أهمية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في إنترنت الأشياء
نشرت: 2018-05-19إعادة تعريف مستقبل الأعمال: كيف يمكن للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تعزيز إنترنت الأشياء
"مرحبًا Siri ، ما هو IIoT؟" في كل مرة تطلب فيها من Siri ، تحصل على إجابة دقيقة. أتساءل كيف يقترح مساعدك الافتراضي ويفكر ويتحدث مثل الإنسان؟ لأنه تم تدريسها بهذه الطريقة من خلال التعلم الآلي. التمويل والتجزئة والرعاية الصحية ليست سوى عدد قليل من الصناعات العديدة التي يستفيد منها التعلم الآلي. والآن بعد أن قدم لك Siri الكثير من المعلومات حول ماهية إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) ، دعنا نتعمق قليلاً في كيفية تعزيز التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء.
إعادة تحديد مستقبل الأعمال
ما يفعله إنترنت الأشياء للأجهزة الشخصية الاستهلاكية ، يقوم إنترنت الأشياء به على نطاق صناعي من خلال مساعدة الآلات والمعدات على توصيل المعلومات المهمة ونقلها . عندما تتمتع الآلات بالقدرة على التواصل مع بعضها البعض من خلال أجهزة الاستشعار ، فإنها تزيد من الكفاءة وتوفر التكلفة وتبسط سير العمل بأكمله.
على سبيل المثال ، أطلقت شركة إيرباص "مصنع المستقبل " ، وهي مبادرة رقمية لإعادة هيكلة عملية التصنيع الخاصة بها. من خلال دمج أجهزة الاستشعار مع الأدوات وتزويد الموظفين بتقنيات يمكن ارتداؤها مثل النظارات الذكية ، حسنت Airbus الإنتاجية مع انخفاض كبير في الأخطاء.
لنلقِ نظرة على مثال شائع آخر وهو IBM Watson. يتم استخدام أداة الذكاء الاصطناعي في أبحاث علم الأورام. يحلل بيانات المرضى وسجلاتهم الطبية وعوامل أخرى مختلفة لمساعدة أطباء الأورام في اتخاذ قرارات مستنيرة.
كل هذا وأكثر يضيف إلى استطلاع Accenture الذي ينص على أن إنترنت الأشياء الصناعي (IIoT) يمكن أن يضيف بسهولة 14.2 تريليون دولار إلى الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030.
بينما يعمل إنترنت الأشياء بشكل ثابت على إحداث تأثير دائم على الصناعات ، لا يزال هناك مجال كبير يمكن فتحه بمساعدة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لزيادة توفير التكاليف وتحسين الأمان وزيادة الأداء وتعزيز الموارد.
الاستفادة من البيانات لتعزيز الأعمال
يترجم إنترنت الأشياء إلى إنشاء كمية كبيرة من البيانات. توليد البيانات أمر جيد. ولكن كيف تستخدم الشركات هذه البيانات لصالحها؟ لا تستفيد كل صناعة تستخدم إنترنت الأشياء من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في منصة إنترنت الأشياء الخاصة بها.
موصى به لك:
لا يمكن لرواد الأعمال إنشاء شركات ناشئة مستدامة وقابلة للتطوير من خلال 'Jugaad': المواطنون ...
كيف ستحول Metaverse صناعة السيارات الهندية
ماذا يعني توفير مكافحة الربح بالنسبة للشركات الهندية الناشئة؟
كيف تساعد الشركات الناشئة في تكنولوجيا التعليم في تطوير مهارات القوى العاملة في الهند وتصبح جاهزة للمستقبل ...
الأسهم التقنية في العصر الجديد هذا الأسبوع: مشاكل Zomato مستمرة ، EaseMyTrip تنشر Stro ...
تتخذ الشركات الهندية الناشئة اختصارات في مطاردة للتمويل
البيانات الضخمة ليست مفهومًا جديدًا للعديد من مجالات الأعمال. لكن فرز البيانات المفيدة من جزء كبير من كومة البيانات ليس بالمهمة السهلة. على سبيل المثال ، تنتج طائرة بوينج 787 أكثر من نصف تيرابايت من البيانات في كل رحلة.
