联网的结合可能被视为“新颖的”,现在可能得到更多的关注:
  • 事实上,在许多行业和许多组织中,物联网和人工智能仍然相对较新,而其他人则不然。
  • 物联网和人工智能在多个用例和实际部署中协同工作的不同要求,其中有用例和目的(例如)积极主动的预测性维护而不是被动的)这只适用于少数公司。
  • 潜在的对物联网本质的误解,以及我们在中发现的框架的参考架构和目的,工业4.0和”智能物流(后者尤其是但不仅是块链进来).
  • 物联网和人工智能的实际使用方式与面向未来的方法之间的差异,在这些方法中,人工智能和机器学习的更高级形式与越来越多的“自主”智能的关注相适应。
  • 物联网市场的演变,尤其是在工业物联网有一种增长,但逻辑上,增加对人工智能物联网解决方案和平台的关注。
  • 对算法和API经济的了解有限,因此我们建议读者从最广泛的意义上了解信息管理的发展,在其他中,微服务。
  • 到目前为止,物联网主要部署在最广泛的工业环境中,在维护范围内具有特定的效益和低挂果。预测分析和物流等部门的关联运营,石油和天然气,制药公司,建筑,航空,安全性,公用事业和医疗保健,人工智能和物联网引导组织获得利益。
  • 人工智能和物联网结合的认识可能发展得太慢了(通常还有其他技术)在应用程序级别上做所有的改变,这是最重要的,但也在根本上改变现有的业务应用程序。
  • 太多地关注各种技术,而不是实际使用的实例,通常,即使有目标和好处,也可以——实际上——拯救生命。
  • 我们永不停息的人类通过给事物命名来理解事物的愿望,即使它们涵盖了多个潜在的现实,而不是从整体的角度来思考,在更深的层次上连接点。
  • 上面提到的跨越所有层次的快速发展使得很难跟上。

让我们看看这些主要原因中的本质,然后列出物联网和人工智能今天如何一起利用的例子。

人工智能和物联网的本质

物联网本质上是互联事物的网络,传感器,执行机构以及具有特定硬件的通信技术,为大量用例从无数可能的设备获取数据的软件和体系结构方法,目的,增强和创新。

在事物和嵌入式电子设备之上(例如)传感器它能够捕获各种类型的“条件和上下文状态”数据,并在它所包含的设备环境中通信这些数据物联网网关物联网平台,物联网通信技术,进行聚合和分析的硬件和软件,基于它的实际应用程序,潜在的架构,如雾计算诸如此类。

文本分析可以从过去几乎没有分析价值的各种数据源中产生新的见解。几秒钟后我们就可以处理数千份文件,内部数据和公共数据,如研究文章。除了产生洞察力和知识外,分析还将提高我们业务流程的效率。我们可以使用使用机器学习不断改进的算法来自动化这些过程。 (赫尔曼·德普林斯,首席信息官,UCB)

物联网的本质是从连接的设备获取数据,并以一个有价值的理由利用这些数据,包括使人和连接的设备能够根据分析和可视化的数据采取行动。所以,它从“物理”设备(机器,执行器等)视角:从数据到智能动作(也可以是研究或任何形式的人类行为)通常是从可操作的数据到“事物”内部或通过“事物”进行的操作。此外,很多用例中的物联网数据并不独立,它们与“其他”数据一起使用,我们将在下面看到。

没有这些元素,连接事物当然就没有意义了。通过大数据分析和可视化,我们实际上已经在更复杂的环境和应用程序中引入人工智能。如果你不能理解这些数据,就没有意义去理解它。(多个组合)数据真的是人工智能的问题。“融合大数据,物联网与AI,不仅仅是几个用例中的现实,它也在推动新的,下一代应用程序,如可视化技术和脑计算接口,如前所述。

工业4.0背景下的物联网和人工智能

灵巧产业以及参考架构中所述的智能物流,在其他中,工业4.0和物流4.0,基本上围绕着IT与OT,物联网和网络物理,端到端的“深度”数据模型以及向半自治和自治决策的转变。

顶尖的成就者从各种互联设备中获取各种形式的数据,并使用基于人工智能的应用程序探测这些数据,以达到新的运营和财务水平。 (Karen Butner)

这是一个从自动化到自主的渐进过程,在制造物联网及超越:智能建筑家庭自动化,石油和天然气业务,供应链,机器人学,名单还在继续。正如我们将看到的,这是一个物联网和人工智能已经被用于多个用例的领域。当然,这是一个渐进的方法,它是一个将人类控制/决策和自主决策结合起来的问题,在最有意义的层面上,但这是关键。

