IoTとAIが出会うとき: テクノロジーの未来

IoTとAIが出会うとき: テクノロジーの未来

人工知能(AI)は驚異的な進歩を遂げ、一般に応用可能な技術として社会に影響を与えています。

しかし、初期の人工知能研究は 1950 年代に始まりました。今日でも人工知能は進化し続けています。データが多すぎる場合、AI が役立ちます。モノのインターネット (IoT) により、生成されるデータの量が大幅に増加すると予想されており、現在は 1 日あたり約 2.5 テラバイトと推定されています。

それでは、IoT と AI アプリケーションの統合の重要性とプロセスを見てみましょう。

IoT の基礎: IoT と AI が出会う場所とは?

「モノのインターネット」(IoT)とは、普通の物体に組み込まれた機械部品やデジタル部品、コンピュータ システム、センサーのネットワークを指します。これらのオブジェクトはネットワーク経由でデータを送信し、物理的な世界をインターネットに接続します。

現代の IoT への MEMS の統合によりワイヤレス テクノロジーが進化し、インターネット経由のデータ転送が高速化されました。 AI と情報技術の融合により、構造化されていない機械生成データの研究が可能になり、洞察に富んだ発見と革新的な開発につながります。

今日、多くの業界では、業務効率の向上、顧客サービスの改善、ビジネス価値の向上、情報に基づいた意思決定のサポートのために IoT を活用しています。

IoTとAIの利点

IoT は AI アプリケーションにさまざまなメリットをもたらします。

商用利用のためのIoTデータ

IoT データを集約して有用なデータ駆動型フィードバックを作成し、効率的な意思決定を促進できます。企業は、モノのインターネットによって生成されたデータを活用して、新たな市場の見通しを発見することができます。 IoT は、より多くのデータと最先端の分析にアクセスすることで、顧客成果とサービス提供を強化できます。

時間とお金を節約

デバイスが接続されるとコストが削減されます。さまざまな種類のデータを収集することで効率が向上し、コストの削減やより手頃な材料の使用が可能になります。

タスクの自動化

インターネットに接続できるデバイスを使用すると、日常の作業がはるかに簡単になります。自動化機能により、リアルタイム AI チャットボットからホームオートメーション制御システムまで、家事管理はクリックするだけで簡単になります。

自動化により、AI ソリューションを提供する企業は、注釈付けや品質管理の時間を大幅に節約するなど、同様の進歩を達成できるようになります。

生活水準の向上

IoT はビジネスを支援するだけでなく、生活環境も改善します。 IoT が生活水準を向上させ、持続可能な開発を促進する一般的な例としては、スマート シティ、スマート ホーム、食品廃棄物削減技術などが挙げられます。

AIが直面するIoTの課題

モノのインターネットにはいくつかの利点と進歩がありますが、多くの問題もあります。以下にいくつか例を挙げます。

プライバシーの問題:より多くのデバイスが接続され、情報を共有するようになるにつれて、データのリスクは増加し続け、データ侵害などの危険を防ぐためにより強力なセキュリティが必要になります。

データ爆発:組織は、多数の IoT デバイスを効果的に処理し、それらが生成するデータを管理するための戦略を採用する必要があります。データ セットを効果的に処理するには、データ レイク、データ ウェアハウス、適切なガバナンスが不可欠です。

脆弱性の問題: 1 つの IoT デバイスの欠陥が他のリンクされたデバイスに広がり、深刻な問題を引き起こす可能性があります。

互換性の問題: IoT デバイスにはグローバルな互換性標準がないため、さまざまなデバイス間の効率的な通信が困難です。

IoTでAIを使用するメリット

多くの企業は、機械学習と IoT プロジェクトを組み合わせて、さまざまなユースケースにわたる分析情報を獲得しています。これにより、企業は新たな洞察を獲得し、最先端の自動化を実装できるようになります。

