IoT、AI、デジタルツインを建物に統合する方法

モノのインターネット、人工知能、デジタルツインをどのように統合するのか?

デジタル ツインは、物理世界とデジタル世界をつなぐため、常に興味深いものです。将来的には、すべてのもの、すべての人がデジタルツインを持つようになります。これにより、技術の進歩と社会的利益のまったく新しい世界が生まれますが、その功績をすべてデジタルツインに帰属させるべきではありません。センサーから収集されたデータ、そのデータから得られる洞察、およびそのデータを画面に送信する通信プロトコルがなければ、これらはどれも完全でも詳細でもないでしょう。ここで、モノのインターネット (IoT)、機械学習、人工知能 (AI) が役立ちます。

デジタル ツイン テクノロジーはここ数年で急速に発展しており、ガートナーが 2017 年のトップ 10 テクノロジー トレンドの 1 つとして挙げて以来、人気が高まっています。同時に、モノのインターネット (IoT) と人工知能 (AI) の技術は着実に進歩し、可能性についての私たちの考えを広げています。

IoT と AI を統合したデジタル ツインの使用例は無数にあり、複数の業界に適用できます。これらの業界には、医療、製造、不動産、小売などが含まれます。この記事では、デジタル ツイン、IoT、AI の 3 つのコンピューティング テクノロジーがどのように建物に統合されるかについて説明します。

この記事では、デジタル ツインを AI および IoT テクノロジーと統合する方法の例やユースケースを提供するために、これら 3 つのテクノロジーをスマート商業ビルで互いに調和させて使用する方法について詳しく説明します。言い換えれば、ビルの管理者や開発者がこれらのテクノロジーを使用して、電力システムの制御、機械の操作、機器のサービスの積極的な計画、機器の故障の予測、照明や HVAC などのビルシステムの制御を行う方法です。

デジタルツインとは何ですか?

IBM のテクニカル ライターによると、デジタル ツインとは「物理的なものの正確な対応物 (または双子) である高度に洗練された仮想モデル」です。つまり、物理的なオブジェクトのデジタル表現であるということです。たとえば、デジタル ツインは自動車の仮想モデルになります。注目すべきは、物理オブジェクトについて収集されるデータが多いほど、物理オブジェクトのシミュレーション (つまり、デジタル ツイン) がより詳細かつ包括的で正確になることです。デジタルツインを作成するために必要なデータは、占有率、使用状況、温度など、物理的な空間またはシステムのさまざまな側面を測定できるセンサーを通じてリアルタイムで収集されます。

人工知能（AI）とは何ですか？

人工知能 (AI) は、通常は人間の知性と分析スキルを必要とするタスクを実行し、意思決定を機械が行えるようにすることを目的とするコンピューター サイエンスの分野です。つまり、AI には、収集されたデータを分析し、そのデータに基づいて実用的な洞察を提供できるインテリジェントなマシンに機械を変換する機能があります。 AI の実際の例としては、Netflix がプラットフォーム上の視聴履歴や検索履歴から収集したデータに基づいて次に視聴する作品を推奨するケースが挙げられます。

人工知能には次の 4 つの種類があります。

• 反応型マシン
• 限られたメモリ
• 心の理論
• 自己意識的

これら 4 種類の AI は、本質的にはテクノロジーが達成を目指す異なるレベルです。下向きの各ステップでは、より洗練されたテクノロジーが必要となり、機械知能と人間の知能の類似性が高まります。

人工知能と機械学習の違いは何ですか?

人工知能: 簡単に言えば、AI は機械が人間の行動をシミュレートできるようにする技術です。

機械学習: 特定のデータを考慮するようにプログラムされていなくても、コンピューターが過去の情報から自動的に学習できるようにする人工知能のサブセット。これは、将来コンピューターがチューリングテストに合格する可能性を高める可能性のある重要な要素であり、それ自体が魅力的な概念です。

チューリング テスト: アラン チューリングによって考案されたテストで、その前提は、審査員が人間とコンピューターの両方と対話するが、オンライン チャットやテキスト メッセージなど、両者を区別できない状態で、どちらが人間であるかを識別しようとするというものです。審判が 50% 以上の試行で正しく推測できない場合、コンピューターはチューリング テストに合格し、合格点の人間シミュレーション、つまりインテリジェントであるとみなすことができます。

モノのインターネット (IoT) とは何ですか?

