AIoT: Was ist das und wie unterscheidet es sich vom herkömmlichen IoT?

Haben Sie schon vom Internet der Dinge (IoT) und künstlicher Intelligenz (KI) gehört? Wahrscheinlich ja. Aber was passiert, wenn wir diese beiden leistungsstarken Technologien kombinieren? Wir betreten die sogenannte Künstliche Intelligenz der Dinge oder AIoT (Künstliche Intelligenz der Dinge).

Neue und tolle Möglichkeiten für die Welt der Maker und DIY-Liebhaber mit dem sich die Potenziale beider Bereiche in einem vereinen lassen und so unzählige Projekte möglich werden, die bisher undenkbar waren...

Was ist das IoT?

El IoT (Internet der Dinge), oder Internet der Dinge, ist ein Konzept, das sich auf die digitale Vernetzung von Alltagsgegenständen über das Internet bezieht. Diese Objekte, die von Haushaltsgeräten bis hin zu Industriesensoren reichen können, sind mit einer Technologie ausgestattet, die es ihnen ermöglicht, Daten zu sammeln und auszutauschen.

Obwohl der Begriff „Internet der Dinge“ von geprägt wurde Kevin Ashton im Jahr 1999, die Wurzeln des IoT reichen viel weiter zurück. Die ersten Konzepte zur Verbindung von Objekten mit einem Netzwerk entstanden in den 1980er Jahren mit Experimenten wie der Verbindung eines Coca-Cola-Automaten mit dem Internet. Allerdings hat sich das Internet der Dinge erst in jüngerer Zeit ausgeweitet.

Fortschritte in der Elektronik, die Reifung einiger Technologien, Neue Netzwerke und Konnektivitätsmöglichkeiten sowie die Verfügbarkeit einer größeren Anzahl von IP-Adressen machen dies möglich und ermöglichen die Vernetzung von allem, vom Auto über Haushaltsgeräte bis hin zu vielen anderen Geräten des täglichen Bedarfs. . Heute ist fast alles miteinander verbunden.

Was ist KI?

La Künstliche Intelligenz (KI), oder AI (Artificial Intelligence) auf Englisch, ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere Computersysteme. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und selbstständig Entscheidungen zu treffen.

Wie Sie wissen, gibt es sie verschiedene Arten von KI, wie zum Beispiel maschinelles Lernen, das aus Daten lernt, ohne dass es explizit programmiert werden muss. Wir haben auch Deep Learning, einen Zweig, der künstliche neuronale Netze nutzt, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu modellieren. Natürlich dürfen wir NLP oder die Verarbeitung natürlicher Sprache zum Verstehen der menschlichen Sprache oder Computer Vision zum Verstehen visueller Informationen nicht vergessen.

Die Idee, denkende Maschinen zu erschaffen, ist so alt wie die Menschheit selbst. Von den griechischen Mythen über Automaten bis hin zu den futuristischen Visionen von Schriftstellern wie Isaac Asimov – der Traum von künstlicher Intelligenz hat die Fantasie der Menschen seit Jahrhunderten beflügelt. Die ersten Schritte erfolgten jedoch erst in den 40er und 50er Jahren durch die Briten Alan Turing und sein berühmter Turing-Test, die später den ersten intelligenten Systemen der 60er und 70er Jahre Platz machten. In den 80er und 90er Jahren kamen künstliche neuronale Netze und im XNUMX. Jahrhundert begann die Ära des Deep Learning und die Reifung der KI dank der Rechenleistung von TPUs und GPUs und NPUs.

Was ist AIoT?

El AIoT oder Künstliche Intelligenz der Dingeist die Verschmelzung der beiden revolutionären Technologien, die ich zuvor erwähnt habe. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Alltagsgegenstände, von Ihrem Thermostat bis zu Ihrem Auto, nicht nur mit dem Internet verbunden sind, sondern auch in der Lage sind, autonom zu lernen, zu denken und Entscheidungen zu treffen.

Das IoT stellt uns ein Netzwerk verbundener Geräte zur Verfügung, die Daten sammeln und teilen. KI wiederum gibt diesen Geräten die Möglichkeit, diese Daten zu analysieren und wertvolle Informationen zu extrahieren. Durch die Kombination beider Technologien schafft AIoT intelligente Systeme, die aus ihren Erfahrungen lernen und sich an neue Situationen anpassen können. Ein klares Beispiel ist das autonome Fahren.. Autonome Fahrzeuge nutzen eine Vielzahl von Sensoren (Kameras, Radare, LIDAR), um Daten über ihre Umgebung zu sammeln. Diese Daten werden von Algorithmen der künstlichen Intelligenz verarbeitet, die es dem Fahrzeug ermöglichen, in Echtzeit Entscheidungen zu treffen, etwa über das Beschleunigen, Bremsen oder den Spurwechsel.

Daher kann man sagen, dass AIoT bietet interessante Vorteile, die IoT und KI allein nicht bieten könntenals:

• Automatisierung: Wiederkehrende und routinemäßige Aufgaben können automatisiert werden, sodass sich die Mitarbeiter auf kreativere und strategischere Aufgaben konzentrieren können.
• Leistungsfähigkeit: Durch die Optimierung von Prozessen und Ressourcen kann AIoT dazu beitragen, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.
• Personalisierung: AIoT-Geräte können sich an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben jedes Benutzers anpassen und so personalisiertere Erlebnisse bieten.
• Innovation: AIoT eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Sektoren, vom Gesundheitswesen bis zur Industrie, und treibt die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen voran.

AIoT-Anwendungen

Im täglichen Leben kann AIoT zum Erfolg führen Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten, von persönlichen oder Heimprojekten bis hin zu auch in der Industrie. Einige Anwendungsfälle sind beispielsweise:

• Smart Home: Zum Beispiel Thermostate, die Ihre Temperaturpräferenzen lernen, Geräte, die sich automatisch ein- und ausschalten, und Sicherheitssysteme, die Eindringlinge erkennen.
• Industrie: für die vorausschauende Wartung von Maschinen, die Optimierung der Lieferkette und die automatisierte Qualitätskontrolle in einer Industrie 4.0.
• Gesundheit: Stellen Sie sich eine Fernüberwachung von Patienten, eine computergestützte Diagnose und die Entwicklung neuer Behandlungen vor.
• Smart Cities: für Verkehrsmanagement, Optimierung des Energieverbrauchs und personalisierte öffentliche Dienste.
• autonome Fahrzeuge: Autos, die dank der Kombination von Sensoren, Kameras und Algorithmen der künstlichen Intelligenz sowie KI-Diensten und der Verbindung zur Cloud selbst fahren können, um die notwendigen Informationen bereitzustellen.
• Robotik und Unterhaltungselektronik: Es kann auch auf diese anderen Bereiche angewendet werden und bestehende KI- und Internetverbindungssysteme verbessern.