モノのインターネットに人工知能が必要な理由
HyperlinkInfoSystemのHarnilOza
人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）は、未来的でサイエンスフィクションのイメージを投影する用語です。どちらも2018年にビジネスの混乱を引き起こしていることが確認されています。実際、HyperlinkInfoSystemのCEOであるHarnilOza氏は次のように述べています。 どちらの概念も、過去のどの時点よりも今日ではより現実的です。
ただし、企業がIoTの可能性を最大限に認識するには、IoTを急速に進歩する人工知能（AI）テクノロジーと統合する必要があります。これにより、「インテリジェントマシン」は、原因を完全に理解し、人間の介入を最小限に抑えるか、まったく行わずに、自分で考えて意思決定を行うことができます。
IoTの「革命」
「モノのインターネット」の概念はここにとどまります。数年前にテクノロジーカンファレンスで未来的な用語として登場したものが、今ではネットワークの次のフロンティアを見る研究者や起業家の語彙の一部になっていますか？しかし、疑問は残ります。モノのインターネットとは何ですか？
概念の最も単純なバージョンは、あらゆる種類のデバイス、特にネットワークにアクセスせずに何十年も機能してきた日常生活のコンピューターにインターネット接続を提供することを指します。したがって、冷蔵庫、テレビ、時計、スピーカー、さらには自動車が登場します。しかし専門家は、この問題はさらに進んでおり、真の革命を表すことができると述べています。
モノのインターネット（IoT）は、よりインテリジェントなエコシステムの手から、人々が生活を改善および簡素化できるようにするテクノロジーとして位置付けられています。 IoTは、洗濯機の操作と同じくらい基本的なニーズを満たすか、ユーザーがホームセキュリティシステムにアクセスできるようにします。トレンドやライフスタイル以上のものであり、パラダイムになります。
このセクターのアプリ開発者は、IoTが幅広い分野をカバーするテクノロジーの変化を引き起こしたため、IoTを第4次産業革命の推進力と呼ぶことがあります。 ガートナー の予測では、2020年までに世界中で208億の接続されたものが使用されると予測されていました。IoTの進歩は、多くのアプリ開発者の効率、生産性、安全性の向上だけでなく、人々の生活を促進する刺激的な機会を提供しますと世界のIT企業。
共同作戦におけるIoTとAI
一方、AIは、IoTによって収集されたデータに基づいた分析と意思決定を可能にするエンジンまたは「頭脳」です。つまり、IoTがデータを収集し、AIがデータを処理して意味を与えます。これらのシステムの共同操作は、スポーツ追跡デバイスと Google で個人レベルで観察できます。 ホーム、アマゾン のAlexaまたは Apple のSiri。
接続されたデバイスが増えると、企業に信じられないほどの知識を提供する可能性のあるデータが増えますが、これには新しい課題があります。それらすべてを分析する方法です。これらのデータの収集は、それらを理解するための解釈のシステムがない限り、誰にも利益をもたらしません。そこでAIが活躍します。大量のデータを人工知能の役割に関連し、重要にする。
モノのインターネットから収集されたデータが人工知能を使用して分析される場合、アプリ開発者と企業は、分析されたデータのパターンを識別して理解することにより、情報に基づいた決定を下すことができます。これには、消費者とアプリ開発者の両方にとってさまざまなメリットがあります。これにより、アプリ開発者はIT業界のIoT製品とイノベーションのソリューションを見つけることができます。
IoTデータの例：
- 自然災害を予測し、人口調査と密度を支援するデータ。
- インプラントに関するリアルタイムの情報を医師に提供するデータ。
- 接続されたデバイスを備えたよりスマートな家につながるデータ。
- レンタカー間の重要なコミュニケーションを提供するデータ。
ただし、アプリ開発者がIoTデータのすべてのメリットを享受するには、次の点を改善する必要があります。
- AIおよびIoTデータ分析
AIに役立つ可能性のあるもののインターネットデータ分析には、次の4つのタイプがあります。
- ストリーミングデータの視覚化–インテリジェントな方法でデータを定義、検出、表示することでストリーミングデータを即座に処理し、意思決定プロセスを遅滞なく実行できるようにします。
- 時系列データの正確性–収集されたデータの信頼性を高く維持し、データの正確性と整合性を高めます。
- 予測的で高度な分析–収集、発見、分析されたデータに基づいて意思決定を行うことができる非常に重要なステップ。
- 地理空間およびリアルタイムの場所（ロジスティックデータ）：穏やかで制御されたデータの流れを維持します。
- モノのインターネットアプリケーションのAI：
たとえば、ビジュアルマクロデータを使用すると、コンピューターは、画像のコンテキストを理解する新しいAIアプリケーションを使用して、画面上の画像をより深く理解できるようになります。
ユーザーの味覚を引き付ける新しいレシピを作成し、各人に最適化されたメニューを作成し、地元の食材に自動的に適応する認知システム。
新しいセンサーを使用すると、コンピューターが「リッスン」して、ユーザーの環境に関する情報を音声形式で収集できるようになります。予防的および予知保全：場所とこれらの状況が発生する可能性のある時間を予測および防止することにより、故障や漏れの前に何百万もの企業を節約します。
IoTでAIが直面する課題
互換性– IoTは、時間と空間が根本的に異なる多くの部品とシステムをまとめたものです。
複雑さ– IoTは、多くの可動部分と絶え間ないデータの流れを伴う複雑なシステムであるため、非常に複雑なエコシステムになっています。
倫理的および法的な問題：これは多くの企業にとって新しい世界であり、前例がなく、新しい法律や迅速に出現する事件でテストされていない領域を構成しています。
結論
IoTは非常に印象的ですが、実際には、IoTを活用するための優れた人工知能システムがなければあまり役に立ちません。どちらのテクノロジーも、私たちが思っているほど完璧に機能するには、同じレベルの開発を達成する必要があります。
科学者たちは、安全で効果的なモノのインターネットを実現するために、よりスマートなデータ分析ソフトウェアとデバイスを入手する方法を模索しています。 AIの開発がIoTの開発に遅れをとっているため、これが発生するまでにはしばらく時間がかかる可能性がありますが、それでも可能性はまだあります。
モノのインターネットの機能への人工知能の統合は、今日のIoTに基づくデジタルエコシステムの成功の条件に急速になりつつあります。したがって、企業はAIとIoTを組み合わせることの価値をどのように獲得するか、または今後数年間でその更新に直面するかを特定するために迅速に行動する必要があります。
IoTによって生成されたこのデータに対応し、そこに含まれる隠された知識を取得する唯一の方法は、人工知能をIoTの究極の触媒として使用することです。
このブログの作成者は HarnilOzaはHyperlinkInfoSystemのCEOです
作者について：
Harnil Ozaは、米国とインドに拠点を置くモバイルアプリ開発会社であるHyperlink InfoSystemのCEOであり、主にAndroidとiOSプラットフォームで最高のモバイルソリューションを提供することを目指すアプリ開発者のチームを擁しています。
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