ai的东西(艾略特)解释了

文章:Kavita Char

看看智能连接设备的日益增长的趋势,使某些东西(AIT),技术和一些从AIT中受益的应用程序。

在这篇文章中的第一个文章中,Kavita Char解释了智能连接设备的日益增长的趋势,使某些事物的AI或AIOT,技术和一些受益于AIT的应用。第二部分,她将描述如何在MCU上实施AIT。

过去十年在医疗设备,家庭和楼宇自动化到工业自动化的所有内容中,所有内容的人数(IOT)设备的数量都已爆发。设备包括可穿戴设备,传感器,设备和医疗监视器 - 所有连接,收集和共享大量数据。国际数据公司(IDC)预测估计,将有416亿连接的物联网设备或“事物”,在2025年生成79.4 Zettabytes(ZB)的数据。

这种增长的关键驱动因素是普遍存在的无线连接,允许彼此连接到互联网的事情。这种超连通性具有许多优点,如自动控制,设备之间简单的通信和数据共享。它还允许收集和共享可以收获的大量数据,并用于制造智能决策。随着连接设备的数量的增长,生成的数据量也会如此。IDC预测这些设备产生的数据量将在2018-2025期预测期内看到复合年增长率为28.7%。

人工智能(AI)是让IoT更有用的下一个逻辑步骤。智能可以内置于IOT终端设备中,使其能够不仅收集和共享数据,还可以分析它,从中获取并做出决策并作出作用,没有任何人为干预。AI和IOT(AIT)的组合创建了从生成的数据中学习的“智能”设备,并使用这些见解来进行自主决策。新的AI技术在边缘可以实现智能,并显着降低与云分析相关的需求和成本。预计AI将是帮助IOT达到最大潜力的技术。

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图1:AIT的元素。

AIT允许计算更靠近数据。AI技术在边缘设备上运行,可以自动处理和分析由传感器和其他物联网设备生成的数据 - 例如温度,压力,湿度,振动或声音 - 并使用这些信息进行决策和触发动作。

为什么Ai在边缘?

过去,由于机器学习模型的复杂性,AI应用主要在云中运行。但是,由于缺乏可靠且高带宽连接或应用程序,因此当应用程序本身需要运行模型时,存在一些应用程序。这些可能是需要快速,实时操作的应用,这排除了由于其延迟而使用云的使用。这种应用的示例是虚拟助手,工业控制,面部识别或医疗设备,需要快速实时响应,不能容忍云连接的延迟。此外,可能涉及数据的安全性和隐私,驱动需要存储和处理本地设备的数据。云连接和服务也可能昂贵,可以推出与其使用相关的设备或服务的成本。

因此,AI在边缘,提供了自主性,降低延迟,较低功率,带宽的降低要求,降低成本和更高的安全性,这使得对于新兴应用和用例来说,这使得它更具吸引力。增加边缘设备的计算能力使得能够实现AI功能。AI在许多IOT应用中使用诸如振动分析,语音处理,图像分类和计算机视觉,需要使用机器学习的DSP计算能力和推理的组合。

IOT - 市场司机和趋势的AI

AIT允许用户将原始物联网数据转换为系统可以从中学习的有用的见解,并且可以推动决策。Marketsandmarkets预测IOT市场规模的全球AI将于2019年的51亿美元到2024年的51亿美元。预计推动市场的主要因素是有必要有效地处理来自物联网生成的大量实时数据设备以获得有价值的见解,实时监控,增强的用户体验和降低维护成本和停机时间。

从近年来各种市场报告中,所有指出IOT终端设备中越来越多的AI技术以及从基于云的AI转移到Edge AI的公司,以降低延迟和成本并实现实时监控。在IOT空间的许多技术公司在AI中投入大量投资,以提供新的“智能”产品,提高业务效率,并使用数据推动商业洞察力并提高客户体验。

此外,风险投资资金和收购均为重点的IOT初创企业正在快速增长。此外,Amazon,IBM,Microsoft和Oracle等IoT平台的供应商正在集成在主要的通用和工业IOT平台上的AI功能。

充血的优点

增加运营效率:AIOT可以在人眼不可见的实时操作数据中处理和检测模式,并可以使用该数据实时设置操作条件,这导致最佳的业务结果。因此,AI因此可以帮助优化生产过程,提高工作流程,从而提高效率并降低运营成本。

改善风险管理:AI可以帮助机构使用数据及时识别风险,并使用这些见解来优化其流程以提高安全性,减少损失,并提高知情业务决策。AI可以帮助降低风险的应用包括预测航空公司的机械故障,并检测工厂地板上的安全风险。

新产品和服务从大量数据处理和吸取洞察力的能力开辟了以前没有存在的新技术,例如语音识别,面部识别和预测分析。这些新创建的功能可用于许多应用程序,例如在送货服务中使用机器人或灾难搜索和救援操作,智能视频门铃,基于语音的虚拟助手以及车辆或建筑自动化系统的预测维护。

