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五個新興的人工智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

姚小熊27 ? 來源:人工智能實驗室 ? 作者:人工智能實驗室 ? 2021-02-19 14:00 ? 次閱讀
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AI人工智能)和IoT物聯(lián)網(wǎng))的融合為全球企業(yè)釋放了巨大的潛力。

物聯(lián)網(wǎng)傳感器檢測到外部信息時,將其替換為人和機器可以區(qū)分的信號,而它的AI可以幫助構(gòu)建智能機器,從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),從而在幾乎沒有人為干擾的情況下支持決策過程。

物聯(lián)網(wǎng)與AI結(jié)合,這種新技術(shù)浪潮可以帶來新的機遇,改變整個行業(yè)的運營方式。我們匯總了5個新興的人工智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

自動駕駛

自動駕駛總是激發(fā)人們的想象力,但它是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)如何協(xié)同工作的一個很好的例子。自動駕駛汽車(AV)裝有傳感器,需要不斷收集關(guān)于周圍環(huán)境的海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)使用人工智能模型處理成智能洞察力,使車輛的導(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崟r協(xié)商環(huán)境并執(zhí)行復(fù)雜的路徑規(guī)劃。

光學(xué)檢驗

基于計算機視覺的質(zhì)量檢測是人工智能最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一。自動光學(xué)檢測掃描工業(yè)機械的質(zhì)量缺陷,一旦它們被識別,半監(jiān)督ML算法模型將圖像分類為故障類別或預(yù)測計劃維護。

基于AI的物聯(lián)網(wǎng)解決方案為企業(yè)提供預(yù)測性維護應(yīng)用,以提前預(yù)測設(shè)備故障。

網(wǎng)絡(luò)安全

根據(jù)Gartner的調(diào)查,到2020年將有200億個IoT設(shè)備連接在一起。據(jù)Statista預(yù)測,到2030年,全球?qū)惭b約500億個IoT設(shè)備,從可穿戴設(shè)備到火車運行的所有設(shè)備都將使用該設(shè)備。這種普遍性將使它們成為攻擊的誘人目標(biāo)。

作為對策,支持AI的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)可以檢測到網(wǎng)絡(luò)漏洞,保護有價值的數(shù)據(jù)并阻止AI系統(tǒng)可以了解正?;顒幽J降木W(wǎng)絡(luò)攻擊,并確定異?;顒拥陌l(fā)生時間,從而減少發(fā)生頻率錯誤警報,并可能顯示發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)攻擊。

主動保健

隨著COVID-19的爆發(fā),物聯(lián)網(wǎng)和AI(AIIoT)的融合已受到廣泛關(guān)注,以滿足智能健康監(jiān)控和大流行性管理的需求。

可穿戴式物聯(lián)網(wǎng)傳感器可跟蹤患者生命體征并將其實時更新給醫(yī)生和護理人員,以提醒他們?nèi)魏沃卮蟮慕】凳录?。結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法的AI可以分析大量數(shù)據(jù),從而深入了解人的整體健康狀況。這樣就無需進行任何人工干預(yù)來維護記錄,并使醫(yī)務(wù)人員騰出更多精力來應(yīng)對諸如個人護理之類的重要工作。隨著COVID-19的爆發(fā),物聯(lián)網(wǎng)和AI的融合受到了廣泛關(guān)注,以滿足智能健康監(jiān)控和大流行管理的需求。

能源管理

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以在降低能耗方面發(fā)揮作用。在任何行業(yè)中,HVAC系統(tǒng)都占建筑總能耗的很大一部分,并且占總能耗的很大一部分。一般系統(tǒng)占建筑物能源消耗的40%。從過去的效率中學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)程序已被證明可以減少20%的能源消耗。

配備IoT傳感器的智能路燈可收集有關(guān)行人和行人的數(shù)據(jù),使系統(tǒng)節(jié)省多達80%的能源支出。AI功能以及機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法會解析從IoT傳感器生成的數(shù)據(jù),以跟蹤實時能耗。
責(zé)任編輯:YYX

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