让我们来看看一些用例和领域,在这些用例和领域中,人工智能和物联网实际上是并越来越多地在多个层次和层次上结合使用。作为提醒:物联网堆栈由若干层组成,人工智能越来越多地应用于所有层,从物联网中的嵌入式人工智能到上述雾计算等架构中的人工智能或边缘计算以及相关软件,硬件和通信服务。尤其是在这里,嵌入式人工智能将成为边缘计算和雾计算的首要目标。(不一样)本质上是为了理解边缘的数据,靠近设备。

设施优化中的人工智能和物联网

建筑管理,智力(ai)正在移动到各个级别的边缘。完全与整体向边缘移动一致,情报在战场上越来越深入,远离所有数据存储和分析的中心部分,这使我们能够了解该建筑是如何运作的,正如马丁·费德在建筑管理趋势访谈在该领域一级的自主决策也得到解决。

物联网提供人工智能所需的数据,以便做出明智的决策……作为回报,这些见解和决定中的一些可以由物联网和机器人等终端设备来执行,无人机和工业机器 (Maciej Kranz,思科)

然而,从整体上看设施优化人工智能和物联网的结合使用更为广泛,因此预测优化和预测分析与关键建筑资产的主动维护是其中的重要用例,机器学习用于通知设施运营商,问题将在特定建筑区域或设备部件内发生。事实上,人工智能和物联网将成为整个新兴市场的基石。设施优化软件概念。

从建筑的角度,也要注意在智能家居和数字工作场所 (例如)聪明的办公室)人工智能和物联网也越来越多地以“融合”的方式使用。

医疗领域的人工智能和物联网

医疗保健显然是一个非常广泛的领域。因此,在许多医疗领域,人工智能和物联网一起使用并不奇怪。物联网已经在医疗保健中发挥了重要作用。你可以阅读我们文章中的一些例子医疗保健物联网.人工智能也有同样的作用。

例如,对于人工智能在医疗服务中的应用 (例如)计算机辅助诊断),人工智能在医疗设施和医院中也发挥着重要作用,是否需要说,人工智能和物联网在制药行业中都发挥着重要作用?

在面试中2017年春季举办,赫尔曼·德普林斯,比利时生物制药公司UCB首席信息官,解释研究数据如何越来越多地包括可穿戴设备(连接设备),临床医生采集的患者数据和基因数据,在临床试验数据的基础上。后果是什么?随着越来越多的数据被合并,体积呈指数增长。不难猜测德普林斯将公司的未来视为什么。数据分析和人工智能。

人工智能和物联网在所有医疗设施中心之间的互操作性和数据交换范围内协同工作,使设施运营商能够实时清楚、简洁地了解设施内发生的事情,并据此采取行动。 (克里斯托弗·罗伯茨,施耐德电气)

物联网的作用,然而,人工智能和两者的“融合”使用并没有停止寻找新的治疗方法,就在第一批智能药片获得批准的时候。人工智能和物联网正在综合电子健康记录中找到它们的位置,医疗设备以及医院的设施和医疗资产。以患者为中心,获得医疗保健,医疗费用(患者和分娩)以及医疗质量,施耐德电气首席医疗解决方案架构师克里斯托弗•罗伯茨(Christopher Roberts)总结了优先事项,并对患者结果和“人口健康”进行了衡量。人工智能和物联网已经在所有医疗设施中心之间的互操作性和数据交换范围内合作,使设施运营商能够实时清楚、简洁地了解设施内发生的情况,并据此采取行动。

此外,医疗保健设施在人工智能和物联网再次进入预测性维护和停机时间减少领域的维护积压问题。此外,从改善临床工作人员人工智能和物联网的临床工作流程的角度来看,正在使用人工智能和物联网,以便工作人员能够花更多的时间与患者在一起。

这些只是医疗领域中物联网和人工智能的几个例子,但其中大多数已经在那里了,这是我们想要表达的观点的一部分。很明显,在电台(实时卫生系统),机器人在医疗保健领域的应用越来越多,智能医院的智能床,远程医疗等等,人工智能和物联网在徳赢真人娱乐医疗数字化转型只会成长。

我们处理了IDC 2017年研究的一些例子,除其他外,人工智能和物联网的背景是越来越多地使用机器人进行药物输送。(克里斯托弗·罗伯茨提醒说,医院里已经有很多自动导向车了),利用可穿戴设备的数据,通过人工智能实时调整从被动到主动的患者参与和护理计划,举几个例子。

