فناوری، دنیایی را که ما در آن زندگی می‌کنیم متحول کرده است و در طول سالیان متمادی تغییرات قابل توجهی در زندگی روزمره‌ی ما ایجاد کرده است و آن را بسیار بهتر و راحت‌تر کرده است. این شامل اینترنت اشیا، هوش مصنوعی و رباتیک می‌شود.

با پیشرفت‌های اخیر در فناوری مدرن، این روش‌ها پیچیده‌تر و به‌هم پیوسته‌تر می‌شوند. هنگامی که فناوری‌ها هوشمندتر می‌شوند، امکان استفاده از آن‌ها نیز گسترش می‌یابد.

برای شروع، IoT به اینترنت اشیا اشاره دارد. این شامل شبکه‌ای از «چیزها» با حسگرها، نرم‌افزار و سایر فناوری‌هایی است که می‌توانند از طریق اینترنت به دستگاه‌های دیگر پیوند داده و داده‌ها را مبادله کنند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی به ماشین‌ها کمک می‌کند از تجربیات خود بیاموزند، با ورودی‌های جدید سازگار شوند و کارهایی شبیه انسان را انجام دهند.

هنگامی که هوش مصنوعی و اینترنت اشیا یکپارچه می‌شوند، دستگاه به طور کلی به عنوان “هوشمند” شناخته می‌شود. دستگاه‌ها «هوشمند» هستند، به این معنی که می‌توانند با یکدیگر صحبت کنند، اطلاعات را به اشتراک بگذارند و در انجام وظایف با یکدیگر همکاری کنند.

هوش مصنوعی اشیا (AIoT) فناوری هوش مصنوعی (AI) را با زیرساخت اینترنت اشیا (IoT) ترکیب می‌کند تا عملیات اینترنت اشیا، تعامل انسان و ماشین، مدیریت داده‌ها و تجزیه و تحلیل را بهبود بخشد. هوش مصنوعی دستگاه‌های اینترنت اشیا را قادر می‌سازد تا بیاموزند، ارزیابی کنند، بینش ایجاد کنند و بر اساس داده‌های به‌دست‌آمده، بدون نیاز به دخالت انسان تصمیم‌گیری کنند. AIoT و کاربردهای آن به گسترش دامنه IoT و دستگاه‌های آن کمک می‌کند. همچنین به بهبود فرآیندهای موجود و توسعه‌ی ویژگی‌های جدید کمک می‌کند.

فناوری AIoT «ماشین‌های یادگیری» داده را از نظر تجزیه و تحلیل داده تولید می‌کند. این می‌تواند توسط شرکت‌ها برای خودکارسازی فرآیندها در یک محل کار متصل استفاده شود. همه موارد و راه‌حل‌های استفاده از AIoT به شدت به داده‌های زمان واقعی متکی هستند. به عنوان مثال، می‌تواند ازدحام جاده‌ها را با نظارت و اطلاع رسانی جریان ترافیک بر اساس داده‌های زمان واقعی کاهش دهد.

هوش مصنوعی در اجزای زیرساختی مانند برنامه‌ها، چیپ‌ست‌ها و محاسبات لبه تعبیه شده است که همگی از طریق AIoT به شبکه‌های IoT متصل هستند. سپس از API ها برای افزایش سازگاری اجزا در سطوح دستگاه، نرم افزار و پلتفرم استفاده می‌شود. این بخش‌ها بر بهبود سیستم و عملیات شبکه و همچنین استخراج ارزش از داده‌ها متمرکز خواهند بود.

توسعه AIoT شامل سه مرحله زیر است:

• اتصال دو دستگاه و امکان کار با آن‌ها از طریق کنترل از راه دور.
• اتصال به ابر برای استنتاج خودکار هوش مصنوعی.
• ارتباط دستگاه نظیر به نظیر آخرین مرحله است.

بنابراین، جنبه‌های اصلی ساخت راه‌حل‌های AIoT شامل جمع آوری داده‌ها، آموزش و استنتاج است.

