ARTIFICIAL INTELLIGENCE PLUS IOT

Artificial Intelligence Plus the Internet of Things (IoT) –

          Internet of Things (IoT) memiliki potensi untuk jatuh ke dalam jurang umum dari ketidakjelasan kata-kata. Kecerdasan buatan (AI) sering jatuh ke dalam perangkap yang sama, terutama dengan munculnya istilah-istilah baru seperti "pembelajaran mesin," "pembelajaran mendalam," "algoritma genetika," dan banyak lagi.

         Tujuan dari artikel ini adalah untuk menyempurnakan aplikasi yang sebenarnya menggabungkan AI dan IoT yang digunakan dalam industri saat ini, dan untuk menunjukkan tren penting dan kasus penggunaan di masa depan bagi para teknolog yang ingin mengetahui bagaimana kecerdasan buatan mungkin membantu memfasilitasi dan memahami berbagai perangkat yang terhubung dalam dekade mendatang. Artikel ini ditulis dengan pertimbangan profesional atau eksekutif, bukan peneliti.

                 Lusinan wawancara kami dengan para eksekutif dan peneliti teknologi yang muncul serta berjam-jam menyisir wawasan perusahaan riset pasar besar (yang telah saya susun dengan mudah di akhir artikel ini) tampaknya menunjuk ke satu tema yang terlalu melengkung dalam kaitannya dengan kecerdasan buatan. dan internet hal-hal, yaitu:

          “Artificial intelligence will be functionally necessary to wield the vast number of

          connected “things” online, and will be even more important in making sense of 

          an almost endless sea of data streamed in from these devices.”.

             Jadi, apakah ini artinya bagi Anda sebagai seorang eksekutif, orang IT, pabrikan, atau orang lain dengan kepentingan pribadi untuk tetap menjadi yang terdepan dalam tren teknologi?

              Itulah yang akan kami jelajahi di bawah ini. Artikel ini dipecah menjadi tiga bagian:

Kasus-kasus penggunaan dunia nyata dari kecerdasan buatan bergabung dengan hal internet.

Aplikasi potensial di masa depan di industri dan untuk konsumen

             Daftar singkat istilah AI dan IoT dasar, dengan tautan ke referensi yang kredibel

Dua bagian terakhir berfungsi sebagai batu loncatan untuk eksplorasi Anda sendiri lebih lanjut dari topik-topik ini, sementara kasus penggunaan itu sendiri akan memberikan landasan nyata bagi bagaimana Anda dapat menerapkan teknologi ini hari ini.

         Menggabungkan AI dan Internet of Things, Tiga Kasus Penggunaan Dunia Nyata. Contoh aplikasi yang telah saya uraikan di bawah ini semuanya digunakan hari ini, dan telah dipilih sebagai contoh representatif dari lintasan aplikasi yang lebih luas. Saya bertujuan untuk menghindari aplikasi IoT yang terlalu khusus, (seperti "dot yang terhubung" atau "baki yang mengingatkan Anda ketika Anda kehabisan telur") atau aplikasi IoT yang tidak melibatkan AI dalam bentuk apa pun. Kombinasi AI dan IoT berikut adalah contoh berguna tentang bagaimana dua konsep luas ini bertabrakan.

          Penting untuk dicatat bahwa banyak perangkat yang disebut "IoT" tidak akan membuat daftar ini. Berdasarkan kriteria yang kami pilih untuk (perangkat terhubung yang memanfaatkan kecerdasan buatan), perangkat tidak "pintar" hanya karena dikendalikan melalui aplikasi iPhone. Di bawah ini adalah beberapa contoh yang berguna:

1 - Pembersih vakum otomatis, seperti yang ada di iRobot Roomba

       iRobot menetapkan standar dengan vakum otomatis otomatis pertama yang berhasil secara komersial pada tahun 2002. Didirikan oleh ahli robotika MIT, perusahaan telah mengembangkan teknologi untuk membantu robot vakum berbentuk keping itu untuk memetakan dan "mengingat" tata letak rumah, beradaptasi dengan permukaan yang berbeda atau barang baru, membersihkan ruangan dengan pola pergerakan paling efisien, dan merapat sendiri untuk mengisi ulang baterainya.

