Inteligența artificială a lucrurilor (AIoT): o combinație puternică de dispozitive conectate și algoritmi inteligenți

TL;DR: Perspective, rezumate:

• De la 60% la 73% din toate datele companiei rămân neutilizate pentru analiză.
• O companie medie pierde 12% din venituri din cauza pierderii oportunităților de analiză a datelor.
• Combinând soluțiile AI și IoT, companiile își pot folosi datele și pot obține informații care nu erau disponibile anterior.
• AIoT este o combinație de inteligență artificială și Internet of Things. Îmbinarea ambelor tehnologii permite crearea de soluții mai eficiente care generează un ROI mai mare.
• Sectoarele în care AIoT a găsit o utilizare mai largă sunt asistența medicală, producția, transportul și alte industrii.

Ceea ce a început inițial ca comunicare de la mașină la mașină a fost limitat aproape exclusiv la industria telecomunicațiilor, Internetul lucrurilor este acum peste tot. Potrivit Statista, numărul de dispozitive conectate la internet va depăși 38 de miliarde până în 2025.

Cifra este totuși discutabilă, deoarece este greu de trasat o linie cu privire la ce este exact un dispozitiv IoT. Deci, alte rapoarte sugerează numere mai restrânse. Gândiți-vă: aproximativ 16 miliarde de dispozitive în uz până în 2025.

Creșterea abruptă a numărului de dispozitive IoT va duce inevitabil la o creștere a cantității de date colectate. IDC raportează că volumele de date IoT generate la nivel global vor ajunge la 73 Zettabytes până în 2025. Și aici devine problematic. Informațiile colectate trebuie procesate și analizate pentru a genera valoare. Cu toate acestea, majoritatea întreprinderilor nu reușesc să folosească datele, între 60% și 73% dintre acestea rămânând neutilizate pentru analiză.

Vestea bună este că întreprinderile pot transforma mai multe din datele generate în perspective de afaceri prin valorificarea puterii combinate a inteligenței artificiale și a Internetului obiectelor.

În articol, am acoperit tot ce trebuie să știți despre acest amestec puternic, adesea denumit inteligența artificială a lucrurilor sau AIoT. Așadar, dacă vă gândiți să săriți într-un model de dezvoltare Internet of Things, continuați să citiți.

Ce este exact AIoT?

Un sistem de Inteligență Artificială a Lucrurilor (AIoT) este format din două componente: Internetul Lucrurilor (IoT) și Inteligența Artificială (AI).

În această combinație robustă, rolul IoT este de a acumula date structurate și nestructurate și de a permite comunicarea între lucrurile conectate și utilizator.

Când este amplificat cu AI – algoritmi care pot găsi interdependențe complexe în cantități uriașe de date și pot descrie, prezice și prescrie anumite acțiuni pe baza acestora – un sistem IoT câștigă inteligență asemănătoare omului și poate fi aplicat pentru a rezolva o varietate mai largă de sarcini. . Acestea ar putea cuprinde „înțelegerea” limbajului natural, prezicerea nevoilor utilizatorilor și ajustarea în consecință a comportamentului unui dispozitiv conectat și multe altele.

Piața AIoT este în prezent în creștere. Cercetări recente estimează că va ajunge la 102,2 miliarde de dolari până în 2026. Și este perfect clar de ce: AI adaugă valoare IoT printr-un proces decizional îmbunătățit, în timp ce IoT oferă o platformă pentru AI pentru a genera valoare prin conectivitate și schimb de date fără întreruperi.

Cum funcționează Inteligența Artificială a Lucrurilor?

Sistemele AIoT pot fi implementate în două moduri:

• Ca sisteme bazate pe cloud
• Ca sisteme de vârf care rulează pe dispozitive conectate.

Arhitectura unui sistem AIoT va varia în funcție de strategia de implementare.

AIoT bazat pe cloud

Cu abordarea bazată pe cloud, arhitectura de bază a unei soluții AIoT arată astfel:

• Stratul dispozitivului: diverse dispozitive hardware (mobilitate, etichete/balize, senzori, dispozitive de sănătate și fitness, vehicule, echipamente de producție, dispozitive încorporate)
• Stratul de conectivitate: gateway-uri de câmp și cloud
• Stratul cloud: stocarea datelor, procesarea datelor (motor AI), vizualizarea datelor, analiză, acces la date prin API
• Stratul de comunicare cu utilizatorul*: portaluri web și aplicații mobile*

Edge AIoT

Cu edge analytics, datele colectate sunt procesate mai aproape de sursă, fie pe dispozitive conectate, fie pe gateway-uri de teren.