减少了意外的停机时间:在制造业中,设备故障导致的机械设备的计划内停机可能对业务非常破坏。预测性维护可以通过积极分析从机械和调度维护的数据分析数据来帮助预测设备故障,从而降低了意外停机的发病率和成本。

改善客户体验在零售环境中,充气有助于根据客户智能,人口统计和客户行为提供购物体验并提供个性化的建议。

降低产品成本通过对边缘进行分析和决策,AI有助于减少需要转移到云的数据量,从而降低与云连接和服务相关的成本。

应用程序

有益于或可以从充血中受益的应用程序类型是什么?这里有些例子。

农业充气:农业是可以从充血中受益的主要部分之一。AI用于创建一个智能系统,可根据天气条件,水使用,温度和作物/土壤条件调整参数。分析来自传感器的数据,以对作物选择,肥料,灌溉和害虫控制做出最佳决策。AI帮助农民加强其产量,为作物规划和利用最佳方式进行季节性预测和天气预报。与AI的计算机愿景用于监测作物和大型农田,以确定问题区域并在需要时生成警报。

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图2:农业AI和机器人。

机器人:在制造和消费品中,机器人非常适合AI。机器人吸尘器有传感器,可以收集环境的数据,并使用AI对如何遍历空间做出决定。同样,在灾区制造,包装/食品交付或搜索和救援行动中使用的机器人使用AI感测复杂(有时是敌对)的环境,并相应地调整它们的响应。机器人,能够识别面孔和人类情绪,也已用于零售环境,以指导交通,丰富购物体验。

工业自动化具有AI的计算机视觉可用于改善装配线上的质量控制,并有助于异常检测。AI还可以帮助预测机器的维护,以避免停机,提高机器寿命,降低制造成本。机器人可用于制造楼层或仓库,以移动封装,辅助装配线,检查产品质量并执行重复,高精度任务。

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图3:工厂自动化中的AI。

自动车辆:自动或自动驾驶车辆组合IOT和AI来浏览流量,响应不断变化的交通,天气或道路状况或预测行人的行为。AI还可用于根据收集的使用数据衡量车辆的状况,并提供用于维护的预测建议。

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图4:汽车AI。

建筑物/家庭自动化:AIT通过根据建筑用法和用户偏好数据调整照明和气候控制,AIT可以帮助公司降低能源成本,并使建筑物能够节能。预测性维护(使用建筑系统的健康状况的诊断数据)允许在需要时维修和维护,而不是按计划进行维修,从而帮助公司节省成本。它们还可以在发生并帮助调整系统以获得最佳性能之前提供潜在系统故障的警报。AI还可用于使用相机传感器自动访问控制。

智能城市:AIOT可以开辟新的方式来创造更高效的城市,维护城市基础设施,并改善社区的公共服务。这可以通过收集和分析来自传感器和IOT设备的多级别的数据来完成,并提取可用于实时进行调整的可操作的见解。AI的实际应用包括废物管理,公共服务,如停车管理,交通管理和智能照明。作为示例,无人机可用于实时监控流量,数据可用于调整红绿灯或车道分配,以便管理和减少流量堵塞,而不是人类的干预。类似地,附着在废物箱上的传感器可以提醒操作员在垃圾箱完整时才能拿起垃圾,从而有助于降低成本。

运输和物流:AI通过使用预测性维护,在车队管理中找到应用程序,并根据从GPS跟踪器和传感器收集的数据进行实时监控车辆的主动维护。AI还可以帮助车队运营商进行实时导航,以降低燃料成本,跟踪车辆维护,并识别不安全的驾驶员行为。

零售管理:AI可以通过两种方式帮助零售。AI和预测分析有助于收集和分析大量数据并使用该信息来帮助零售商预测,并做出准确,数据驱动的业务决策。AIT可以使用客户智能,人口统计数据和行为分析,为购物者提供个性化建议,并改善商店运营,产品展示策略,客户服务和整体用户体验。零售机器人可以帮助指导交通并提高客户体验。

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图5:零售中的AI。

卫生保健AIOT.in healthcare can be used for diverse applications, such as detecting and diagnosing diseases by analyzing imaging data, remote monitoring of patient’s information via sensors and raising alerts when anomalies are seen, predictions of a patient’s risk of diseases by analyzing EHRs (electronic health records) and predicting drug interactions. In addition, robotic surgical systems can perform or assist in very complex and high precision surgeries and make minimally invasive surgery possible.

ai是IoT的未来

AIOT正在启用新的应用程序和用例,并将有助于IOT达到最大潜力。Aiot的应用可以在市场中发现,作为智能城市,工业自动化,医疗,农业和智能家庭多样化。我们将继续看到新申请的增长,这些应用程序将纳入IOT终点,越来越多的制造商将使AIET成为一个重要的投资领域。

本文最初发布嵌入式

Kavita Char.是Renesas Electronics America的高级员工产品营销经理。她拥有超过20年的软件/应用工程和产品管理角色经验。在IOT应用程序,MCU和无线连接方面拥有丰富的经验,她现在负责将下一代ARM的高性能MCU和Renesas的解决方案发布的定义和概念负责。

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