IoT で機械学習を使用すると、次のことを実現できます。

  • データの一貫した形式を作成する
  • クラウド、エッジ、デバイスベースの機械学習モデルを活用する
  • エッジ デバイス上のデータを直接活用して、複雑な意思決定を可能にします。
  • あらゆる分野でデータ主導の進歩を推進

人工知能とIoTアプリケーション

IoT の原理は解明されてきましたが、AI への影響はまだ明らかにされていません。競争上の優位性を獲得し、ビジネスの成長を促進するために、多くの企業が IoT を導入しています。 IoT アプリケーションは、企業に効果的なリスク管理計画を策定し、実装するためのツールを提供します。

IoT は、次のような AI アプリケーションによく使用されます。

ロジスティクス

輸送物流におけるモノのインターネットは、物流システム、商品の自動識別、グローバルポジショニングを改善し、エネルギー効率を高めます。

スマートシティ

「スマートシティ」とは、持続可能な成長と高い生活水準をサポートする都市部です。 IoT により、ガバナンス、経済、ライフスタイルの分野で都市管理がよりスマートかつ効率的になります。

電子健康管理

IoT でサポートされる eHealth は、健康上の問題を追跡し、予防するために不可欠です。医療専門家は、患者がどこにいても遠隔でモニタリングできるようになりました。 IoT ヘルスケア ソリューションは、コンピューティングと医療の進歩に役立つ情報を提供します。

要約する

モノのインターネット、特に AI 対応の IoT は、私たちの日常生活に多大な改善をもたらし、ビジネスと管理の実践に革命をもたらしました。家庭におけるスマート デバイスの統合と、それが企業に提供する貴重な洞察は、モノのインターネットの広範囲にわたる影響を実証しています。カスタム AI 開発企業は、IoT の可能性を最大限に活用する上で重要な役割を果たし、企業が効率性と革新性を最大限に高めるカスタムメイドのソリューションを作成できるようにします。 IoT の可能性と利点に対する認識が高まるにつれ、このテクノロジーの将来は継続的な成長と進歩により有望なものになりそうです。

<<:  大人気すぎてブレイク中! ByteDanceのGPT部門フローの秘密を解明

>>:  スマート充電インフラ: 電気自動車の充電における人工知能の貢献

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

調査レポート:2021年の人工知能開発動向予測

人工知能技術の広範な応用は、私たちの生活と仕事のあらゆる側面に大きな影響を与えています。他のテクノロ...

...

Horizo​​nの最新作! Sparse4D v3: エンドツーエンドの 3D 検出および追跡タスクのさらなる改善 (SOTA が 2 倍!)

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

BiLSTMとCRFアルゴリズムを徹底的に理解する

CRF は、品詞タグ付け、単語分割、固有表現認識などのタスクに使用できる、一般的に使用されるシーケン...

マスク氏がxAIの目標を設定:汎用人工知能の実現期限は2029年

「xAIの目標は、宇宙を理解することを主な目的とする、真のAGI(人工汎用知能)を構築することです」...

...

機械学習が戦略ゲームを改善する方法

[[390356]]ポジティブなゲーム体験を生み出すために、ゲームデザイナーはゲーム内のバランスを繰...

生成 AI は DevSecOps を殺すのか?

ノアが編集制作:51CTO テクノロジースタック(WeChat ID:blog)生成 AI は De...

待望のAI実装はどこで行き詰まっているのでしょうか?

AIはこれまで3つの発展の波を経験してきました。最初の2つの波は当時の技術環境やその他の理由により...

機械学習のための3つの主要な学習リソースを丁寧に整理

機械学習はここしばらく話題になっていますが、それには十分な理由があります。機械学習は、将来の行動を予...

AI プロジェクトの 85% が失敗する理由は何ですか?

現在、人工知能(AI)は、人事、サプライチェーン、マルチレベルマーケティングなど、さまざまな分野で広...

DeepMind のニューラル ネットワーク記憶研究を分析: 動物の脳をシミュレートして継続的な学習を実現する

1. はじめにインターネットに溢れる AI 関連の情報の大半は、一般の人向けに進歩を説明するものと、...