امروزه هر دو هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء به طور فزاینده ای با هم در سیستم ها پیاده سازی می شوند تا عملکرد و کارایی دستگاه را افزایش دهند. در واقع، این همکاری مفهوم AIoT (هوش مصنوعی اشیا) را شکل می دهد که در آن هر دو AI و IoT مجتمعا استفاده می شوند تا با ترکیب نقاط قوت خود سیستم‌های هوشمندتر و مستقل‌تری ایجاد کنند.

از آنجایی که دستگاه‌های اینترنت اشیا به حسگرهایی برای جمع‌آوری داده‌های بی‌درنگ(Real time data) از محیط اطراف مجهز هستند، مؤلفه هوش مصنوعی از طریق الگوریتم‌های پیشرفته‌اش داده‌های ورودی دقیقی را که برای استنباط برداشتهای با ارزش و سپس برای تصمیم‌گیری هوشمندانه نیاز دارد در اختیار خواهد داشت.

برای مثال، در یک خانه هوشمند، حسگرهای اینترنت اشیا ممکن است دما، مصرف انرژی و امنیت را کنترل کنند. هوش مصنوعی این داده ها را برای بهینه سازی سیستم های گرمایش و سرمایش، پیش بینی نیازهای انرژی و ارتقای پروتکل های امنیتی، تجزیه و تحلیل می کند. ادغام هوش مصنوعی با اینترنت اشیا، دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا در طول زمان بیاموزند و بتوانند خودشان را سازگار کنند تا به این ترتیب بتوانند هوشمندانه‌تر عمل کنند، و عملکرد، کارایی و تجربیات شخصی‌سازی‌شده کاربر را ارائه ‌دهند.

نقش محوری مدیریت داده در سیستم‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

داده ها نقش محوری را در سیستم های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا ایفا می کنند و به عنوان راه نجاتی عمل می کنند که به تصمیم گیری و عملکرد هوشمند کمک می کند. با استفاده از حسگرها، دستگاه ها ابتدا داده های خام محیط اطراف را ضبط و جمع آوری می کنند. این دستگاه‌ها مجموعه داده‌های متنوعی را از دما و رطوبت گرفته تا رفتارهای کاربر گردآوری می کنند. هنگامی که این داده‌های خام جمع‌آوری می‌شوند، در فضای ذخیره‌سازی مانند پلتفرم‌های مبتنی بر ابر یا دستگاه‌های لبهedge) (devices قرار می‌گیرند و دسترسی و مقیاس‌پذیری را تضمین می‌کنند. مرحله بعدی شامل پردازش داده ها است. الگوریتم های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها، استخراج الگوها، روندها و دریافتهای با ارزش کاربردی استفاده می شود. از طریق تکنیک‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، هوش مصنوعی همبستگی‌های معنادار را تشخیص می‌دهد و سیستم را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه، پیش‌بینی‌ها و پاسخ‌های اتوماتیک بگیرد.

یادگیری ماشینی در سیستم های اینترنت اشیا

هم یادگیری ماشین و هم یادگیری عمیق سیستم ها را قادر می سازند تا یاد بگیرند و بر اساس داده ها پیش بینی کنند یا تصمیم بگیرند. یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، شامل استفاده از الگوریتم‌هایی است که کامپیوترها را قادر می‌سازد الگوهایی را از داده‌ها بیاموزند و عملکرد خود در یک وظیفه خاص را در طول زمان بهبود بخشند. علاوه بر این، یادگیری عمیق که زیرگروه تخصصی یادگیری ماشین محسوب می شود، شامل آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد (شبکه‌های عصبی عمیق) برای تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری هوشمندانه است.

همانطور که قبلا ذکر شد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین اغلب در سیستم‌های IoT به عنوان بخشی از مرحله پردازش داده استفاده می‌شوند. پارادایم های مختلف یادگیری ماشین عبارتند از یادگیری تحت نظارت، که از مجموعه داده ها برای آموزش یا “نظارت” الگوریتم ها برای طبقه بندی داده ها یا پیش بینی دقیق نتایج استفاده می کند، یادگیری بدون نظارت، که الگوهای پنهان در داده ها را بدون نیاز به دخالت انسان کشف می کند، یا یادگیری تقویتی، که در آن یادگیری دستگاه با تعامل با محیط و به واسطه دریافت پاداش برای اقداماتش با بهینه سازی استراتژی تصمیم گیری صورت می گیرد.