طائرة نفاثة من سلسلة بومباردييه 'C' مزودة بمحركات Pratt & Whitney مع حوالي 5000 جهاز استشعار تنتج 5000 جيجا بايت من البيانات. وما زلنا في طائرات فردية من صناعة واحدة. تخيل حجم البيانات المتولدة عن كل رحلة بواسطة آلاف الطائرات حول العالم.
ماذا عن الكم الهائل من البيانات المتولدة من صناعة البيع بالتجزئة أو حتى الرعاية الصحية لهذه المسألة؟ تستخدم مواقع التجارة الإلكترونية التعلم الآلي لفهم أنماط شراء المستهلك وتقديم التوصيات. يتعدى قدرة الفرد على تصفية المعلومات القيمة من كمية البيانات التي يتم جمعها من كل جهاز متصل بشبكة إنترنت الأشياء.
هذا هو المكان الذي تدخل فيه التقنيات الذكية مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تستخدم البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة هذه المحركات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطاقة المطلوبة وتساعد في تحسين الأداء عن طريق تقليل استهلاك الوقود. يمكن أن يتنبأ استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء بسلوك الآلات باستخدام مجموعات البيانات التي تم جمعها مسبقًا.
هذا يمكن أن يمنع الحوادث والحوادث والأضرار الأخرى التي قد تكلف المنظمة غالياً. وخير مثال على ذلك هو شركة السكك الحديدية الهندية التي نشرت الذكاء الاصطناعي لضمان سلامة القطارات من خلال المراقبة عن بُعد والكشف في الوقت الفعلي عن الأعطال في أنظمة الإشارة.
يمكن تطبيق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على شبكة إنترنت الأشياء في أي مجال. إذا كنت تأخذ الرعاية الصحية ، فإن المبلغ الهائل من الأموال التي يتم ضخها في الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي والشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية يُظهر كيف يمكن أن يساعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تقديم رعاية صحية محسنة للمرضى.
يمكن تحليل البيانات القابلة للقياس الكمي الناتجة عن الأجهزة القابلة للارتداء أو أجهزة الاستشعار الحيوية بعناية ويمكن تغيير العلاجات وفقًا لذلك. يعني التحليل الدقيق للبيانات أيضًا تشخيصًا أكثر دقة.
الطريق أمامنا
التعلم الآلي هو خطوة متقدمة على التحليلات التنبؤية. لن يقدم فقط إجابة على الموقف المقترح ولكنه سيقيم نتيجة الموقف ويبلغ الكمبيوتر بالتبديلات المختلفة ومجموعة العوامل التي يمكن أن تجعل النتيجة ممكنة.
يمكن لدمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء أن يحدد بسهولة الفشل المحتمل للآلات في مرحلة مبكرة. سيوفر هذا على الشركات التكاليف الضخمة التي سيتعين عليها تحملها نتيجة التوقف غير المتوقع ، وتعطل المعدات ، وتكلفة الإصلاح ، وخسائر الإنتاج والأضرار التي تلحق بالأفراد.
بمساعدة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء ، يمكن لمؤسسات الطاقة والمرافق الكبيرة التنبؤ بطلب المستهلك وإجراء تعديلات في الوقت المناسب على العرض. يساعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء الشركات على ضمان خفض التكاليف العامة حيث أن جميع التحليلات والتنبؤات مؤتمتة بالكامل. لا يحتاج إلى قوة عاملة لمراقبة الأنظمة باستمرار وتقييم توليد البيانات والتنبؤ بالنتائج المحتملة.
لا يمكن اعتبار التعلم الآلي لمجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء ككيانات منفصلة بعد الآن. يجب أن يسيروا جنبًا إلى جنب للمؤسسات لجني عدد من الفوائد بالإضافة إلى اكتساب ميزة تنافسية.