Kann künstliche Intelligenz in IoT-Anwendungen einen Mehrwert bieten?

Wenn Sie im Bereich der IoT-Technologie tätig sind, ist es wichtig, die Bedeutung und Vorteile künstlicher Intelligenz zu verstehen. In diesem Abschnitt werde ich alle Aspekte im Zusammenhang mit KI diskutieren, damit Sie ein klares Verständnis für dieses Thema erhalten.

Heutzutage umfassen IoT-Anwendungen visuelle Erkennung, die Vorhersage zukünftiger Ereignisse und die Identifizierung von Objekten.

Sie fragen sich vielleicht: „Was ist an IoT-Anwendungen anders?“ Sie werden für eine Vielzahl von Zwecken verwendet, beispielsweise für die Heimautomation, das Gesundheitswesen und die Fertigung. Sie können auch in Smart Cities eingesetzt werden.

Algorithmen der künstlichen Intelligenz ermöglichen es Systemen, unabhängig zu bewerten, zu lernen und zu handeln.

Algorithmen der künstlichen Intelligenz ermöglichen es Systemen, unabhängig zu bewerten, zu lernen und zu handeln. Es kann auch verwendet werden, um virtuelle Gehirne oder Köpfe zu erstellen.

Die Technologie ist so konzipiert, dass sie aus Erfahrungen lernen kann und über eine angeborene Fähigkeit verfügt, selbstständig Neues zu lernen. Das bedeutet, dass Sie, wenn Sie möchten, dass Ihr Gerät oder System bestimmte Fähigkeiten erlernt, einige Daten eingeben müssen, entweder von Ihnen selbst oder von einer anderen Person (z. B. einem Mitarbeiter).

Maschinelles Lernen ist ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz.

Maschinelles Lernen ist ein weiterer Zweig der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Programmen, große Datenmengen zu analysieren und bei Bedarf selbst Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, beispielsweise zur Bildklassifizierung, Spracherkennung oder Empfehlungsmaschinen.

Maschinelles Lernen nutzt Daten, um Muster zu lernen, um Prozesse zu automatisieren, die sonst menschliches Eingreifen erfordern würden. Beispielsweise könnten autonome Fahrzeuge (AVs) damit Verkehrszeichen und Straßenbedingungen bei Nacht erkennen, sodass sie anhand ihrer Umgebung wissen, wie schnell sie auf einer bestimmten Straße fahren müssen, anstatt sich ausschließlich auf die Anweisungen ihrer Designer oder anderer Designer zu verlassen die diese Straßen kennen.

Deep Learning ist das beste Beispiel für maschinelles Lernen.

Deep Learning ist eine Art maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze (ANN) verwendet, um Mustererkennungs- und Klassifizierungsaufgaben durchzuführen. Es basiert auf einem mehrschichtigen KNN, bei dem jede Schicht über mehrere Neuronen verfügt und aus vergangenen Erfahrungen lernt.

Das menschliche Gehirn ist ein Beispiel für ein Deep-Learning-System, da es Informationen auf viele verschiedene Arten wahrnehmen und verarbeiten kann. Diese Fähigkeit ermöglicht es uns, Sprache zu verstehen, Gesichter zu erkennen, Bücher zu lesen und Entscheidungen auf der Grundlage von Erfahrungen oder Erkenntnissen aus früheren Situationen zu treffen.

Künstliche Intelligenz erfordert viele Daten

Künstliche Intelligenztechnologie erfordert viele Daten, und Hersteller können die von IoT-Geräten gesammelten Daten nutzen. Je mehr Daten zum Trainieren eines KI-Modells zur Verfügung stehen, desto besser ist seine Leistung. Wenn Sie beispielsweise über ein IoT-Gerät verfügen, das die Temperatur in Ihrem Zuhause überwacht und Ihnen eine Warnung sendet, wenn es eine Änderung außerhalb der normalen Parameter erkennt (z. B. einen Rückgang um zwei Grad), können Sie anhand dieser Informationen ein Vorhersagemodell trainieren und andere Faktoren, z. B. Wettermuster oder historische Muster, damit Ihr Gerät vorhersagen kann, ob bald ein weiterer Kälteeinbruch kommt.

Diese Art der Analyse trägt dazu bei, die mit der Wartung von Geräten wie Heizungssystemen oder Klimaanlagen verbundenen Kosten zu senken, da diese Systeme je nach Standort speziell für hohe/niedrige Temperaturen ausgelegt sind. Werden sie jedoch nicht regelmäßig und über einen längeren Zeitraum überwacht; Aufgrund der Abnutzung durch den Wechsel zwischen Heiz- und Kühlzyklen (insbesondere im Winter) arbeiten sie weniger effizient.

IoT und KI können verwendet werden, um Maschinen zu Hause oder am Arbeitsplatz Anweisungen zu geben, ohne zu sprechen oder zu tippen.

Wie Sie an den obigen Beispielen sehen können, sind KI und IoT mehr als nur zwei Dinge, die zusammenarbeiten. In einigen Bereichen ergänzen sie sich sogar gegenseitig und ermöglichen es Menschen, zu Hause oder am Arbeitsplatz Anweisungen an Maschinen zu erteilen, ohne sprechen oder tippen zu müssen.

Darüber hinaus bieten sie weitere Vorteile:

Der Einsatz von KI in IoT-Anwendungen ermöglicht es uns, Systeme zu erstellen, die aus ihrer Umgebung lernen und sich entsprechend anpassen können. Dies macht sie effizienter als herkömmliche Methoden, die sich auf vordefinierte Regeln konzentrieren (z. B. , „Wenn diese Bedingungen erfüllt sind, dann tun Sie dies“). Beispielsweise kann ein selbstfahrendes Auto Verkehrsmuster besser erkennen als ein menschlicher Fahrer, da es Zugriff auf eine Vielzahl von Daten über den Straßenzustand, einschließlich Wettervorhersagen, hat. Wenn also für später heute starker Regen vorhergesagt wird, weiß das Auto nicht nur, wie viel Zeit bis Sonnenuntergang bleibt, sondern auch, ob bei der Parkplatzsuche in der Stadt nach Einbruch der Dunkelheit noch genügend Licht vorhanden ist!

Wir haben diesen Blog abgeschlossen

Ich habe alle wichtigen Aspekte zum Einsatz von KI für IoT-Anwendungen besprochen.

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich mit dem Entwurf und der Entwicklung intelligenter Agenten befasst, also von Software, die ihre Umgebung wahrnehmen und Maßnahmen ergreifen kann, um die Erfolgschancen beim Erreichen eines bestimmten Ziels zu maximieren. Es wird seit mehr als 50 Jahren in den Bereichen Ingenieurwesen, Philosophie, Recht, Biologie und Wirtschaft eingesetzt.

Das erste System mit künstlicher Intelligenz (KI) wurde 1956 von John McCarthy entwickelt, der einen maschinellen Lerntest namens Checkers Game entwickelte, der gegen sich selbst spielte, bis er seinen Gegner auf faire Weise besiegen konnte, indem er nur logische Regeln verwendete Dies geschah mit zwei Computern, die über eine Telefonleitung miteinander verbunden waren. Spätere Systeme verwendeten stattdessen spezielle Hardware, waren aber immer noch durch die Geschwindigkeit dieser ursprünglichen Designs begrenzt (sie konnten nur einen Spielstatus verarbeiten).

Letztendlich ist künstliche Intelligenz eine der vielversprechendsten Technologien und wird eine wichtige Rolle dabei spielen, das Internet der Dinge intelligenter zu machen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann uns bei der Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Datenerfassung, -analyse und -entscheidung helfen.

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