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人工智能如何為物聯網帶來至關重要的機器智能

我們發現自己處於技術的關鍵時代,多年來承諾的事情,如增強現實(AR)、先進的3D打印、人工智能和自動駕駛汽車正在成為現實(雖然不一定是以我們喜歡的形式,或在所有地點,或有合理的價格)。隨著技術的發展,跨學科和跨行業的技術人員正在分享知識和研究成果,從而導致更多發現的跨越式融合。

這種演變的關鍵就是物聯網。它的無處不在可能在消費者和住宅產品中受到最多的關注,但聯網行業本身最有力地證明了改善事物的能力。智能消費設備才開始迎頭趕上,加上人工智能,事情真的開始變得有趣:

人工智能的收益

人們很容易將人工智能視為派對魔術(如狗/鬆餅圖片)、殺手機器人(不是我們想像的那麼棒的派對)、或者是一個從創業CEO的舌頭上滾下來的流行語。實際上,人工智能已經實現了一系列廣泛的功能,包括圖像識別、語言處理和數據分析。它使機器能夠比人類更快地做出決策和演繹推理。它為物聯網增添了一層額外的功能,幾乎和物聯網構成一種相互依賴的關係,例如,用於企業市場的AI驅動的分析平台的增長,預測和規範分析以及自適應/持續分析的支持。

從連接設備中產生的大量數據並不會增加多少價值,因為它只是在沒有經過嚴格分析的情況下進行存儲和收集。基於人工智能的分析功能可以區分在邊緣處理的(例如連接的安全設備的數據)時間敏感數據和更多無關時間的,可以在雲端中進行更大規模處理的數據。

我們可以預期人工智能將為未來幾年的加速創新奠定基礎,推動一些經濟區塊和某些完全被限制的行業。雖然程序員目前仍然控制著人工智能的功能,但情況可能並非一直如此。讓我們來看看一些重要案例,其中物聯網和人工智能的融合帶來了比單獨的技術所能實現的更大的創新。

農業技術的精確化

農業技術的世界正在迅速發展。從種子播種到作物採摘,以及幫助農民在招募季節性員工時選出偷懶的人,所有這些任務都在自動化過程中。它還為農民和種植者提供了比以往更多的農作物知識和牲畜養殖知識。

值得注意的是,世界上大約20%的糧食生產是在城市而不是農村地區進行的,因此其中也自然牽涉數十億美元的室內種植和水栽法產業。該行業包括美國50億美元的城市農業和57億美元的合法大麻生產。

如今,農場可以利用物聯網遠程監控土壤濕度、作物生長、智能聯網收割機和灌溉設備。然後,農民可以結合第三方信息(如天氣服務)分析運營數據,獲得新的見解並改進決策。長期依賴年曆作為其作物歷史參考的農民和種植者現在可以享受平板電腦或手機的便利。例如, Pago Aylés酒廠與remOT技術公司的測量農業科學家合作,投資了利用Libelium技術的物聯網項目,以獲得高效生產和預測葡萄園管理模式。戰略性放置的傳感器被安裝來測量:

  • 溫度,濕度和環境壓力;
  • 土壤溫度;
  • 地面濕度;
  • 降雨,風速和風向;

然後,釀酒師可以通過相應的應用程序隨時訪問智能手機上的數據,當與歷史數據結合使用時,種植者可以根據葡萄園的表現建立預測模型。人工智能的使用意味著更快的數據收集和處理,收集的數據意味著他們不僅能夠更精確地灌溉,而且能夠準確預測其產量,並根據估計的產量制定購買或銷售的需求。

製造業的預測性維護

工業物聯網最引人注目的方面之一是傳感器技術能夠解決困擾傳統行業多年甚至幾十年的問題。其中一個問題就是機器維護和修理。直到最近,這種維護通常耗時,成本高,並且總是難以找到合適的技術工人。破損的機器可能需要數小時甚至數天來修復(特別是如果需要採購部件),停機時間可能導致高達數百萬美元的可銷售產品停止生產。

機器維護傳統上是一個費力的過程,通常需要按照既定的時間表,在每個工廠/工間/工作場所周圍派遣一個人來檢查單個機器。傳感器和人工智能的組合提供了更有效的解決方案。一個例子是3DSignals的工作。他們利用傳感器技術通過聲音監控機器。他們的人工智能系統學習了類似機器應該如何發聲的知識,並且還可以學習特定機器的非常特殊的聲學。這一切都可以提高維護效率和預測問題的能力,以便工程師可以根據需要做出響應,而不僅僅是在預先存在的預防性維護時間框架內做出響應。

3DSignals的聲學監測和深度學習技術可監控生產線機械的傳感器數據,識別異常情況,對設備故障模式進行分類,並在中斷生產之前預測問題。這減少了停機時間,並節省了大量金錢。

您的個人物聯網終於獲得智能,感謝AI

如果聯網產品變得聰慧,私人化,真正針對個人需求,成為現實怎麼辦?初創公司Neura創建了一個AI引擎,可將物聯網環境轉變為連接的宇宙,使公司能夠在最有意義的時刻與客戶建立聯繫。 Neura使消費者能夠控制他們的智能家居設備--Amazon Echo,Nest恆溫器,Hue 燈,Ring Smart門鈴,冰箱等 - 並通過集成真正的AI使智能家居更加智能化。他們的AI引擎與多個數據通道結合,為個人客戶提供情景感知,確保個性化和高度相關的參與感。

Neura的技術依賴於這樣一個現實:物聯網技術的用戶在一天中的大部分時間都被連接設備所包圍,無論是工作中的WiFi,智能手錶,藍牙耳機還是他們的聯網汽車。因此,通過預定義的時刻暴露出其與特定模式和集群的無限連接流。 Neura的認知計算技術可以找到定義用戶日常生活的模式,以檢測和理解用戶與周圍環境之間的關係,他們的工作和家庭日常生活,鍛煉習慣等,並為公司提供簡單易用的API。Neura SDK集成到一個應用程序中,開始從手機的傳感器以及WiFi和藍牙信號中提取數據。然後將其輸入混合AI引擎。因此,其引擎的大部分是基於雲端的,並且SDK中有輕量級版本。您的產品通過API調用、訪問特定的分析和預測,例如您在跑步或已離開家。輕量級AI引擎能夠實時響應異常並改變相應的動作。例如,如果你經常在晚上10點睡覺,今晚你沒有,而是在酒吧喝酒,通常發生的事情(恆溫器更換,門鎖)不會發生,因為你不在你通常的位置。

我們很容易對人工智能持懷疑態度,並質疑其有效性僅僅是一個營銷術語。但實際情況是,當人工智能與物聯網等其他技術結合使用時,巨大的進步正在發生。技術的發展快速而艱難地向走來,如果我們想成為未來的一部分,我們最好保持驚覺。如果我們想跟上,我們最好留意一下。

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