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机器智能和物联网的深度结合。
发布日期:2021-10-29 阅读次数:1407

没有大数据的物联网什么都不是。

将工业物联网想象成公司的神经系统:它是一个传感器网络,从制造商的各个角落收集有价值的信息,并存储在存储库中进行数据分析和利用。有必要对测量和获取数据做出明智的决定。但接下来会发生什么呢?我们应该如何处理所有这些数据?我们总是谈论基于可靠信息的正确策略,但实现这个目标并不总是那么容易,尽管听起来很明显。在本文中,我们将超越物联网,关注数据以及如何通过人工智能和数据分析来使用它。

机器智能和物联网的深度结合

讨论分析阶段,先将数据转化为信息,再转化为知识(有时又称业务逻辑)。然而,我们最终不会偏离物联网的核心主题,因为没有大数据的物联网对我们来说毫无意义。

大数据和数据分析。

近几十年来,特别是20世纪10年代,我们目睹了大量数据(结构化和非结构化数据)的涌入,这些数据是由无处不在的数字技术产生的。在工业世界的特殊情况下,充分利用和充分利用大量信息对成功至关重要。

这种对业务数据处理的需求催生了可交换术语大数据、数据科学和数据分析。它们可以统称为检查设备网络捕获的数据的过程,以揭示混淆的趋势、模式或相关性。这样做的根本目标是利用新知识改进业务。

因为它是最近创建的术语,所以对大数据有不同的定义。Gartner提供的三个关键方面之一是:数据量、数据类型和捕获速度。这些通常被称为3V,尽管其他定义扩展了,包括5V,增加了数据的真实性及其对业务的价值。

然而,我们认为讨论什么是大数据,什么是不合格的理论没有多大意义,因为大数据分析和处理已经适用于大规模的工业世界,因为数据收集设备无处不在。

物联网和大数据。

物联网和大数据如何相互关联?连接的主要点通常是数据库。一般来说,我们可以说物联网的工作在数据库中结束;换句话说,物联网的目标是在公共存储库中有序地存储所有获得的数据。大数据领域首先访问存储库以操作获取的数据并获取所需信息。

无论如何,将物联网大数据分析可视化为工具箱是非常有用的。根据我们想要从数据中获取的信息和知识类型,我们将从数据中提取一个或另一个工具。许多工具以传统算法的形式出现,以及这些算法的改进或改编,统计和代数原理非常相似。这些算法不是本世纪发明的,这让很多想知道为什么现在比以前更相关的人感到惊讶。

快速的答案是,现在可用的数据量远远大于最初构思的算法,但更重要的是,今天的机器计算能力允许这些技术大规模使用,为旧方法提供新的用途。

但我们不想给人印象,一切都被发明了,目前的数据分析趋势没有带来任何新的东西;事实上,恰恰相反。近年来,数据生态系统非常广泛,见证了重大创新。

人工智能是增长最快的领域之一。可以说这不是最近的发明,因为这种现象早在1956年就被讨论过。然而,人工智能是一个如此广泛的概念,以至于它通常被认为是一门独立的学科。但现实是,在某些方面,它在大数据和数据分析中起着不可或缺的作用。它是我们隐喻工具箱中已经包含的另一种工具,但它发现了AIOT的自然演变。

人工智能:物联网人工智能。

指数级数据量增长需要新的分析方法。在这种情况下,人工智能变得尤为重要。据福布斯报道,物联网和人工智能是主导技术产业的两大趋势。

物联网和人工智能是两种相互独立的技术,相互影响很大。虽然物联网可以被认为是一个数字神经系统,但人工智能也是一个先进的大脑,可以决定控制整个系统。IBM表示,物联网的真正潜力只能通过引入AIOT来实现。

但是人工智能和传统算法有什么区别呢?

当机器模仿人类的认知功能时,我们通常会谈论人工智能。也就是说,它以与人类相同的方式解决问题,或者假设机器能找到理解数据的新方法。AI的优点是可以生成新的算法来解决复杂的问题——这是独立于程序员输入的关键。因此,我们可以将普通人工智能,特别是机器学习(这是预计人工智能增长潜力最大的部分)视为发明算法的算法。

边缘人工智能和云人工智能。

物联网与人工智能的结合给我们带来了人工智能(物联网人工智能)的概念,即随着时间的推移,智能互联网系统可以做出自己的决策,评估这些决策的结果,并不断改进。

这种组合可以通过多种方式完成,我们想强调两者:

一方面,我们可以继续将人工智能的概念转化为一个集中的系统,处理所有的冲动,做出决定。在这种情况下,我们指的是云中的中接收所有遥测数据并采取相应行动的系统。这将被称为CloudAI(云人工智能)。

另一方面,我们还必须讨论隐喻性神经系统的一个非常重要的部分:反射。反射是神经系统的独立决定,不需要向中央处理器(大脑)发送所有信息。这些决定是在数据源附近做出的。这叫边缘AI(边缘人工智能)。

机器智能和物联网的深度结合

边缘AI和云AI的用例。

CloudAI为整个系统提供了一个全面的分析过程,EdgeAI为我们提供了快速的响应和自主权。但和人体一样,这两种反应并不是相互排斥的,实际上可以互补。

例如,水控制系统可以在检测到泄漏时立即关闭现场阀门,以防止重大水损失,并向中央系统发出通知。中央系统可以在那里做出更高层次的决策,比如打开通过另一个电路引导水的替代阀。

可能性是无限的,可以超越反应维护的简化示例,复杂的系统可以预测可能的事件,从而实现预测维护的可能性。

智能电网中可以找到AIOT数据分析的另一个例子。我们有智能设备在边缘分析每个节点的电流,并在当地做出负载平衡决策。同时,我们将所有这些数据发送到云中进行分析,以生成更全面的国家能源战略。宏观分析将允许在区域层面做出负载平衡决策,甚至通过关闭水电厂或从邻国开始电力购买来减少或增加电力生产。

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标签:边缘人工智能和云人工智能,智能电网,人工智能


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