機械学習: IoT 成功の秘訣?

モノのインターネット (IoT) に匹敵する潜在力を持つテクノロジーはほとんどなく、IoT はほぼすべての分野で新たな機会とイノベーションを生み出しています。その結果、世界中の企業はモノのインターネットの可能性を活用するために、これまで以上に多くのセンサーを設置しています。

しかし、適切なデータ管理戦略がなければ、これらのセンサーの実装は裏目に出る恐れがあります。企業は、効率性の向上とコストの削減の代わりに、大量のノイズでサーバーが詰まり、あまり利益が得られないことに気付くかもしれません。

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IoTへの取り​​組みにおける主な障害

IoT の応用範囲は広く、スマートホームの照明システムやスマートフォンの製造プロセスにこの技術が利用されており、現在ではほぼすべての業界が何らかの形で IoT に依存しています。

しかし、どの IoT アプリケーションに焦点を当てる場合でも、ほぼすべてが次の 4 つの共通の問題に直面します。

1. セキュリティ

モノのインターネットに関しては、セキュリティとプライバシーが最優先事項です。データはモノのインターネットの生命線です。データの収集、送信、処理がなければ、モノのインターネットは何も達成できません。ただし、このデータ交換は強固なセキュリティによって裏付けられる必要があります。すべての通信を安全に保つことは非常に重要ですが、特に医療機器によって収集されたデータなどの個人データに関しては重要です。

2. 正確性

最近では、IoT センサーはどこにでも見られますが、必ずしも IoT センサーをどこにでも設置する必要があるわけではありません。 IoT センサーの設置に適した場所もあれば、そうでない場所もあります。 IoT センサーを問題のある環境や過酷な環境に設置すると、エラーが発生したり、データが得られなかったりする可能性があり、アルゴリズムから得られる結果に重大な影響を与える可能性があります。

3. ビッグデータの3V特性

規模、多様性、速度はビッグデータの 3 つの特性です。規模とはデータの量を指し、多様性とは利用可能なデータの種類の多さを指します。速度とは、データが処理される速度を指します。データに最適なアルゴリズムと問題に対する最適な解決策を見つけたい場合は、これらの要素に注意を払うことが不可欠です。

4. 接続性

明らかに、IoT の最も革新的な機能の 1 つは、接続されていないデバイスが相互に「通信」できるようにすることです。ただし、各デバイスはそれぞれ異なる方法で作成されているため、これは言うほど簡単ではありません。たとえば、冷蔵庫とコーヒーメーカーを通信させるにはどうすればよいでしょうか。複数のデバイス間のやり取りには、共通の言語または通信プロトコルが必要です。

なぜ機械学習なのか?

機械学習の名前が示すように、機械学習は機械に学習方法を教えることに重点が置かれています。機械学習は本質的に、分析モデルの構築を自動化するデータ分析の手法です。適切なデータを適切な方法でシステムに入力することで、システムはそのデータから学習し、パターンを認識して、決定を下したりアクションを実行したりできるようになります。

これはあらゆる機械学習アプリケーションの中核であり、IoT の開発に大きく役立ちます。実装される主な 2 つの方法を見てみましょう。

1. 自動データ分析

ほんの数年前まで、自動運転車はSFの世界の話でした。現在、モノのインターネットと人工知能の進歩により、この技術はついに現実のものとなりつつあります。無人運転車が効果を発揮するには、センサー通信とデータ分析を慎重に調整する必要があります。

車両が移動すると、センサーは数千のデータポイントを受信します。事故を防ぐために、このデータは瞬時に処理されなければなりません。人間のアナリストは、こうした超高速の要求に追いつくことは不可能なので、自動化がそれを実現する唯一の方法です。

機械学習は、自動運転車のコンピューターに、山のようなデータをフィルタリングし、現時点で最も重要なことに集中するために必要なパワーを与えます。速度、道路上の障害物、近くの他の車両など、機械学習は最も関連性の高いデータを検出し、瞬時に解決策を提供するため、安全に目的地に到着できます。

2. 比類のない予測力

機械学習は、現在の障害を特定するだけでなく、IoT システムがより一般的なパターンを学習するのにも役立ちます。自動車の場合、機械学習は、特定の動作プロセスにまだ改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。

たとえば、車を駐車するのに苦労しているとします。車のコンピューターは、何度も繰り返してこの洞察を学習し、この恐ろしい駐車プロセス中に追加のガイダンスを提供できるようになります。そうすれば、狭い道もそれほど怖くは感じなくなります。

同様に、IoT システムの機械学習は、異常なアクティビティや外れ値を検出し、保護のために適切なアクションや警告をトリガーできます。これは、従来の意味でのセキュリティに対処するのに役立つだけでなく、通常は考慮されない他の多くの問題に対処するのにも役立ちます。

たとえば、オフィスの空調システムが過剰に稼働し、その結果、より多くの電力を消費していると想像してください。 Google が HVAC システムで実証したように、機械学習は時間の経過とともに進化し、エネルギー消費を大幅に削減できます。

要約する

機械学習により、IoT は完璧に機能します。世界中の組織がモノのインターネットの力を活用するために競争していますが、その多くは、ここで説明した 1 つ以上の障害に悩まされています。しかし、問題が何であれ、機械学習技術を取り入れた解決方法はあります。

次回 IoT で問題が発生したときは、IoT システムをよりスマートにする秘訣である機械学習について考えてみてください。