• Strat terminal de colecție: diverse dispozitive hardware (mobilitate, etichete/balize, senzori, dispozitive de sănătate și fitness, vehicule, echipamente de producție, dispozitive încorporate) conectate la gateway prin liniile electrice existente
• Strat de margine: facilități pentru stocarea datelor, procesarea datelor (motor AI), generarea de informații

Cu toate acestea, implementările concentrate pe margine nu exclud prezența cloud-ului. Stocarea de date bazată pe cloud poate fi utilizată, de exemplu, pentru colectarea metadatelor despre performanța sistemului sau a informațiilor contextuale necesare pentru formarea sau reinstruirea IA de vârf (gândiți-vă: o paradigmă pentru elaborarea fluxurilor de lucru AI care implică cloud-ul și edge-ul, acesta din urmă format din dispozitive din afara norului care sunt mai aproape de lucrurile fizice.)

Aplicații de top ale AIoT în diferite sectoare

Condusă de o serie de factori, cum ar fi disponibilitatea de noi instrumente software, dezvoltarea de soluții AI simplificate, infuzia AI în sistemele moștenite și progresele în hardware-ul care susțin algoritmii AI, Inteligența Artificială a Lucrurilor se strecoară în multe industrii. Iată o listă a sectoarelor care profită deja de oportunitățile oferite de AIoT – cu cele mai promițătoare cazuri de utilizare evidențiate.

Sănătate

Asistență pentru diagnosticare

AIoT poate ajuta furnizorii de servicii medicale să ia decizii de diagnosticare mai precise. Soluțiile inteligente de asistență medicală IoT preiau datele pacienților dintr-o varietate de surse - de la echipamente de diagnosticare la echipamente portabile până la fișe electronice de sănătate - și analizează încrucișat aceste date pentru a ajuta medicii să diagnosticheze corect un pacient.

Soluțiile medicale bazate pe inteligență artificială depășesc deja profesioniștii din domeniul sănătății umane în mai multe domenii de diagnosticare. Radiologii din întreaga lume se bazează pe asistența AI pentru depistarea cancerului.

Într-un studiu publicat de Nature Medicine, AI a depășit șase radiologi în a determina dacă pacienții aveau cancer pulmonar. Algoritmul care a fost antrenat pe 42.000 de scanări de pacienți din înregistrările datelor din studiile clinice ale Institutului Național de Sănătate, a detectat cu 5% mai multe cazuri de cancer decât omologii săi umani și a redus numărul de fals pozitive cu 11%. De menționat că fals pozitive prezintă o problemă deosebită în diagnosticarea cancerului pulmonar: studiul JAMA Internal Medicine pe 2.100 de pacienți arată o rată de fals pozitive de 97,5%. Astfel, AI ajută la abordarea uneia dintre problemele cruciale de diagnosticare.

Sistemele AIoT funcționează la fel de bine atunci când diagnosticează cancerul de sân, bolile de piele și cancerul de piele. Dar posibilitățile sistemelor inteligente și conectate se extind cu mult dincolo de asta.

Studii recente au arătat că AI poate detecta boli ereditare rare la copii, boli genetice la sugari, boli genetice care cresc colesterolul, boli neurodegenerative și poate prezice declinul cognitiv care duce la dezvoltarea bolii Alzheimer.

Îmbunătățirea strategiilor de tratament și urmărirea procesului de reabilitare

Urmând același principiu ca și în diagnosticarea pacienților, sistemele AIoT pot ajuta la dezvoltarea unor strategii de tratament mai bune și la ajustarea acestora la nevoile pacientului.

Combinând datele din protocoalele de tratament, istoricul pacientului și informațiile pacientului în timp real din echipamentele conectate și dispozitivele portabile, algoritmii inteligenți pot sugera ajustări ale dozei, pot exclude posibilitatea ca un pacient să dezvolte alergii și să evite tratamentul inadecvat sau excesiv. Unele dintre domeniile esențiale în care AIoT facilitează durata tratamentului:

• Tratament mai eficient pentru COVID-19

Prin monitorizarea pacienților care au fost diagnosticați cu COVID-19 prin intermediul dispozitivelor portabile alimentate de AIoT care înregistrează semnele vitale ale corpului pacienților, medicii le-ar putea oferi pacienților sugestii cuvenite, oferind astfel îngrijire în ambulatoriu mai eficientă.

