AIと機械学習がIoTと密接に関係する理由

モノのインターネット (IoT) の将来の可能性は無限です。 2025 年までに、世界中の IoT 接続デバイスの総インストールベースは 310 億近くに増加すると予測されています。コネクテッドカー、スマートシティ、スマートホームデバイスからコネクテッド産業機器まで、IoT アプリケーションの刺激的な波が生まれようとしており、直感的な人間と機械のインタラクションを通じて生命が吹き込まれます。

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IoT におけるこうした進歩は、ネットワークの俊敏性の向上とさまざまなユースケースを自動化する機能によって加速されます。 IoT の可能性は、数十億台のデバイスを導入することだけでなく、これらのデバイスからのデータを活用して実用的な洞察を得ることにもあります。今後 4 年間で、世界中の IoT デバイスが 90ZB のデータを生成すると予測されています。

いくつかの技術は必然的に組み合わせられます。人工知能 (AI) と IoT は、密接に関連しながら相互に補完し合う 2 つのテクノロジーの完璧な例です。急速に成長している IoT アプリケーションの世界では、膨大なデバイス ネットワーク間でデータを接続して共有するため、組織は分析を必要としています。

これは、大量の IoT データから継続的に学習しながら、迅速な意思決定を行い、深い洞察を発見する能力です。 AI は分析に不可欠な要素であり、IoT の全体的な価値を拡大するのに役立ちます。ディープラーニング/機械学習 (ML) と AI を活用することで、企業は顧客とネットワークのニーズを予測し、予防措置を自動化し、得られた行動洞察に基づいて製品とサービスをカスタマイズできます。

自律システムの重要な側面は、より優れた意思決定と、産業機械、スマート シティ、あらゆる環境で動作するデバイスに対する自動的なインテリジェント動作の提供です。 IoT センサーは物理的な世界をデジタル化し、さまざまな速度でデータを生成します。データはビデオ形式のように生のデータの場合もあれば、RFID データのように構造化されたデータである場合もあります。このデータをエッジで処理するには、生データか構造化データかに関係なく、ディープラーニング モデルが必要です。

たとえば、スマート シティ プロジェクトでは、法執行を強化するために高解像度の交通カメラを設置する必要があります。カメラは速度や登録番号を記録し、違法運転行為を報告するために必要となる。センサーは、ソースでデータを統計的に圧縮し、ノイズから情報を抽出して関連情報の送信に重点を置き、環境内のデバイスに関するローカルな洞察を提供する必要があります。

データはさまざまな速度で取り込まれるため、正確なコンテキストを提供する必要があります。さらに、これらのイベントを処理する速度と、実用的な洞察を得るために保存する必要がある量の量も重要です。このようなシステムでは、洞察力を向上させ、より適切な意思決定を行うために履歴データが必要です。データはさまざまなレイヤーと形でキャプチャされますが、最良の洞察を得るには、それらをほぼリアルタイムで統合する必要があります。

ここで、機械学習とディープラーニング ツールが役立つ洞察を生み出します。これらのツールは、センサーがキャプチャするものを指示するだけでなく、レイヤーを融合して当局にレポートをリアルタイムで共有します。 AI、機械学習、分析は、顧客ライフサイクル（この場合は法執行機関）を最適化し、すべてのリソースを効果的に使用して活動を強化できるようにします。データから得られる洞察によって顧客ライフサイクルが推進され、適切なリソースを使用してリスクから保護するための計画が策定されます。

IoT の AI および ML 分析では、セマンティクスを使用して生データを実用的な洞察に変換することで、生産性、効率性、有効性を向上させることができます。ビッグデータの量と多様性によって生じる課題を活用して、実用的な情報を提供し、意思決定を改善することで価値を実現します。 AI と機械学習の融合により、リソースが限られた IoT デバイスの効率、精度、生産性、全体的なコスト削減が向上します。 AI と ML の分析アルゴリズムが IoT と連携して機能すると、組織はそれを活用して全体的なコミュニケーションの改善、リアルタイムの需要計算、データの制御性の向上を実現できます。

今日の組織が直面している共通の課題は、IoT データの適用、アクセス性、分析です。ほとんどの企業は AI と ML を使用して何らかの統計分析を実行していますが、リーダーは AI と ML を使用して積極的にイベントを予測し、将来の洞察を獲得しています。このような AI 対応 IoT システムは、社内システムに継続的に流入する膨大な量のデータを活用することで、組織に関連する洞察を自動的かつ継続的に提供できます。

これらのテクノロジーにより、コストをさらに削減しながら、より高いレベルの自動化と生産性を実現できます。消費者、企業、政府がさまざまな方法でモノのインターネットを制御し始めると、分析を通じてデータを最適化することで私たちの生活様式が変わり、より良い選択ができるようになります。