AI(人工知能)とIoT(モノのインターネット)の融合により、世界中の企業に大きな可能性がもたらされました。 IoT センサーが外部情報を検出すると、それを人間と機械が区別できる信号に置き換えます。また、AI は、このデータから学習して人間の介入をほとんど必要とせずに意思決定プロセスをサポートするスマート マシンの構築に役立ちます。 モノのインターネットの利用は急増しており、今年末までには接続デバイスの数が 500 億台に達すると予想されています。 AI と組み合わせることで、この新しいテクノロジーの波は新たな機会をもたらし、業界全体の運営方法を変える可能性があります。 その可能性を示すために、5 つの新しい AI IoT アプリケーションをまとめました。 自動運転 自動運転は常に人々の想像力をかき立ててきましたが、これは AI と IoT がどのように連携できるかを示す素晴らしい例です。自動運転車(AV)には、周囲の状況に関する膨大なデータを継続的に収集するセンサーが搭載されています。このデータは AI モデルを使用してインテリジェントな洞察に処理され、車両のナビゲーション システムが環境を調整し、複雑な経路計画をリアルタイムで実行できるようになります。 光学検査 コンピュータービジョンベースの品質検査は、人工知能の最大の応用分野の 1 つです。自動化された光学検査では、産業機械をスキャンして品質上の欠陥を検出し、欠陥が特定されると、半教師あり ML アルゴリズム モデルが画像を障害カテゴリに分類したり、計画されたメンテナンスを予測したりします。 AI ベースの IoT ソリューションは、企業に予測メンテナンス アプリケーションを提供し、機器の故障を事前に予測します。 サイバーセキュリティ ガートナーによれば、2020年までに200億個のIoTデバイスが接続されることになるという。 Statista は、2030 年までに、ウェアラブルから電車の運行まであらゆるものに使用される IoT デバイスが世界中に約 500 億個設置されると予測しています。この偏在性により、彼らは攻撃の魅力的な標的となるでしょう。 対策として、AI 対応のサイバーセキュリティ システムは、サイバー侵害を検出し、貴重なデータを保護し、サイバー攻撃をブロックすることができます。AI システムは、通常のアクティビティ パターンを学習し、異常なアクティビティが発生したタイミングを判断できるため、誤報の頻度が減り、サイバー攻撃が発生した可能性が示されます。 アクティブヘルスケア COVID-19の発生により、スマートな健康モニタリングとパンデミック管理のニーズを満たすために、IoTとAIの融合(AIIoT)が広く注目を集めています。 ウェアラブル IoT センサーは患者のバイタルサインを追跡し、それを医師や介護者にリアルタイムで更新して、重大な健康上の問題を警告します。 AI と機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、大量のデータを分析して、人の全体的な健康状態に関する洞察を得ることができます。これにより、記録を維持するための手動介入が不要になり、医療スタッフはパーソナルケアなどのより重要なタスクに集中できるようになります。 COVID-19の発生により、スマートな健康モニタリングとパンデミック管理のニーズを満たすために、IoTとAIの統合が広く注目されています。 エネルギー管理 モノのインターネットと人工知能は、エネルギー消費の削減に役立つ可能性があります。どの業界でも、HVAC システムは建物の総エネルギー消費量の大部分を占め、総エネルギー消費量のかなりの部分を占めています。一般的なシステムは建物のエネルギー消費量の 40% を占めます。過去の効率性を学習する機械学習プログラムは、エネルギー消費を 20% 削減することが示されています。 IoT センサーを搭載したスマート街灯は、歩行者や通行人に関するデータを収集できるため、システムはエネルギー消費を最大 80% 節約できます。 AI 機能と機械学習およびディープラーニング アルゴリズムを組み合わせることで、IoT センサーから生成されたデータを解析し、リアルタイムのエネルギー消費を追跡します。 つまり、フォーチュン 500 企業からスタートアップ企業まで、業界全体でますますインテリジェントな IoT の需要が高まり続けるということです。 AI を活用してモノのインターネットを強化すると、新しい製品を生み出す機会が生まれる可能性があります。機械学習、自然言語処理 (NLP)、その他の破壊的テクノロジーにより、企業間のやり取りが高速化しています。 AI IoT は今後もデータ処理とスマートビジネスを推進し、重要な役割を果たし続けるでしょう。 |
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