最后,IDC也预测到2019年,60%的医疗应用程序将收集实时位置数据和临床物联网设备数据,并嵌入人工智能以发现模式,腾出30%的临床医生时间。

制造业及其他领域的人工智能和物联网:机器人和机器人

尽管有更多的行业和用例,其中人工智能和物联网实际上已经聚合或聚合,而且在技术层面上肯定还有更多的话要说,包括将人工智能推向边缘的挑战,在总结一些主要的跨行业用例之前,我们先看看最后一个领域。

分析学,机器智能和自动化能力将成为未来网络不可或缺的一部分,从网络运营到物联网新商机的实质性创新 (Erik Ekudden,爱立信集团首席技术官)

我们不会放大人工智能和物联网在制造业中的使用,因为它是一个广阔的领域,与我们接触的几个领域有重叠,但集中在机器人和共体 (协作机器人)实际上已经是跨行业的例子了(制造业,仓库和物流例如,农业部门).

取决于cobot的精确功能(和机器人)他们已经使用了物联网和人工智能,深度学习,面部识别、整体认知和模式识别,行为,运动等等,例如利用机器视觉。

考虑到部署CObot时需要考虑的许多方面(你不想发生意外),当然,但不仅仅是在生产环境中(所用材料,人机界面,工厂验收,避免危险的移动,以及更多)先进制造的COBOT有一系列传感器,物联网技术和机载人工智能。

如今,人工智能和物联网结合的主要用例主要是通过预测功能避免停机,提高运营效率并理解更多物联网数据

为了让cobot和机器人用稍微不同的设置来完成类似的任务,我们还使用了深度学习。结合机器视觉。我们在文章中描述的一个例子转向人工智能,从儿童到负责任的公民的深度学习和机器人这是比利时Robovision公司的产品,该公司使用基于人工智能的图像处理和深度学习技术,利用机器人自动生根植物,这种技术已经在全球多家农业公司中得到应用。包括在密歇根,你可以在这里读到和看到.

该公司还参与了一个COBOT奥迪制造厂项目几年前在布鲁塞尔,这是一个研究项目的一部分,利用了上述的物联网和人工智能技术。

显然,cobot已经在多个领域使用。想想亚马逊的仓库。当然,“智能”机器人和智能机器也被用于制造业,就像我们看到越来越多的智能传感器一样。

人工智能和物联网:大脑和身体

考虑到人工智能和物联网协同工作的其他几个应用,无论是在我们所看到的实践中,还是在更面向未来的自治环境中(例如)自动驾驶汽车),无论是在增强情报还是自主情报的范围内,无论是在上述工业和应用领域,还是在石油和天然气领域,智能家居,航空,运输,工业无人机应用,安全性,公用事业或多个可穿戴应用:人工智能和物联网是明显的伙伴,工业物联网部署越来越多地利用人工智能,但人工智能在某种程度上也需要物联网。

只有引入人工智能才能实现物联网的全部潜力。 (IBM商业价值研究所)

如今,人工智能和物联网结合的主要用例可能主要是通过预测功能避免停机,提高运营效率,在越来越大的数据中,理解越来越多的物联网数据物联网项目,以及更多的数据,包括物联网数据,在研究中如生物制药的例子所示等等。

引用IDC:正如前面在DX经济环境中所写的那样,研究公司已经在2016年预测到2019年,100%的有效物联网努力将得到认知/人工智能能力的支持。虽然这个比例似乎很高(但请注意“有效”一词).问题不在于物联网和人工智能是否以及为什么仅仅需要彼此,而在于跨行业和用例的最有意义的目的,包括开发新的服务,最后但并非最不重要,客户,工人,操作员和患者经验。

更多示例(例如)物联网和人工智能供应链战略中的马士基),用例您可能希望的业务机会和客户价值主张看看这篇文章来自Cisco的Maciej Kranz(谁写的“构建物联网”)在这里人工智能被称为大脑和身体。

引言:“物联网是一种让人工智能的大脑有行动能力的身体。物联网还提供人工智能所需的数据,以便做出明智的决策……作为回报,这些见解和决定中的一些可以由物联网和机器人等终端设备来执行,无人机和工业机器”。

再发明者同意只有根据IBM的消息来源和更多信息,引入人工智能才能实现物联网的全部潜力。
再发明者同意,只有引入人工智能才能实现物联网的全部潜力,根据 IBM–来源和更多信息

虽然它们肯定不是唯一的,取决于组合应用程序的用例和区域,当然,当IBM在一句话中使用ai和iot这两个词时,会立刻想到这一点。(并在顶部添加区块链).亲爱的华生。

正如2018年初发生的那样,IBM的商业价值研究所(Institute for Business Value)发布了有关物联网和人工智能如何使企业更智能化的研究报告;我们会补充说,在这么多有用的领域,我们可以提供切实的价值。你可以在这里下载报告.