• Tratarea bolilor însoțite de coagularea sângelui

Dispozitivele de coagulare conectate ajută la măsurarea ritmului în care se formează cheaguri de sânge, ajutând astfel pacienții să se asigure că măsurătorile sunt în intervalul lor de tratament și reducând numărul de vizite la cabinet, deoarece măsurătorile pot fi comunicate furnizorilor de servicii medicale de la distanță și în timp real.

• O mai bună gestionare a astmului și a BPOC

Bolile respiratorii cronice (BPOC) afectează aproximativ 500 de milioane de pacienți din întreaga lume. Pentru a atenua severitatea acestor afecțiuni, pacienții trebuie să respecte o rutină riguroasă, iar utilizarea inhalatoarelor este o parte esențială a acesteia. Cu toate acestea, mulți pacienți nu reușesc să adere la planurile de tratament recomandate. Inhalatoarele compatibile AIoT care sunt legate de o aplicație mobilă ajută la prevenirea acestui lucru, înregistrând ora, data și locația fiecărei utilizări. Datele colectate pot fi folosite pentru a configura mementouri automate pentru următoarea utilizare, pentru a prezice atacurile de astm și pentru a identifica factorii declanșatori.

• Management optimizat al diabetului

Numai în SUA, 30 de milioane de oameni sunt afectați de diabet. Și pentru ei, măsurătorile regulate ale glucozei au fost întotdeauna o preocupare. Contoarele de glucoză implantabile fără fir compatibile AIoT atenuează aceste preocupări informând pacienții – și medicii – cu privire la modificările nivelurilor de glucoză ale pacienților.

Optimizarea fluxurilor de lucru din spitale

AIoT poate transforma modul în care sunt conduse spitalele, îmbunătățind fluxurile zilnice de lucru în următoarele domenii cheie:

• Reducerea timpilor de așteptare

Sistemele automate de urmărire a patului alimentate de AIoT pot ajuta lucrătorii spitalului să admită pacienții de urgență cât mai repede posibil, anunțându-i când un pat este liber. Experiența primilor adoptatori, cum ar fi Centrul Medical Mt. Sinai din New York, demonstrează că tehnologia poate ajuta la reducerea timpilor de așteptare pentru 50% dintre pacienții departamentului de urgență.

• Identificarea pacientilor critici

Identificarea pacienților care au nevoie de atenție imediată este esențială în furnizarea de îngrijiri de calitate. Pentru a lua decizia corectă, medicii trebuie să analizeze cantități mari de informații, fiind în același timp sub presiune semnificativă. AIoT poate oferi personalului medical o mână de ajutor în prioritizarea eforturilor lor. Sistemele conectate pot analiza vitalele pacienților și pot alerta medicii cu privire la pacienții a căror stare se deteriorează.

Mai multe sisteme similare au fost testate în unitățile de terapie intensivă. De exemplu, Universitatea din San Francisco a testat o soluție de inteligență artificială care este capabilă să detecteze semne precoce de sepsis, o infecție mortală a sângelui. Rezultatele cercetării au arătat că pacienții ale căror tratamente au implicat IA aveau 58% mai puține șanse de a dezvolta infecția; iar rata mortalității a fost redusă cu 12%.

• Urmărirea echipamentelor medicale

Cu urmărirea echipamentelor AIoT, spitalele pot reduce riscul de a pierde echipamentele medicale critice și pot lua decizii mai informate de gestionare a echipamentelor, profitând astfel de economii de 12.000 USD pe pat anual. Echipamentele medicale critice pot fi urmărite prin intermediul sistemelor RFID sau GPS în și în afara spitalului, în timp ce personalul medical și administrativ poate folosi aplicații web și mobile pentru a localiza rapid echipamentul necesar.

de fabricație

Permite întreținerea predictivă

Cu mașini echipate cu senzori AIoT care măsoară o varietate de parametri, inclusiv temperatura, presiunea, vibrațiile, viteza de rotație și nu numai, producătorii pot obține informații în timp real asupra stării de sănătate a activelor lor și pot programa întreținerea în funcție de nevoia reală.

