Das Internet der Dinge und maschinelles Lernen: Das Zeitalter des Wandels

Das Internet der Dinge und maschinelles Lernen haben langsam Einzug in jeden Aspekt unseres Lebens gehalten. Ob Smart-TVs, Kühlschränke, Thermostate oder smarte Kaffeemaschinen, IoT-Geräte haben den Alltag erobert. Zu Beginn des neuen Jahres gewinnen sie langsam an Anerkennung im Mainstream.

In Kombination mit Heimassistenten wie Google Home und Amazon Echo Alexa, die den Weg für maschinelles Lernen ebnen, Dieser technologische Durchbruch macht unser Leben einfacher, effizienter und besser. Diese Geräte sind jedoch nicht ideal automatisiert. Dies liegt daran, dass sie immer noch viele manuelle Eingriffe erfordern, um Aufgaben zuzuweisen. Alle diese Geräte sind so programmiert, dass sie einem bestimmten Satz von Befehlen folgen. Daher muss eine manuelle Eingabe erfolgen, um ihnen personalisierte Anweisungen zu geben. Sie interagieren nicht miteinander.

Wie lässt sich maschinelles Lernen auf IoT-Daten anwenden?

Laut einer Studie sollen es noch mehr werden 55 Milliarden IoT-Geräte bis 2025, gegenüber knapp 9 Milliarden im Jahr 2017. Maschinelles Lernen für Vorhersagefähigkeiten ist jetzt in die meisten industriellen IoT-Plattformen integriert. Es ist bereits in Microsoft Azure IoT, Amazon AWS IoT oder Google Cloud IoT Edge enthalten.

Wenn der Sensor beispielsweise übermäßige Hitze oder Vibrationen erkennt, löst er einen Alarm aus. Wenn derselbe Sensor online ist, können die Daten, auf die der Sensor stößt, ebenfalls ausgenutzt werden. Ziel ist es, mehr zu erfahren und Analysen für die zukünftige Verwendung durchzuführen.

Ein kurzer Überblick über das Internet der Dinge

Das Internet der Dinge ist eine Teilmenge aktueller hochmoderner Geheimdienstbemühungen. Das intelligente IoT-System besteht aus folgenden Hauptkomponenten:

  • Mechanische und elektrische Teile.
  • Sensoren, Prozessoren, Speicher und Software
  • Ports, Antennen und Protokolle
  • Eingebettete Analysen zum Trainieren von KI-Modellen und deren Ausführung am Edge.

Der Aufbau einer erfolgreichen IoT-Lösung hängt von zig Milliarden Geräten am Rand ab, In Wohnungen und Bürosin Fabriken, Öl- und Landwirtschaftsfeldern, in Flugzeugen und Schiffen und in Autos – überall.

Verbinden Sie IoT und ML

Typischerweise sieht eine IoT-Anwendung so aus:

  1. IoT-Sensoren werden Geräten hinzugefügt, die diskrete Variablen scannen. Variablen wie Vibration, Lärm, Hitze und Temperatur. Diese Daten werden dann zur Analyse in die Cloud hochgeladen.
  2. Jetzt kommt ML ins Spiel. Das maschinelle Lernmodell basiert darauf, die Cloud-Plattform mit eingehenden Daten zu füttern.
  3. Ein ML-Modell zerlegt Informationen in Daten, die für Training und Validierung verwendet werden.
  4. Es untersucht Hunderttausende von Datensätzen auf Anomalien, Korrelate und Vorhersagen, um eine Hypothese zu formulieren.
  5. Sobald die Hypothese aufgestellt ist, muss sie getestet und validiert werden.
  6. Nachdem das Formular validiert wurde, wird es als ausführbarer Endpunkt veröffentlicht. Dann können die Live-Übertragungsdaten an das trainierte Modell übertragen werden. Sie können auch auf der Grundlage dessen, was sie bereits wissen, Rückschlüsse auf den Zustand/Gesundheit des Geräts ziehen.