AI は、機械が人間の知能や思考能力をシミュレートできるようにする技術であり、モノのインターネット (IoT) は、機械がこれらのデータ ポイントや洞察を相互に通信できるようにする技術です。

モノのインターネット自体は、「現在インターネットに接続され、データを収集して共有している世界中の何十億もの物理デバイスを指します。」 「ダム」オブジェクトを IoT に組み込むには、まずそれをスマートオブジェクトに変換する必要があります。これは、データを収集するセンサーとそのデータを分析する人工知能を通じて行われます。次に、このスマート オブジェクトを IoT ネットワークに導入してインターネットに接続し、他のスマート デバイスと通信できるようにします。つまり、より多くの物理的なオブジェクトがデータを収集し、インターネットに接続するにつれて、セキュリティの問題がますます多く発生します。

サイバーセキュリティの専門家ブルース・シュナイアー氏はかつてこう言いました。「あらゆるものがコンピュータになるにつれ、コンピュータセキュリティはあらゆるもののセキュリティになる。」現実世界の例としては、National Law Review の記者が、自宅の「スマート」電球が午前 3 時 30 分に自動的に点灯し、スマート ホーム システムがハッキングされたのではないかと心配したという記事を書いています。結局、家族の一員がスマートハブの照明設定を調整していただけだったことが判明しました。しかし、これは、可能な限り最高のセキュリティ プロトコルを導入し、推測されにくいパスワードを選択することを確実にするための良いリマインダーです。

デジタルツイン、AI、IoT はどのように統合されるのでしょうか?

デジタル ツイン、AI、IoT の基本を理解していれば、これら 3 つを統合してオブジェクトをスマート オブジェクトに変換する方法も簡単に理解できます。

この記事では、建物のフロアプランのユースケースでこれら 3 つのテクノロジをどのように統合できるかについて、基本的な概要を説明します。このユースケースでは、これらのテクノロジーを使用する利点は、ビルの運営者の仕事が楽になることです。商業ビルには、「スマート」システムに変換できるさまざまな「ダム」システムが多数含まれています。これらのシステムの大部分が「インテリジェント」になると、建物全体がスマート ビルとみなされるようになります。これらのダム システムの例としては、照明や HVAC などがあります。

商業ビルの照明システムにスマートテクノロジーを適用する

AI、IoT、デジタル ツイン テクノロジーを活用して、「ダム」な照明システムをスマートな照明システムに変換するには、次の操作を実行します。

ステップ1: センサーを照明システムに接続する

これらのセンサーは有線または無線で使用でき、それぞれのオプションには長所と短所があります。たとえば、ワイヤレス センサーは配線を必要とせず、代わりにワイヤレス メッシュ ネットワークを介してデータを送信できるため、本質的に配線コストを削減します。多くのシンプルなワイヤレスセンサーのバッテリー寿命は約 10 年です。

ステップ2: センサーが明るさや色温度などの照明システムに関するデータを収集します

設置されたセンサーは、センサーの種類に応じて異なるデータ ポイントを収集します。たとえば、建物内の部屋に室内環境品質 (IEQ) センサーを設置するだけで、室温や CO2 レベルなどの部屋の空気質に関連するさまざまなデータ ポイントや、照明の色温度や明るさなどの照明情報を測定できます。このデータを使用して、光出力を自動的に最適化できます。たとえば、自然光の利用可能性に基づいて人工光の使用を減らすために、日光採光を実施することができます。

ステップ3: データに基づいてデジタルツインを構築する

ほぼすべての物理デバイスのデジタル表現、つまりデジタル ツインを構築します。たとえば、建物の仮想フロアプランを作成することも、デジタルツインの作成に相当します。ただし、デジタル ツインは実際の物理オブジェクトに関するデータをさらに収集するにつれて、より包括的になります。