În timp ce analiza de bază este adesea suficientă pentru a detecta echipamentele care se apropie de un prag critic de funcționare, AI poate prezice anomaliile în avans pe baza datelor istorice de întreținere și reparații. Ca rezultat al întreținerii predictive, conform unui raport PwC, producătorii pot îmbunătăți timpul de funcționare a echipamentelor cu 9%, pot reduce costurile cu 12%, pot reduce riscurile de siguranță cu 14% și pot prelungi durata de viață a activelor lor cu 20%.

Îmbunătățirea managementului performanței activelor

Cu un sistem AIoT în vigoare, producătorii pot primi actualizări regulate despre cât de bine funcționează activele lor și pot detalia motivele schimbărilor de performanță. Majoritatea sistemelor de management al performanței activelor bazate pe IoT permit primirea de alerte automate ori de câte ori un echipament se abate de la KPI-urile setate.

Motorul AI, la rândul său, ajută la investigarea motivelor deteriorării performanței, dacă există, și la identificarea dacă KPI-urile măsurate sunt rezonabile de urmărit în fiecare setare individuală. Folosind software-ul de management al performanței, producătorii optimizează utilizarea echipamentelor și îmbunătățesc eficiența generală a echipamentului.

Îmbunătățirea planificării producției cu gemeni digitali

Potrivit Gartner, gemenii digitali pot ajuta producătorii să obțină o îmbunătățire cu cel puțin 10% a eficienței producției. O copie digitală a unui activ, a unui sistem sau a unui proces, un geamăn digital industrial, compatibil AIoT, poate ajuta producătorii să obțină o vizibilitate completă asupra operațiunilor din atelier și să îi ajute să identifice și chiar să prezică în timp util ineficiența.

Întreprinderile producătoare care utilizează gemeni digitali declară că ar putea obține îmbunătățiri de durată, inclusiv o creștere a fiabilității de la 93% la 99,49% în doi ani, reducerea întreținerii primite cu 40% și economisirea de 360.000 USD după ce au prezis o întrerupere a curentului.

Automatizarea operațiunilor din atelier prin robotică industrială

Roboții industriali au făcut parte din atelierul de mult timp. Pe măsură ce soluțiile IoT de producție devin mai accesibile, roboții devin mai inteligenți și mai independenți. Echipată cu senzori și bazându-se pe AI, robotica industrială este acum capabilă să ia decizii de producție bine informate din mers, sporind astfel eficacitatea unităților de producție.

Automobile și transporturi

Gestionarea traficului

AIoT poate fi folosit pentru a atenua congestionarea traficului și pentru a îmbunătăți calitatea transportului. Orașul Taipei, de exemplu, a folosit AIoT pentru a monitoriza și controla echipamentele de semnalizare la 25 de conjuncții. În acest sistem, senzorii inteligenți și camerele video au adunat date în timp real despre trafic și fluxul uman și ocuparea drumurilor, în timp ce algoritmii AI au analizat aceste date și au aplicat logica de control adecvată.

Abordarea a ajutat administrația orașului să optimizeze fluxul de trafic și să asigure o experiență de conducere sigură și lină.

Vehicule cu conducere autonomă

Vehiculele cu conducere autonomă și sistemele avansate de asistență pentru șofer (ADAS) sunt exemple notabile de algoritmi AI care interpretează și acționează asupra datelor IoT în timp real.

Mașinile cu conducere autonomă sau autonome creează o hartă a împrejurimilor pe baza datelor de la o varietate de senzori. Senzorii radar, de exemplu, monitorizează poziția vehiculelor din apropiere; camerele video detectează semafoare, semne rutiere, alte vehicule și pietoni; Senzorii lidar măsoară distanțele, detectează marginile drumurilor și identifică marcajele benzilor.

Software-ul AI procesează apoi datele senzorului, trasează o cale optimă și trimite instrucțiuni către actuatoarele mașinii, care controlează accelerația, frânarea și direcția. Regulile codificate, algoritmii de evitare a obstacolelor, modelarea predictivă și recunoașterea obiectelor ajută software-ul să respecte regulile de trafic și să navigheze prin obstacole.