Internet der Dinge und maschinelles Lernen: Die Vorteile der Kombination der beiden

Künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT) sind beide mächtig. Die Kombination der beiden neuen Technologien hat jedoch enorme Vorteile für Unternehmen, die eine echte digitale Transformation erreichen wollen.

Steigern Sie die betriebliche Effizienz und Produktivität

Viele Organisationen, die KI- und IoT-Anwendungen kombinieren, können eine höhere Rentabilität ihrer operativen Aktivitäten erzielen. Eine Umfrage aus dem Jahr 2018 ergab, dass 92 % der Führungskräfte fest davon überzeugt sind, dass sich Technologie positiv auf die Produktivität auswirken wird. AM-Algorithmen, die Daten verarbeiten und prädiktionsbasierte Analysen auf eine Weise durchführen können, die Menschen nicht erreichen können, sind das neue technologische Ziel, das es zu erreichen gilt. Ziel ist es, große Datensätze in kurzer Zeit berechnen zu können. Es zielt auch darauf ab, Vorschläge für Aktivitäten am Arbeitsplatz zu machen, um effektiver zu arbeiten.

Erweiterte Sicherheitsprotokolle

KI für maschinelle Lernalgorithmen und OT sind beide außergewöhnlich, wenn es darum geht, die Sicherheit am Arbeitsplatz zu verbessern. Während künstliche Intelligenz die Sicherheitsbildanalyse automatisieren kann, aktiviert das Internet der Dinge das Öffnen und Schließen von Türen, indem es die Anwesenheit eines Eindringlings erkennt. Sie sind nicht nur einzeln großartig, sondern auch unschlagbar, wenn sie kombiniert werden, um eine zusätzliche Sicherheitsebene zu bieten. Unternehmen können potenzielle Sicherheitsbedrohungen jetzt leicht erkennen. Sie können Antworten auch einfach automatisieren, um schnelles und effizientes Feedback zu einer Rate zu erhalten.

intelligente Stadt

Internet der Dinge und maschinelles Lernen: Branchentrends

Hier sind die Top-Branchentrends rund um die erfolgreiche Kombination aus maschinellem Lernen und dem Internet der Dinge.

Konvertieren Sie größere Datenmengen

Es ist nicht nur möglich, die Art und Weise, wie Sie leben und Geschäfte machen, zu verändern, sondern das Internet der Dinge betont auch die Erzeugung riesiger Datenmengen. Häufig werden größere Datenplattformen aufgebaut Unterstützen Sie umfangreiche allgemeine Speicheranforderungen. Sie werden standardmäßig erstellt, um die beste Leistungsforschung und die neueste Deep-Learning-Erfahrung bereitzustellen, um alle Vorteile der IoT-Technologie zu nutzen.

Datenverarbeitung mit IoT und maschinellem Lernen

Der Hauptnachteil des Internets der Dinge besteht darin, dass es Geräte hinter einer Netzwerk-Firewall verbindet. Gerätesicherheit kann wie eine sehr einfache Aufgabe erscheinen. Die Sicherung von IoT- und Deep-Learning-Geräten erfordert jedoch in Zukunft effektivere Anstrengungen. Wir müssen also nicht nur Sicherheitsprotokolle zwischen der Netzwerkverbindung und der Softwareanwendung hinzufügen, sondern auch unsere Geräte verbinden.

Das Internet der Dinge wird jedoch für seinen Erfolg hoch angesehen. Es ist in der Tat eine kostengünstige und gleichermaßen effektive Technologieentwicklung für die Datenverarbeitung. Es ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung in allen intelligenten Geräten, mit denen es funktioniert, wie z. B. intelligenten Fahrzeugen und intelligenten Ampeln.