AIoT مزایای زیادی دارد که در زیر به چند مورد از آن‌ها اشاره می‌شود:

تصمیم‌گیری عملیاتی در زمان واقعی: دستگاه‌های IoT داده‌های زیادی را ضبط می‌کنند. AIoT اجازه می‌دهد تا از این داده‌ها برای تصمیم‌گیری در زمان واقعی استفاده کنید.

کاهش هزینه‌های انتقال داده: سیستم‌های هوش مصنوعی موجود در مکان‌های مرکزی نیاز به مقدار قابل‌توجهی از انتقال داده از دستگاه‌های لبه به سرورهای مرکزی دارند. راه‌حل‌های AIOT با آوردن تجزیه و تحلیل به دستگاه‌های لبه، انتقال داده‌ها را کاهش می‌دهند.

بهبود استراتژی مدیریت ریسک: تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، برای ارزیابی خطرات احتمالی سازمان و انجام اقدامات پیشگیرانه برای کاهش آن‌ها استفاده می‌شود. علاوه بر این، فرآیندهای واکنش سریع متصل را می‌توان برای مقابله موثر و خودکار با سناریو اجرا کرد.

در حالی که مفهوم AIoT هنوز نسبتا جدید است، فرصت‌های متعددی را برای بهبود بخش‌های صنعتی مانند بخش‌های سازمانی، صنعتی و مصرف‌کننده محصولات و خدمات ارائه می‌دهد. این فرصت‌ها با بلوغ فناوری بیشتر رشد خواهند کرد.

فناوری‌های حسگر در بسیاری از ساختمان‌های اداری برای کمک به صرفه‌جویی در انرژی و هزینه استفاده می‌شود. علاوه بر کمک به امنیت اداری، سنسورها و دوربین‌های هوشمند را می‌توان در محل کار به کار گرفت. یک دوربین ساده‌ی اینترنت اشیا، به سادگی داده‌های ویدئویی را به یک مرکز امنیتی ارسال می‌کند، جایی که متخصصان امنیتی آن را مشاهده می‌کنند. متجاوزان را می‌توان توسط یک دوربین AIoT شناسایی کرد، که به طور خودکار زنگ هشدار نویز را برای جلوگیری از متجاوز و هشدار به پرسنل امنیتی فعال می‌کند. در نتیجه، فناوری AIOT تصمیم‌گیری را از انسان به دستگاه‌های IoT تغییر می‌دهد و در نتیجه باعث صرفه‌جویی در نیروی کار و افزایش انطباق می‌شود.

بسیاری از برنامه‌های AIoT در حال حاضر بر نصب محاسبات شناختی در لوازم مصرفی متمرکز هستند و بسیاری از آن‌ها بر روی کالاهای خرده فروشی متمرکز هستند. به عنوان مثال، فناوری خانه‌های هوشمند به AIoT طبقه بندی می‌شود زیرا تجهیزات هوشمند از تماس و پاسخ انسان یاد می‌گیرند. ترجیحات شخصی جمع‌آوری شده توسط دستگاه‌های خانه هوشمند می‌تواند مدل‌های یادگیری ماشین را بهبود بخشد. دستگاه‌های AIoT می‌توانند از ترجیحات کاربر یاد بگیرند و تصمیمات خود را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند federated learning بهبود بخشند.

وسایل نقلیه خودران از AIoT بهره می‌برند. برای جمع‌آوری داده‌ها در مورد شرایط رانندگی، موانع و رفتار سایر رانندگان، AIoT از یک سری حسگرهای راداری، هم در داخل خودرو و هم در زیرساخت‌های کنار جاده‌ای، GPS و دوربین‌ها استفاده می‌کند. پس از آن، سیستم هوش مصنوعی بسته به داده‌هایی که از حسگرها دریافت کرده است، می‌تواند تصمیم‌گیری کند.

منبع: understanding the artificial intelligence of things (AIoT)