Apakah senario aplikasi selepas penyepaduan kecerdasan buatan dan Internet Perkara?

Aliran teknologi Kecerdasan Buatan (AI) dan Internet Perkara (IoT) telah mula bergabung, dan industri telah menamakan trend ini Kecerdasan Buatan Internet Perkara (AIoT). Kecerdasan buatan bergerak dari awan ke tepi, menyediakan penyelesaian kepada lebar jalur dan isu keselamatan yang telah menghalang penggunaan IoT yang lebih meluas dalam pasaran utama. Jika sejarah pembangunan teknologi adalah panduan yang boleh dipercayai untuk masa depan, terdapat sekurang-kurangnya dua lagi fasa penumpuan ini untuk berlaku dalam beberapa tahun akan datang.

Internet Perkara telah menarik minat yang besar baru-baru ini, tetapi untuk banyak aplikasi, dua isu penting timbul. Satu ialah keselamatan; data yang mengalir melalui rangkaian daripada peranti IoT dan kawalan ke atas peranti itu sendiri sangat bergantung pada keselamatan yang mencukupi daripada serangan siber. Memandangkan ancaman terus berkembang dan menjadi lebih sengit, keselamatan memerlukan pembangun IoT untuk terus meningkatkan kewaspadaan dan mitigasi. Pada masa yang sama, ramai pengguna berpotensi ditangguhkan menggunakan teknologi IoT kerana ketidakpastian tentang keselamatan sistem dan data.

Isu kedua yang mengehadkan penggunaan IoT ialah lebar jalur yang diperlukan untuk menghantar data ke awan untuk diproses. Apabila bilangan peranti yang dipasang meningkat dan jumlah data yang terlibat meningkat, penggunaan IoT sedang dikekang oleh sumber lebar jalur dan kos yang terlibat dalam pengumpulan data. Ini menjadi lebih membimbangkan kerana AI menjadi elemen yang semakin penting dalam mengekstrak nilai daripada semua data.

Kepentingan kecerdasan buatan dalam pemprosesan data telah berkembang dengan ketara apabila teknik pemprosesan data tradisional menjadi semakin rumit. Membangunkan dan mengekod algoritma yang cekap untuk mengekstrak maklumat berguna daripada jumlah data yang besar memerlukan masa dan kepakaran aplikasi yang kekurangan ramai pengguna berpotensi. Ia juga boleh mengakibatkan perisian yang rapuh dan sukar untuk diselenggara dan diubah suai apabila keperluan berubah. Kecerdasan buatan, khususnya pembelajaran mesin (ML), membolehkan pemproses membangunkan algoritma mereka sendiri berdasarkan latihan untuk mencapai hasil yang diinginkan, dan bukannya bergantung pada analisis pakar dan pembangunan perisian. Tambahan pula, dengan latihan tambahan, algoritma AI boleh menyesuaikan diri dengan keperluan baharu dengan mudah.

Trend terkini dalam AI yang bergerak ke tepi adalah untuk menggabungkan kedua-dua teknologi ini. Mengekstrak maklumat daripada data IoT pada masa ini kebanyakannya berlaku dalam awan, tetapi jika kebanyakan atau semua maklumat boleh diekstrak secara tempatan, lebar jalur dan isu keselamatan adalah kurang penting. Dengan kecerdasan buatan yang dijalankan dalam peranti IoT, terdapat sedikit keperluan untuk menghantar sejumlah besar data mentah melalui rangkaian hanya kesimpulan ringkas yang perlu disampaikan. Dengan trafik komunikasi yang kurang, keselamatan rangkaian lebih mudah untuk dipertingkatkan dan diselenggara. AI tempatan malah boleh membantu meningkatkan keselamatan peranti dengan memeriksa trafik masuk untuk mengesan tanda-tanda gangguan.

Penyelenggaraan ramalan jentera perindustrian ialah aplikasi di mana penumpuan AI dan IoT akan terus berkembang.