引自宣布这项研究的博客 (上面的图片也来源于这一点,显示了再发明者对人工智能和物联网的综合效益的看法;这个博客解释了再发明者对另一幅图像的看法):顶尖的成就者从各种互联设备捕获所有形式的数据,并使用基于人工智能的应用程序探测这些数据,以达到新的操作和财务熟练程度。

人工智能和物联网:许多技术创新和水平

在他的概述中2017年技术趋势,爱立信首席技术官埃里克·埃库登指出,构成数字经济发展基础的各种技术组件将如何依赖于“软件和硬件方面的共生进化”。

大量数据收集来自,例如,物联网传感器将推动对新的预测软件算法的需求,这些算法也将利用日益并行的计算能力,Ericsson CTO Erik Ekudden说,来源和更多信息
大量数据收集来自,例如,物联网传感器将推动对新的预测软件算法的需求,这些算法也将利用日益并行的计算能力,Ericsson CTO Erik Ekudden说- 来源和更多信息

在他涉及的许多领域和演变中,机器智能(一个结合人工智能和机器智能方法的爱立信术语,如下所述),物联网其他技术也有几个层次:

  • 更先进的建筑结构在晶体管技术中,非易失性存储器(嵌入式NVM增强了物联网设备的性能)集成硅光子学(有集成硅光子神经形态芯片,Nvidia GPU和GPU加速的数据库融合了机器学习和OLAP,能够提高物联网的吞吐量,别忘了IBM,英特尔AMD等等)。
  • 新的预测算法对于物联网传感器数据雨淋,它可以利用日益并行的计算能力(上一点的部分内容)软件设计中的算法(例如)深度学习.
  • 网络内的人工智能和通信水平随着网络越来越复杂,在5G和物联网领域,Ekudden提到了未来5G网络中的波束形成领域。
  • 爱立信称之为“真正的机器智能”,因此,机器智能如前所述结合了人工智能和机器学习方法,带来新的环境,在其他中,人类和机器“培训和指导”的背景。

还有很多,在工业物联网层面上,物联网安全和语义互操作性,语义应用程序,增强知识,一个扩展的分布式物联网网络,身份,分析等等。强烈推荐的概述。

物联网和人工智能以及所有其他

越来越多的地区(应用程序和用例)以及人工智能“应用并注入物联网”以使其充分发挥其潜力的层数不断增加,正如前面所说,这并不是独立存在的。

我们所看到的是物联网与多种技术同时使用的增加。这当然不是意料之中的。高管们已经理解了这一演变过程,当然还没有看到所有的可能性。在人工智能和物联网的杠杆水平上,在ITS 2017-2018版中物联网气压计沃达丰报告称,79%的受访者同意,在2022年之前,超过一半的组织将使用人工智能和机器学习来理解物联网数据,正如所说,这确实是当今的主要使用案例,但也只是冰山一角。

IDC在2017年9月考察人工智能和认知市场时,该公司的研究主管David Schubmehl表示,认知和人工智能技术和解决方案正在融入我们的物联网指南中提到的越来越广泛的应用程序和用例。这当然也适用于物联网。

然而,看看所有这些集成,还有很多值得一提的。物联网人工智能和区块链正变得越来越明显,并且是一些供应商玩的牌。

79%的物联网采用者认为,到2022年,超过一半的企业将使用人工智能和机器学习来理解其物联网数据。 (沃达丰物联网晴雨表2017-2018)

但是还有更多:下一代安全,机器人学,人工智能的高级形式(仍然是总称),如深度学习,云范围内不断发展的架构,雾与边,具有更多嵌入式功能的新芯片,允许更高的性能,操作技术(人工智能正在改变工业环境中的所有应用,从PLC,HMI/SCADA软件制造执行系统ERP也,后者与区块链和物联网相结合),机器视觉,高级数据分析,新的数据管理方法,一些新的连接形式雾计算生态系统5g,这个列表是无穷无尽的——并且总是依赖于上下文和用例。

当分析主物联网和分布式账本技术的用例并在我们之前处理的报告中介绍了2018年初的结果,Kaleido Insights这样说:“随着区块链技术的发展,新兴技术的万花筒也在不断发展,它们无疑会相互影响。从计算机视觉到深度学习,从3D打印到高性能嵌入式芯片,其中许多将在主流区块链采用之前和之后被采用。其他,比如量子计算,还有更多尚未命名的,也可能改变发展模式。”

事实也是如此。你当然可以增加更多。

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