AIoTとは何ですか?なぜ突然、スマート製造における主流のトレンドになったのでしょうか?

人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を組み合わせることで、自律的に学習、分析、意思決定できるスマート デバイスが作成され、人間の生活にさらなる利便性をもたらします。たとえば、自動運転やスマートウェアラブルデバイスはさまざまな業界で広く活用される可能性があります

この記事ではAIoTとは何かについて簡単に紹介します。 AIoTに必要なキーテクノロジーとは何ですか?そして、AIoTはどのようなメリットをもたらすのでしょうか?

AIoT とは何ですか?

AIoTとは、「Artificial Intelligence Internet of Things」の正式な英語名で、その名のとおり、人工知能(AI)とモノのインターネット(IoT)の2つの技術を組み合わせたものです。 ## AIoT テクノロジー、人工知能 インテリジェンス (AI) とモノのインターネット (IoT) の関係は人間の脳と感覚に似ており、感覚は周囲の情報を収集し、それを脳に伝達して応答するために使用されます。したがって、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を組み合わせることで、効率を向上させ、データ管理と分析を強化し、人間と機械の間のインタラクションを改善することができます。

AIoT の共通テクノロジーとデバイス

書き換えが必要な内容は、 (1) 組み込みシステムとセンサー

従来の IoT データ収集手法の多くは、組み込みシステムを搭載したセンサーを使用していました。計算のためにネットワークを介してクラウドに接続します。

現在、組み込みシステムは小型化、知能化が進み、センサーの導入が進んでいます。組み込みデバイスに人工知能機能がある場合、それをセンサーに引き渡してリアルタイム処理を行うことができます。センサーで受け取ったデータを必ずしもクラウドに送って計算する必要がなく、エッジノードで瞬時に処理できる、いわゆる「エッジコンピューティング」です。ネットワークがない場所でも正常に動作可能

(2) クラウドコンピューティングと分析

クラウドサービスは従来のモノのインターネットにおいて不可欠な役割を果たしており、3つのタイプに分類できます サービスモデル、つまり「インフラストラクチャ」、「プラットフォーム」、「ソフトウェア」です。

センサーの数が増加するにつれて、収集されるデータの量も増加します。当初使用していたデータ分析ツールではデータの増大のスピードに対応できなくなり、人的リソースも限られてきます。したがって、人工知能との統合の必要性が非常に緊急になっています。人工知能の力を借りて、継続的に蓄積されるビッグデータを最大限に活用して分析し、最大の収益変換を達成できます。

ビッグデータの計算結果を迅速に取得するには、通常、専用のワークステーションを使用する必要があります。高いワークロードを処理するコンピュータは、高速コンピューティングに必要なパフォーマンスをサポートできます。

(3) 5G通信技術

5Gの3大特徴は「高速」「大接続」「低遅延」であり、中でも「低遅延」は高速化に貢献しています。 AIoTの普及の鍵の1つは、データの受信側が送信側からのリクエストを即座に受信し、即座に応答できることです。

AIoT が企業にもたらすメリット

(1) 業務効率の向上

AIoT は人間の目には見えないリアルタイムの運用パターンを分析し、最適化することができます。

#改善すべきはリスク管理です

AIoT テクノロジーは、設備の異常や故障を回避するための予測分析を通じて、設備の保守計画を積極的に立案できます。

#(3) 顧客エクスペリエンスの向上

#AIoT には、データから学習、分析、意思決定を行う機能があり、進化し続けます。蓄積されたデータに基づいて顧客ニーズをより包括的に分析し、パーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供し、顧客満足度を大幅に向上させます。 書き換え後：AIoTは、データから学習、分析、意思決定する機能を備えていると同時に、データの蓄積に基づいて継続的に進化し、顧客ニーズをより包括的に分析し、パーソナライズされたカスタマイズされたサービスを提供し、顧客の効率を大幅に向上させることができます。満足度

運用コストの削減

AIoT は、データ分析とコンピューティングを徐々にエッジで処理できるようにすることで、クラウドに送信されるデータ量を削減し、ネットワーク負荷を軽減し、通信を削減することができます。サービスまたはクラウド接続に関連するコスト。

AIoTが直面する2つの大きな試練

(1)完璧な通信セキュリティの仕組み

あらゆるものがインターネットにつながる時代の到来により、通信セキュリティの課題が課題にもますます重要になってきています。 AIoTのデータ処理プロセスは、収集、送信、計算、意思決定などのいくつかのステップに大別できます。センシング側、デバイス側、アプリケーション側のいずれであっても、データがネットワーク経由で送信されると、通信セキュリティのリスクに直面します。したがって、データのセキュリティを保護することが IT の主な目標であり、データの機密性、整合性、可用性を常に維持することが保証されます。

書き直す必要があるのは次のとおりです。 (2) 安定したネットワーク接続

Internet of Everything の普及により、人々はますますインターネットに依存するようになっています。 AIoT は、すべてのデータをクラウドにアップロードすることなくエッジでコンピューティングを実行できますが、データ ストレージとクラウド コンピューティングには依然としてネットワークに依存する必要があります。したがって、ネットワークの安定性を維持し、システム全体の動作を停止させる停電をいかに回避するかも、AIoTを導入する際の注意すべき課題です。

AIoT FAQ

AIoTとIoTの違いは何ですか?

近年、IoTが広く知られるようになり、AIOTやIIOTなどの言葉も派生しましたが、両者の違いは何でしょうか？

これまで、IoT テクノロジーは、基本的なセンシング、分析、計算、共有のために収集したデータをクラウドにアップロードし、行動や意思決定を支援する信頼性の高い洞察コミュニケーションを提供する上で重要な役割を果たしていました。

AIoT は真新しいテクノロジーではなく、AI と IoT という 2 つの成熟したテクノロジーを組み合わせたものであり、新しい IoT アプリケーション タイプです。AI の機械学習、ディープラーニング、認識を通じて、インテリジェントな機能を使用して、 IoTを強化し、エッジコンピューティングも実行できるため、クラウドに行かずにデータを即座に応答でき、機器が徐々に「自動化」から「インテリジェント」に変化します。

(2) AIoT と IIoT の違いは何ですか?

産業用モノのインターネット (IIoT) は、産業分野のアプリケーション向けのモノのインターネット (IoT) のサブカテゴリと考えることができます。製造やエネルギー管理などの分野をカバーします。このテクノロジーは、生産機械にセンサーを設置し、ネットワークを介してコンピューター上の産業アプリケーションに接続することで、インダストリー 4.0 を実現する基盤となり、生産性の向上と生産効率の次の段階の加速に役立ちます。

次の内容を書き換えます:人工知能 モノのインターネット (AIoT) は、インダストリー 4.0 の中核テクノロジーの 1 つであり、モノのインターネット (IoT) に人工知能 (AI) テクノロジーを追加して、IoT デバイスの機能を強化します。たとえば、機械学習を通じて、収集されたデータをさらに分析して、生産プロセスを改善したり、予防メンテナンスを実行したりできます

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