AIoT nampaknya mengikuti laluan pembangunan yang serupa dengan cara mikropemproses dibangunkan pada tahun 1980-an. Pemprosesan bermula dengan peranti berasingan yang mengendalikan tugas yang berbeza: pemproses tujuan umum, ingatan, persisian antara muka bersiri, persisian antara muka selari, dsb. Ini akhirnya menyepadukan tugas peranti ke dalam mikropengawal cip tunggal, yang kemudiannya berkembang menjadi mikropengawal khusus untuk aplikasi tertentu. AIoT kelihatan mengikuti jalan yang sama.

Pada masa ini, reka bentuk AIoT menggunakan pemproses yang ditambah dengan pecutan AI tujuan umum dan perisian tengah AI. Pemproses yang dilengkapi dengan pecutan AI juga mula muncul. Jika sejarah berulang, fasa AIoT seterusnya ialah evolusi pemproses dipertingkat AI yang disesuaikan untuk aplikasi tertentu.

Untuk peranti tersuai berdaya maju dari segi ekonomi, ia perlu memenuhi keperluan biasa pelbagai aplikasi berkaitan subjek. Aplikasi sedemikian sudah mula kelihatan. Satu topik sedemikian ialah penyelenggaraan ramalan. Kepintaran buatan digabungkan dengan penderia IoT pada jentera perindustrian membantu pengguna mengenal pasti corak tidak normal dalam getaran dan cabutan semasa yang merupakan pelopor kepada kegagalan peralatan. Faedah meletakkan AI setempat kepada peranti penderia termasuk jalur lebar dan kependaman data yang dikurangkan, serta keupayaan untuk mengasingkan respons peranti daripada sambungan rangkaiannya. Peranti AIoT penyelenggaraan ramalan khusus akan memberi perkhidmatan kepada pasaran yang besar.

Tema kedua ialah kawalan suara. Populariti pembantu suara seperti Siri dan Alexa telah mendorong pengguna untuk menuntut keupayaan kawalan suara dalam pelbagai peranti. Peranti AIoT terkawal suara khusus akan membantu menyelesaikan isu lebar jalur dan kependaman serta membantu memastikan kefungsian semasa sambungan tidak stabil. Hari ini, bilangan penggunaan yang berpotensi untuk peranti sedemikian adalah mengejutkan.

Terdapat topik lain yang berpotensi untuk ditangani dengan peranti AIoT khusus. Penderiaan alam sekitar untuk keselamatan industri dan pengurusan bangunan adalah salah satu daripadanya. Kawalan proses kimia adalah isu lain. Sistem kereta pandu sendiri adalah yang ketiga. Jenis keempat ialah kamera yang mengenal pasti sasaran tertentu. Tidak dinafikan akan ada lagi yang akan datang.

Teknologi AI nampaknya akan kekal di sini, dan langkah ke hadapan seterusnya – seperti teknologi pemprosesan – ialah pembangunan peralatan khusus untuk pasaran utama. Di samping itu, industri berkemungkinan besar untuk membangunkan pemecut AI boleh dikonfigurasikan yang boleh disesuaikan mengikut aplikasinya, supaya faedah AIoT dapat menjangkau lebih banyak pasaran yang lebih kecil dengan berkesan.

Masih banyak cabaran teknikal yang perlu diatasi. Saiz peranti dan penggunaan kuasa sentiasa menjadi isu sampingan, dan AI perlu melakukan lebih banyak lagi untuk menyelesaikannya. Apabila menggunakan AI, alat pembangunan boleh melakukan lebih banyak lagi untuk memudahkan kerja pembangunan aplikasi. Pembangun perlu mengetahui lebih lanjut tentang kecerdasan buatan sebagai pendekatan alternatif kepada pembangunan aplikasi. Tetapi jika sejarah menjadi panduan, cabaran ini akan diatasi tidak lama lagi.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah senario aplikasi selepas penyepaduan kecerdasan buatan dan Internet Perkara?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!