Bessere Verbraucherakzeptanz

In den nächsten Jahren werden wir Zeuge einer großen Transformation im Internet der Dinge, wenn das verbraucherbasierte IoT zurückgelassen und das industrielle IoT übernommen wird. Obwohl dieser IoT-Trend zusammen mit überwachtem Lernen im Besonderen irgendwann Zeit brauchen wird, um sich zu entwickeln und zu gedeihen.

Viele Unternehmen sind bereits bereit, den kommenden Wandel anzunehmen. Sie schmelzen bereits Ihre IoT-Strategien für den industriellen Boom des Bereichs, in dem die IoT-Architektur alle Probleme löst Wie Versicherungen, Transport, Landwirtschaft und sogar Kommunikation.

Home Connected IoT-Lernbearbeitung

Steigende Nachfrage nach vernetzten Häusern

Lokale Helfer sorgen dafür, dass diese Geräte angeschlossen sind. Mit dem Aufkommen von Home-Assistant-Anwendungen steigt die Nachfrage nach fortschrittlicher Smart-Home-Technologie. Dies erfordert also ein Minimum an manueller Eingabe sowie körperlicher Anstrengung.

Laut Colby Pfund, Internet of Things-Spezialist bei LFNT Distribution: „Ich denke, je mehr Menschen dies verstehen, desto mehr Einfluss hat es auf ihr Privatleben leurs lumières qui réagissent à leur entrée dans la pièce ou de leurs réveils qui se se synchronisent avec le traffic, l’IoT va complètement changer la façon dont chacun vit at home.“

Internet der Dinge und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen

Während Einzelhändler die verstärkte Interaktion mit Verbrauchern schätzen, hat das Gesundheitswesen das Internet der Dinge aus einem ganz anderen Grund angenommen. Die Gesundheitsbranche verwendet tragbare IoT-Geräte wie z Smarte Armbänder und High-End-Jacken Die Patientendaten überwachen und an eine lokale Datenbank senden, auf die Krankenhäuser zugreifen können. Laut Jessica Gonzalez, Branchenspezialistin bei InCharged, wird Telemedizin wichtig sein, ebenso wie zusätzliche Technologien zur Unterstützung von Vorgängen wie Aufzeichnungen, gemeinsame Nutzung von Berichten über mehrere Standorte und Medikamentenverteilung. Daher werden diese Sektoren ein effizientes und stetiges Wachstum in Richtung IoT-basierter Gesundheitsversorgung erleben.

Cloud-Speicher, der in der Lage ist, eine große Datenmenge zu speichern und die gemeinsame Nutzung von Daten zu ermöglichen. Es kann einfach verwendet werden, um diese Informationen auf dem neuesten Stand und für die Verwendung relevant zu halten. Viele intelligente Geräte können bereits Ihre Herzfrequenz und Ihren Blutdruck überwachen. Dies kann jedoch die manuelle Eingabe bestimmter körperlicher Merkmale wie Größe und Gewicht erfordern. Das Internet der Dinge wird diese Daten speichern und verwenden, um das Gesundheitswesen und die Branche im Allgemeinen zu verbessern.

Internet-Sicherheit

Maschinelles Lernen zur Erhöhung der Datensicherheit

Entwickler konzentrieren sich heute auf bessere Möglichkeiten, Daten sicher auszutauschen. Insbesondere verwenden sie fortschrittliche Blockchain-Technologien. Viele Branchenorganisationen lernen, maschinelle Lernalgorithmen zu akzeptieren und ihnen zu vertrauen Um das Modell vorherzusagen und seine Operationen zu modifizieren, um Modellleistungslücken zu vermeiden. Typisches Training kann durch Deep Learning automatisch durchgeführt werden. Es kann auch populär werden, wenn Menschen versuchen, es in Aspekten ihres Geschäfts zu implementieren.

Wachstumspotenzial steigern

Im Vergleich zu anderen bevorstehenden technologischen Veränderungen übernimmt jede Branche immer fortschrittlichere Technologien. Ein Wachstum parallel zur wachsenden Menge an Daten und Informationen, die von IoT-Geräten gesammelt werden.

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