       Sementara aplikasi kecerdasan buatan di Roomba tidak dirayakan sebagai kemajuan konsumen luas AI seperti pengenalan wajah Facebook atau Siri Apple, namun standar industri di kelasnya, dan contoh yang jelas dari kecerdasan buatan "diwujudkan" dalam robot (yang sekarang dapat Anda kontrol pada aplikasi Anda, lihat video promosi Roomba terbaru untuk model 980)

2 - Solusi termostat cerdas, seperti yang dimiliki Nest Labs

          Meskipun "rumah pintar" belum benar-benar merevolusi kehidupan bagi sebagian besar dari kita, beberapa perusahaan bertekad untuk mengubah itu - dan ada beberapa contoh yang lebih baik daripada Nest, perusahaan yang diakuisisi oleh Google untuk $ 3,2 miliar yang dilaporkan.

      Sebagai perangkat IoT, antarmuka digital Nest yang bersih (bagi banyak orang) merupakan perubahan selamat datang dari pemutar fisik yang clunkier, dan integrasi smartphone memungkinkan untuk pemeriksaan suhu dan kontrol dari mana saja. Ini pada dasarnya adalah "IoT", tetapi banyak yang mengklaim bahwa tampilan, rasa, dan antarmuka Nest membuat perangkat lebih menarik dan mudah digunakan (sebagian besar didukung oleh fakta bahwa pendiri Nest adalah karyawan Apple yang berpengaruh, yang terlibat dalam pengembangan iPod dan iPad).

              Dalam hal aplikasi kecerdasan buatan, perangkat Nest "mempelajari" preferensi suhu reguler pengguna itu, dan juga menyesuaikan dengan jadwal kerja pengguna itu dengan mengecilkan penggunaan energi. Aplikasi AI ini tentu baru, tetapi manfaatnya pragmatis (kenyamanan di rumah, potensi pengurangan penggunaan energi yang serius) dan pemasaran yang efektif dapat dikatakan sebagai faktor terbesar di balik keberhasilan penjualannya (diperkirakan 100.000 penjualan per bulan pada Januari 2014)

3 - Kendaraan tanpa pengemudi, seperti Tesla Motors

         Mobil adalah "benda", dan begitu banyak karena kami tertarik pada "benda" yang memanfaatkan kecerdasan buatan yang kuat, teknologi otomotif berada di depan kurva (pun intended, saya kira). Ini belum tentu karena kendaraan otonom akan menjadi inovasi IoT termudah untuk dihidupkan (dengan masalah hukum dan etika, juri tidak tahu berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk memiliki jalan raya tanpa pengemudi dalam waktu dekat), tetapi dengan hampir semua mobil utama produsen melempar miliaran dolar pada masalah, tentu memiliki momentum (pun intended, saya kira).

        Untuk menggunakan teknologi Tesla sebagai contoh, kita perlu memahami bagaimana teknologi kendaraan otonom Tesla benar-benar bekerja. Sebuah artikel di Fortune merujuk pada tanggapan CEO Tesla, Elon Musk, terhadap pertanyaan tentang apa yang membuat kartu self-driving Tesla unik: “Seluruh armada Tesla beroperasi sebagai jaringan. Ketika satu mobil mempelajari sesuatu, mereka semua mempelajarinya. Itu melampaui apa yang dilakukan perusahaan mobil lain ... "

Yang cukup menarik, pendekatan self-driving Google tidak jauh berbeda, dan menggunakan pembelajaran mesin (dan ratusan ribu road-miles data uji) untuk memprediksi perilaku mobil dan pejalan kaki dalam berbagai keadaan.

Potensi Penggunaan Di Masa Depan untuk Perangkat IoT yang Didukung AI. Aplikasi IoT saat ini berguna dalam memahami tren, karena mereka meletakkan area di mana "traksi" terbukti dan arah di mana perusahaan besar dan uang ventura sudah bergerak. Namun, autos dan vakuum berperan sebagai puncak dari gunung es pepatah dari aplikasi potensial IoT + AI:

1 - Keamanan dan akses perangkat

Dalam hal aplikasi IOT murni, perusahaan seperti ACT (Access Control Technologies) sudah memajukan penggunaan teknologi fob utama untuk membuka kunci pintu dan penggunaan peralatan. Bahkan dalam organisasi dengan karyawan di bawah seribu, kecerdasan buatan dapat digunakan untuk menentukan pola akses reguler karyawan yang berbeda atau peran dan tingkatan karyawan - memberikan wawasan untuk tata letak kantor di masa depan, dan berpotensi mendeteksi aktivitas mencurigakan (menggunakan jenis teknologi yang sama yang keamanan cybersecurity modern digunakan dalam mendeteksi outlier).

