モノのインターネットにおける人工知能の主要技術と手法

人工知能は、IoT の機能を実現する上で重要な役割を果たします。 AI と IoT の融合を推進し、スマートで自律的なシステムを実現する主要なテクノロジーと手法を探ってみましょう。

人工知能を使用して IoT データを分析するための機械学習アルゴリズム

機械学習は IoT AI の基盤を形成し、デバイスがパターンを学習し、予測を行い、変化する環境に適応できるようにします。

IoT で使用される重要な機械学習技術の一部を次に示します。

教師あり学習

教師あり学習では、ラベル付きデータセットを使用して機械学習モデルをトレーニングします。 IoT アプリケーションでは、このテクノロジは、異常検出、予測メンテナンス、センサーデータに基づく分類などのタスクに使用できます。決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどの教師あり学習アルゴリズムにより、IoT デバイスは履歴データから学習し、正確な予測を行うことができます。

教師なし学習

教師なし学習では、ラベルのないデータセットを使用して機械学習モデルをトレーニングします。 IoT では、教師なし学習アルゴリズムは、類似デバイスのクラスタリング、データ内のパターンの識別、予想される結果に関する事前知識なしでの異常の検出などのタスクに役立ちます。 k-means クラスタリングや階層的クラスタリングなどの手法は、IoT データ内の隠れた構造や関係を明らかにするためによく使用されます。

強化学習

強化学習により、IoT デバイスは環境との相互作用を通じて学習できるようになります。このアプローチでは、デバイスはその動作に基づいて報酬またはペナルティの形でフィードバックを受け取ります。時間の経過とともに、試行錯誤を通じて、デバイスは報酬を最大化する決定を下すことを学習します。強化学習は、ロボット工学やスマートグリッドの最適化などの自律型 IoT システムに特に役立ちます。

AI 駆動型 IoT アプリケーションにおけるディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングは、複雑なパターンや表現を学習するために多層ニューラルネットワークをトレーニングすることに重点を置いた機械学習のサブセットです。ディープラーニングとモノのインターネットを組み合わせることで、幅広い可能性が開かれます。重要な点は次のとおりです。

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

CNN は、画像やビデオデータの処理と分析に優れています。 IoT アプリケーションでは、CNN はオブジェクト認識、顔認識、ビデオ監視などのタスクに使用できます。これらのネットワークは視覚データの階層的表現を学習し、IoT デバイスがセンサーやカメラで撮影した画像やビデオから貴重な情報を抽出できるようにします。

リカレントニューラルネットワーク (RNN)

RNN は、時系列センサーデータなどの順次データの処理に適しています。 IoT では、RNN は、将来のセンサー読み取り値の予測、時系列データ内の異常の検出、IoT デバイスの自然言語処理などのタスクに使用できます。 RNN は、データ内の依存関係と時間的関係をキャプチャすることにより、IoT デバイスが連続情報を理解して予測を行うことを可能にします。

生成的敵対ネットワーク (GAN)

GAN は、ジェネレーターネットワークと識別器ネットワークの 2 つのニューラルネットワークで構成されています。 GAN は IoT で合成データを生成したり、既存のデータセットを拡張したりするために使用できます。たとえば、GAN は現実的なセンサーデータを作成してトレーニングデータセットを拡張したり、IoT システムをテストするためのさまざまなシナリオをシミュレートしたりできます。

自然言語処理（NLP）はIoTデバイスに人工知能のサポートを提供します

自然言語処理 (NLP) により、IoT デバイスは人間の言語を理解して処理できるようになり、シームレスな対話とコミュニケーションが可能になります。 AI 駆動型 IoT アプリケーションで使用される主要な NLP 手法は次のとおりです。

音声認識

NLP ベースの音声認識により、IoT デバイスは話された言葉をテキストに変換できます。このテクノロジーにより、ユーザーは音声コマンドを使用して IoT デバイスと対話できるようになり、接続されたシステムをハンズフリーで直感的に制御できるようになります。

自然言語理解

NLP テクノロジーにより、IoT デバイスは人間の言語の背後にある意味を理解し、解釈できるようになります。テキストデータから関連情報、エンティティ、意図を抽出することで、IoT デバイスはユーザーのクエリ、コマンド、リクエストをより正確に理解できるようになります。固有表現認識、感情分析、言語解析などの自然言語理解 (NLU) テクノロジにより、IoT デバイスはテキストデータから貴重な洞察を抽出できるようになります。

言語生成

言語生成テクノロジーにより、IoT デバイスは人間のような応答や出力を生成できます。この機能により、デバイスはユーザーのクエリに対して状況に応じた有益な応答を提供したり、自然な会話を行ったりできるようになります。テキスト生成モデルや言語モデルなどの技術を活用することで、IoT デバイスはユーザーエクスペリエンスを向上させ、より魅力的なインタラクションを生み出すことができます。

IoTのエッジにおけるエッジコンピューティングとAI

エッジコンピューティングにより、AI 機能がデータソースに近づき、レイテンシが短縮され、応答性が向上し、プライバシーが強化されます。エッジ AI の主な側面は次のとおりです。

ローカルデータ処理

IoT デバイスまたはエッジコンピューティングノード上で AI 計算をローカルに実行することで、クラウドインフラストラクチャに大きく依存することなく、データ処理と分析をリアルタイムで実行できます。これにより、継続的なデータ転送の必要性が減り、レイテンシが短縮され、時間に敏感なアプリケーションでの意思決定が迅速化されます。

プライバシーとセキュリティ

エッジコンピューティングにより、機密データをローカルに保持できるため、クラウドへのデータ転送に伴うリスクを最小限に抑えることができます。エッジに導入された AI アルゴリズムは、オンサイトでデータを処理および分析できるため、プライバシーに関する懸念が軽減され、データセキュリティが強化されます。これは、データの機密性が重要となるシナリオでは特に重要です。