センサーはこのデータをリアルタイムで収集できます。

商業ビルの照明システムのデジタルツインを構築したいとします。まず、建物の仮想フロアプラン、または建物の 1 階のフロアプランだけが作成されます。次に、センサーがインターネット接続を介してその仮想フロアプランと通信できるようになります。セットアップが完了したら、照明システムに関する情報をフロアプランに反映する必要があります。たとえば、各照明器具を表すアイコンを仮想フロアプラン上に配置することができ、照明の状態に応じてリアルタイムで色を変えることができます。したがって、ライトがオンの場合、アイコンは緑色になり、ライトがオフの場合、アイコンは灰色になります。

ステップ4: AIテクノロジーは収集されたデータを分析し、その分析に基づいて実用的な洞察を導き出します。

前述したように、人工知能は機械学習と思考を伴う技術です。これは現代的な概念のように思えるかもしれませんが、1950 年にアラン チューリングが「機械は考えることができるか?」という疑問を投げかけたときに初めて考案されました。しかし、ジョン・マッカーシーが「人工知能」という言葉を作り出したのは 1956 年のことでした。

SaS.com は、「AI は、大量のデータと高速反復処理、およびソフトウェアがデータ内のパターンや特徴から自動的に学習できるようにするインテリジェント アルゴリズムを組み合わせることで機能します」と述べています。このテクノロジは、センサー フュージョンと組み合わせて使用​​され、センサーによって収集されたデータに基づいて実用的な洞察を生成します。

センサー フュージョンが何なのかよくわからない場合でも大丈夫です。センサー フュージョンは、複数のセンサーからの情報を組み合わせるために使用される方法です。これにより、複数のセンサーから収集された情報を考慮することで、センサー データは単なる部分の合計以上のものになります。言い換えれば、センサー フュージョンはセンサー データを組み合わせて、インテリジェントでデータを含む洞察を生み出します。

商業ビルの照明システムの使用事例を継続するには、センサーデータを分析するための AI 技術とアルゴリズムを実装する必要があります。これらの分析情報は、アプリなどのインテリジェントなダッシュボードにグラフ形式で表示できます。

ステップ5: IoTテクノロジーがすべてを統合

この記事では、AI、IoT、デジタル ツイン ソフトウェアがどのように連携するかを段階的に説明していますが、現実はそれほど直線的ではありません。これは、IoT テクノロジーをシステム全体に統合する場合に特に当てはまります。 IoT テクノロジーの目的は、基本的に、スマート オブジェクトがインターネットまたはワイヤレス ネットワークを介して相互にデータや情報を通信できるようにすることです。

言い換えれば、センサーの役割はデータを収集すること、AIの役割はそれを分析すること、そしてIoTテクノロジーの目的はこれらのデータポイントと洞察を他のスマートオブジェクトに送信することです。

これを商業ビルの照明システムの使用事例に関連付けると、IoT テクノロジーにより、たとえばインタラクティブなデジタル ツインのアプリケーションを通じて、ワイヤレス ハブ経由で照明を制御できるようになります。たとえば、IoT テクノロジーを使用すると、携帯電話を使用して照明の出力、明るさ、色温度を制御したり、自然光の利用可能性に基づいて一日のうちの最適な時間に照明を自動的にオンまたはオフにしたりすることが可能になります。

要約する

結論として、これらのテクノロジーの使用例と利点は、あなたの想像力によってのみ制限されます。ほとんどすべての物理的なオブジェクト、たとえ錠剤であっても、デジタルツインまたはスマートオブジェクトに変換できます。デジタル ツイン自体はスマートではないことを覚えておくことが重要です。デジタル ツインがオブジェクトからのデータを分析し、その情報をスマート デバイスに送信できるようにするのは、AI と IoT テクノロジです。これらの機能が整うと、デジタル ツインは物理オブジェクトをスマート オブジェクトに変換し、ユーザーがテクノロジーを通じて物理オブジェクトと対話し、そのパラメーターをリアルタイムで変更できるようになります。たとえば、建物内の照明を遠隔で調整したり自動化したりすることが、これら 3 つのテクノロジーの連携によって可能になります。