Principalele provocări ale implementării AIoT și cum să le rezolvați

Din toate proiectele IoT implementate la nivel global, 76% eșuează, 30% dintre ele eșuând încă din faza de Proof of Concept. Pentru a evita direcționarea investițiilor în inițiative care sunt sortite colapsului, companiile care testează apele AIoT ar trebui să fie conștiente de provocările comune care le pot împiedica implementările AIoT. Obstacolele pe care le întâmpină cel mai adesea companiile sunt:

Începeți-vă într-o călătorie AIoT fără un obiectiv clar în minte. Demarând proiectele AIoT, organizațiile pot fi prinse de noutate și nu reușesc să evalueze fezabilitatea ideilor lor. Aceasta, la rândul său, ar putea duce la creșterea necontrolată a costurilor în ultimele etape de dezvoltare și, în cele din urmă, la factorii interesați nemulțumiți. Pentru a evita acest lucru, vă sfătuim să începeți proiectul dvs. AIoT cu o fază de descoperire, în care ideile pot fi verificate și cântărite în raport cu obiectivele de afaceri stabilite, așteptările clienților și capacitățile organizaționale.

Luptă pentru a alege o strategie optimă de implementare. După cum sa spus mai devreme, soluțiile AIoT pot fi implementate ca sisteme cloud, edge sau hibride. În timpul elaborării strategiei de implementare, cântăriți cu atenție cerințele de lățime de bandă, latență și viteză pentru soluția viitoare și mapați-le cu costurile stabilite. Regula generală este valabilă pentru implementările de vârf pentru sisteme critice în timp, care se întind pe un număr mare de dispozitive și se bazează pe cloud în cazul în care latența minimă și lățimea de bandă mare sunt mai puțin critice.

Cicluri lente de implementare cu costuri greu de estimat. Proiectele AIoT necesită un angajament pe termen lung. În funcție de un anumit caz de utilizare, procesul de implementare poate dura câteva luni până la câțiva ani. Peisajul tehnologic se schimbă rapid, există riscul ca o soluție să devină depășită în momentul în care este complet operațională, precum și să piardă controlul asupra costurilor de implementare. Pentru a preveni acest lucru, întreprinderile trebuie să fie suficient de agile pentru a putea introduce schimbări pe parcurs.

Necesitatea de a conecta sisteme foarte eterogene și complexe. În funcție de amploarea viitoarei soluții și de industria în care operați, este posibil să aveți nevoie să conectați echipamente vechi foarte eterogene la AIoT. Adesea, o sarcină dificil de îndeplinit, necesită planificare și înțelegere a opțiunilor disponibile. De exemplu, puteți alege să atașați senzori la mașinile vechi, să le conectați prin gateway-uri sau chiar să le înlocuiți cu totul. Indiferent de abordare, asigurați-vă că ați redactat din timp scenariile de digitizare fezabile.

Nu există date suficiente pentru antrenarea algoritmilor AI. Pentru a genera informații fiabile, algoritmii AI trebuie antrenați pe cantități mari de date. Dacă nu este disponibil în cantități suficiente (sau este disponibil, dar nu poate fi utilizat din motive de confidențialitate), va trebui să utilizați alte strategii pentru a compensa lipsa de date. Modalitățile comune includ învățarea prin transfer (gândiți-vă: utilizarea unei rețele neuronale deja antrenate care rezolvă o problemă similară), creșterea datelor (modificarea eșantioanelor existente pentru a obține noi intrări de date) sau recurgerea la date sintetice.

Luptă pentru a atinge performanța suficientă a sistemului AIoT. Performanța sistemelor AIoT depinde de o serie de factori, inclusiv capabilitățile hardware, încărcarea datelor, arhitectura sistemului, abordarea implementării și multe altele. Pentru a evita problemele de performanță în funcționare, planificați în avans potențialele încărcări de date și ajustați strategia de implementare în consecință.

Abordarea vulnerabilităților software și firmware. Multe proiecte AIoT eșuează deoarece securitatea datelor, dispozitivelor, serverelor și rețelelor de comunicații nu a fost luată în considerare în faza de planificare. Dacă aveți de-a face cu date extrem de sensibile, luați în considerare implementările hibride, în care datele sunt procesate mai aproape de sursă, astfel încât riscul ca acestea să fie compromise în timpul tranzitului sau în cloud este minimizat.

Dacă aveți întrebări fără răspuns despre Inteligența Artificială a Lucrurilor sau vă gândiți deja să începeți o călătorie de implementare AIoT, contactați experții noștri.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com pe 30 august 2022.