      Meskipun kami tidak dapat menemukan teknologi kunci fob / akses kunci yang mengintegrasikan kecerdasan buatan atau analitik prediktif, kami menduga bahwa seiring meningkatnya teknologi fob dan adopsi, area ini mungkin penuh dengan wawasan keamanan (terutama untuk perusahaan besar yang menilai data di banyak lokasi) ).

 2 - Analisis emosional, pengenalan wajah

           Pengenalan wajah telah membuat beberapa lompatan besar dalam lima tahun terakhir saja, dan dari pengawasan hingga pemasaran, tampaknya aman untuk mengatakan bahwa aplikasi itu belum disadap. Perusahaan seperti Kairos sudah terasah dalam aplikasi pemasaran, mengacungkan klien tenda besar seperti Nike dan IMB di beranda mereka.

      Dengan kamera di hampir setiap komputer dan smartphone yang dibuat saat ini, mengumpulkan informasi dari reaksi konsumen terhadap produk dan pemasaran mungkin tidak pernah semudah ini. Pemberian tag otomatis di Facebook adalah contoh yang biasa digunakan oleh kebanyakan orang - dan model dan penggunaan bisnis lainnya masih perlu disempurnakan. Washington Post (di antara publikasi lain) telah menulis tentang implikasi sosial dan etika potensial dari teknologi pengenalan wajah di mana-mana.

            Untuk pemahaman yang lebih rinci tentang kecerdasan buatan yang diterapkan pada visi mesin, dengarkan wawancara visi mesin kami dengan Dr. Irfan Essa dari Georgia Tech.

 3 – Lainnya.

         Saya telah menyusun beberapa artikel yang berguna untuk wawasan tentang potensi kombinasi lain dari 

IoT dan AI: Dengan pemahaman dasar tentang kasus penggunaan, tren, dan prediksi di persimpangan AI dan internet hal-hal, itu akan membantu untuk memahami "istilah" (untuk penelitian lebih lanjut Anda sendiri, dan dalam membahas konsep-konsep ini kepada teman atau kolega ). Ingatlah bahwa "IoT" dan "AI" kadang-kadang dianggap terlalu luas untuk dianggap sebagai "bidang" yang berbeda, tetapi lebih dianggap sebagai "konsep" teknologi. Kami memberikan definisi luas (dan tautan terkait) di bawah:

Internet of things: Jaringan benda fisik yang mengandung teknologi tertanam untuk berkomunikasi dan merasakan atau berinteraksi dengan keadaan internal mereka atau lingkungan eksternal (Gartner).

Kecerdasan buatan: bidang ilmu komputer yang berhubungan dengan memberi mesin kemampuan untuk tampak seperti mereka memiliki kecerdasan manusia (Merriam Webster).

John McCarthy yang terkenal (profesor Stanford dan berpendapat awalnya dijuluki "kecerdasan buatan") telah mengartikulasikan beberapa kesulitan mendefinisikan "kecerdasan buatan" dalam wawancara 2007 ini.

Pembelajaran mesin: metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis. Menggunakan algoritma yang secara iteratif belajar dari data, pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara eksplisit ke mana harus mencari (SAS)

Pembelajaran mendalam: cabang pembelajaran mesin yang didasarkan pada serangkaian algoritma yang berupaya memodelkan abstraksi tingkat tinggi dalam data dengan menggunakan beberapa lapisan pemrosesan dengan struktur kompleks, atau sebaliknya terdiri dari beberapa transformasi non-linear (Wikipedia)

Ambient intelligence: mengacu pada lingkungan elektronik yang sensitif dan responsif terhadap keberadaan orang ... Dalam dunia intelijen ambient, perangkat bekerja bersama untuk mendukung orang dalam melakukan aktivitas kehidupan sehari-hari, tugas dan ritual mereka dengan cara yang mudah dan alami menggunakan informasi dan kecerdasan yang tersembunyi di jaringan yang menghubungkan perangkat ini (Wikipedia)

Objek pintar: objek yang meningkatkan interaksi dengan tidak hanya orang, tetapi juga dengan Objek Cerdas lainnya. Itu tidak hanya dapat merujuk pada interaksi dengan objek dunia fisik tetapi juga interaksi dengan objek virtual (lingkungan komputasi) (Wikipedia)