هر روشی که استفاده شود، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها را در داده‌ها تشخیص دهند. به عنوان مثال، در سناریوی خانه هوشمند، یادگیری ماشینی می‌تواند با یادگیری الگوهای مبتنی بر تاریخچه استفاده، تنظیمات روشنایی، دما و یا امنیت، اولویت های کاربر را پیش‌بینی کند. علاوه بر این، الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری می‌توانند بی‌نظمی‌ها را در داده‌های حسگر شناسایی کنند و به کاربران در مورد مسائل احتمالی یا تهدیدات امنیتی هشدار دهند.

مزایا و چالش های ترکیب هوش مصنوعی و اینترنت اشیا

هم افزایی بین هوش مصنوعی و اینترنت اشیا با آنالیز ترکیبی از داده‌های بی‌درنگ و داده‌های هوشمند، مزایای بسیاری بهمراه دارد. این همکاری سبب افزایش اتوماسیون، سهولت بیشتر ادراکات پیش‌بینی‌کننده و همچنین تقویت سازگاری دستگاهها شده و همچنین بهینه شدن عملیات، افزایش بهره‌وری منابع و افزایش تجربیات کاربر در صنایع یا حوزه‌های مختلف را به همراه دارد.

مزایا ممکن است شامل موارد زیر باشد:

بهبود کارایی: توانایی هوش مصنوعی امکان عملیات بهینه‌سازی و تخصیص منابع برای آنالیز حجم وسیعی از داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا را فراهم می‌کند که منجر به افزایش کارایی می‌شود. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از داده‌های تاریخی حسگرهای اینترنت اشیا برای پیش‌بینی روندهای آینده استفاده کنند و به تصمیم‌گیری فعالانه و نگهداری پیش بینی کننده کمک کنند. شخصی‌سازی: ترکیبی از هوش مصنوعی و اینترنت اشیا با تنظیم پاسخ‌ها و اقدامات بر اساس اولویتهای فردی و الگوهای استفاده، تجربیات شخصی‌سازی‌شده را ممکن می‌سازد. صرفه جویی در هزینه: نگهداری پیش بینی شده و استفاده کارآمد از منابع که توسط هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء هدایت می شود، می تواند با کاهش زمان از کار افتادگی، به حداقل رساندن مصرف انرژی و بهینه سازی گردش کار منجر به صرفه جویی در هزینه شود.

چالش ها ممکن است شامل موارد زیر باشد:

نگرانی‌های امنیتی: ماهیت به هم پیوسته دستگاه‌های اینترنت اشیا، آنها را نسبت به حملات و تهدیدات سایبری آسیب‌پذیر ترمی‌سازد و ادغام با هوش مصنوعی ممکن است با ایجاد خطرات جدید، نیاز به اقدامات امنیتی قوی را افزایش دهد. مسائل مربوط به حریم خصوصی داده ها: حجم عظیم داده های جمع آوری شده توسط دستگاه های IoT و پردازش شده توسط هوش مصنوعی نگرانی هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی ایجاد می کند که نیازمند رسیدگی دقیق و رعایت مقررات برای محافظت از اطلاعات کاربر است. یکپارچه‌سازی پیچیده: ادغام هوش مصنوعی با دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌تواند پیچیده باشد، به مهارت‌های تخصصی و ملاحظات سازگاری نیاز دارد و به طور بالقوه منجر به چالش‌های پیاده‌سازی و افزایش هزینه‌های توسعه می‌شود. وابستگی به اتصال: سیستم‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به شدت به اتصال شبکه متکی هستند و هر گونه اختلال یا مشکل تأخیر می‌تواند بر تصمیم‌گیری و عملکرد آنی تأثیر بگذارد و در موارد خاص اشکالات احتمالی ایجاد کند.

روندهای آتی در توسعه هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء چیست؟

هر دو هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به طور فزاینده ای با هم برای ایجاد سیستم های جدیدتر و پیشرفته تر مورد استفاده قرار می گیرند و با ادامه پیشرفت فناوری، ادغام این دو جنبه با یکدیگر نیز افزایش می یابد. ما همچنان شاهد استفاده از هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء با هم برای بهبود فرآیندهای مختلف در صنایع متفاوت خواهیم بود.

 این بهبودها شامل فعال کردن تعمیر و نگهداری پیش گویانه (predictive maintenance) به منظور شناسایی پیشگیرانه خرابی تجهیزات و کاهش زمان ازکار افتادگی باشد که به نوبه خود منجر به افزایش کارایی، استفاده از منابع و پایداری در بخش هایی مانند ساختمان های هوشمند و فرآیندهای صنعتی خواهد شد. علاوه بر این، احتمالا در زندگی روزمره خود شاهد افزایش استفاده از دستگاه‌های هوش مصنوعی و IoT که شامل پوشیدنی ها، خانه‌های هوشمند و محل کار می شود خواهیم بود. پیاده‌سازی این فناوری‌ها در کنار هم تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌تری را به دنبال خواهد داشت.