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人工智能和物聯網-5個不斷發(fā)展的用例

人工智能 深度學習 物聯網應用
雖然物聯網傳感器檢測外部信息,并將其替換為人類和機器可以識別的信號,但幫助建造智能機器的是人工智能。

AI(人工智能)和IoT(物聯網)的融合為全球企業(yè)釋放了巨大的潛力。

物聯網傳感器檢測到外部信息時,將其替換為人和機器可以區(qū)分的信號,而它的AI可以幫助構建智能機器,從這些數據中學習,從而在幾乎沒有人為干擾的情況下支持決策過程。

物聯網的使用正在激增,到今年年底,預計將有多達500億個互聯設備。與AI結合,這種新技術浪潮可以帶來新的機遇,改變整個行業(yè)的運營方式。

為了說明其潛力,我們匯總了5個新興的人工智能物聯網應用。

自動駕駛

 

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自動駕駛總是激發(fā)人們的想象力,但它是人工智能和物聯網如何協(xié)同工作的一個很好的例子。自動駕駛汽車(AV)裝有傳感器,需要不斷收集關于周圍環(huán)境的海量數據。這些數據使用人工智能模型處理成智能洞察力,使車輛的導航系統(tǒng)能夠實時協(xié)商環(huán)境并執(zhí)行復雜的路徑規(guī)劃。

光學檢驗

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基于計算機視覺的質量檢測是人工智能最大的應用領域之一。自動光學檢測掃描工業(yè)機械的質量缺陷,一旦它們被識別,半監(jiān)督ML算法模型將圖像分類為故障類別或預測計劃維護。

基于AI的物聯網解決方案為企業(yè)提供預測性維護應用,以提前預測設備故障。

網絡安全

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根據Gartner的調查,到2020年將有200億個IoT設備連接在一起。據Statista預測,到2030年,全球將安裝約500億個IoT設備,從可穿戴設備到火車運行的所有設備都將使用該設備。這種普遍性將使它們成為攻擊的誘人目標。

作為對策,支持AI的網絡安全系統(tǒng)可以檢測到網絡漏洞,保護有價值的數據并阻止AI系統(tǒng)可以了解正?;顒幽J降木W絡攻擊,并確定異?;顒拥陌l(fā)生時間,從而減少發(fā)生頻率錯誤警報,并可能顯示發(fā)生了網絡攻擊。

主動保健

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隨著COVID-19的爆發(fā),物聯網和AI(AIIoT)的融合已受到廣泛關注,以滿足智能健康監(jiān)控和大流行性管理的需求。

可穿戴式物聯網傳感器可跟蹤患者生命體征并將其實時更新給醫(yī)生和護理人員,以提醒他們任何重大的健康事件。結合機器學習算法的AI可以分析大量數據,從而深入了解人的整體健康狀況。這樣就無需進行任何人工干預來維護記錄,并使醫(yī)務人員騰出更多精力來應對諸如個人護理之類的重要工作。隨著COVID-19的爆發(fā),物聯網和AI的融合受到了廣泛關注,以滿足智能健康監(jiān)控和大流行管理的需求。

能源管理

人工智能和物聯網——5個不斷發(fā)展的用例

物聯網和人工智能可以在降低能耗方面發(fā)揮作用。在任何行業(yè)中,HVAC系統(tǒng)都占建筑總能耗的很大一部分,并且占總能耗的很大一部分。一般系統(tǒng)占建筑物能源消耗的40%。從過去的效率中學習的機器學習程序已被證明可以減少20%的能源消耗。

配備IoT傳感器的智能路燈可收集有關行人和行人的數據,使系統(tǒng)節(jié)省多達80%的能源支出。AI功能以及機器學習和深度學習算法會解析從IoT傳感器生成的數據,以跟蹤實時能耗。

簡而言之,從財富500強到初創(chuàng)企業(yè),各個行業(yè)對日益智能化的物聯網的需求都將繼續(xù)增長。利用人工智能增強物聯網有可能打開創(chuàng)造新產品的機會。機器學習、自然語言處理(NLP)和其他破壞性技術鼓勵企業(yè)間的交互加速。

人工智能物聯網將繼續(xù)推動數據處理和智能業(yè)務的發(fā)展,并將在未來幾年中繼續(xù)發(fā)揮作用。

 

責任編輯:姜華 來源: 千家網
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