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人工智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的要求和有什么優(yōu)點(diǎn)的詳細(xì)資料概述

ZWxF_iot12345 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:易水寒 ? 2018-06-18 15:45 ? 次閱讀
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冬夜你知道洗碗機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間嗎?很多人可能會(huì)說(shuō)無(wú)聊。我直到2013年才找到這個(gè)問(wèn)題的答案,記得我當(dāng)時(shí)用筆記本電腦興奮地拿給妻子看,她迷惑不解,這種事也值得我興奮?令人興奮的原因是,Ubi(智能聲控設(shè)備)可以成功記錄廚房里整天的聲音變化,我能夠得知洗碗機(jī)運(yùn)行時(shí)的聲音大小以及持續(xù)時(shí)間。我甚至可以知道它有三個(gè)工作周期,期間有幾分鐘停頓安靜時(shí)間。通過(guò)分析洗碗機(jī)聲音大小和讀取相關(guān)日志,我能夠推斷出洗碗機(jī)所處的工作周期??墒牵夷苡眠@些信息做什么卻是另一回事。

人工智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)的要求和有什么優(yōu)點(diǎn)的詳細(xì)資料概述

洗碗機(jī)的秘密生活

從那時(shí)起,我們家的設(shè)備和傳感器平均數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。許多連網(wǎng)設(shè)備都配備了傳感器,當(dāng)這些傳感器結(jié)合在一起時(shí),我們就可以深入了解自己和自己的生活方式。正是這種原因促使我們?cè)赨BI設(shè)備中增加了麥克風(fēng)、光線(xiàn)、濕度、氣壓和溫度傳感器,未來(lái)希望機(jī)器學(xué)習(xí)能夠跟上,提供更多的見(jiàn)解。物聯(lián)網(wǎng)可以幫助我們更加了解自己及自己的生活方式,并采取行動(dòng)幫助我們實(shí)現(xiàn)生活目標(biāo);人工智能應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)可以讓我們心情更好、節(jié)約電力并保持身體健康。實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)需要三方面支撐:

1、微型傳感器的成本降低和大規(guī)模應(yīng)用

2、數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的降低

3、AI、機(jī)器學(xué)習(xí)API平臺(tái)的商品化和易用性2011年,我被Kickstarter眾籌網(wǎng)站上的Twine智能裝置迷住。該產(chǎn)品內(nèi)置有溫度、濕度、加速傳感器,并可以通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)報(bào)告數(shù)據(jù)。購(gòu)買(mǎi)它的原因來(lái)自我回家時(shí)發(fā)現(xiàn)廚房有積水,原來(lái)是冰箱壞了,要是我及早收到冰箱溫度正在下降的警告就好了!Twine智能裝置可以通過(guò)創(chuàng)建簡(jiǎn)單規(guī)則,并在超過(guò)特定閾值時(shí)發(fā)送電子郵件或SMS消息。當(dāng)年Twine智能裝置價(jià)格昂貴,現(xiàn)在類(lèi)似設(shè)備價(jià)格已經(jīng)大幅下降,GPS、WiFi、藍(lán)牙、加速傳感器、紅外傳感器、麥克風(fēng)、磁場(chǎng)探測(cè)器、力傳感器和氣壓計(jì)可以與多個(gè)傳感器集成在一塊芯片上,并已經(jīng)在數(shù)十億部智能手機(jī)上配備,而且通過(guò)他們實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序也很容易。在為Ubi收集傳感器數(shù)據(jù)時(shí),我們必須構(gòu)造能夠處理HTTP長(zhǎng)輪詢(xún)、傳感器數(shù)據(jù)信息流傳輸、數(shù)據(jù)累積、根據(jù)規(guī)則處理、存儲(chǔ)和調(diào)用數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析的基礎(chǔ)架構(gòu)。在縮小圖形時(shí),調(diào)用太多數(shù)據(jù)點(diǎn)可能會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題,由于此問(wèn)題,我們?cè)谠缙谠啻卧斐煞?wù)器崩潰。我們還需要了解,每10秒鐘采樣5次數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)涌入我們服務(wù)器。如今,AWS、Google App Engine和其他公司擁有物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),與五年前相比,這種平臺(tái)非常容易設(shè)置數(shù)據(jù)收集規(guī)則。新的要求在于使用這些數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)我們下一步要做什么或試圖影響我們下一步的工作,要做到這一點(diǎn),我們需要逐步提高信息層次。Haeckel提出了這樣一種等級(jí):

◆原始數(shù)據(jù)

◆信息

◆情報(bào)

◆知識(shí)

◆智慧 在洗碗機(jī)的例子中,原始數(shù)據(jù)是聲音分貝水平和時(shí)間;信息是知道在哪里收集數(shù)據(jù);情報(bào)是指有一臺(tái)洗碗機(jī)已經(jīng)打開(kāi),位于同一個(gè)房間里,并且能夠了解運(yùn)作周期;知識(shí)是能夠確定周期的總長(zhǎng)度和靜音的時(shí)刻;然后智慧在于知道洗碗機(jī)現(xiàn)在會(huì)運(yùn)行這么多時(shí)間,并產(chǎn)生這么多的噪音,所以也許我不應(yīng)該在半夜打開(kāi)它。 今天收集這類(lèi)信息需要用戶(hù)進(jìn)行大量的學(xué)習(xí)和輸入來(lái)升級(jí)系統(tǒng)。這是可以應(yīng)用人工智能的地方,但需要為每個(gè)特定場(chǎng)景構(gòu)建AI,這是一項(xiàng)艱苦的工作。資源有限的公司需要關(guān)注真正的機(jī)會(huì)在哪里: ◆在相關(guān)情況下向用戶(hù)提供見(jiàn)解◆結(jié)合數(shù)據(jù)以創(chuàng)造新見(jiàn)解◆預(yù)測(cè)什么事情會(huì)改變情緒和情感 新的規(guī)則是,能夠影響用戶(hù)情緒和情感的公司將獲勝。 尋找模式 雖然捕獲和記錄原始數(shù)據(jù)已成為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的必備功能,而且能夠標(biāo)記位置是開(kāi)始提取可用信息的另一個(gè)優(yōu)勢(shì),但公司可以通過(guò)一些更簡(jiǎn)單的方式將這些信息轉(zhuǎn)化為情報(bào)。也就是說(shuō),它們是通過(guò)抽象、平均和比較來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 抽象可以意味著我們對(duì)信息進(jìn)行某種解釋以識(shí)別事件,或者我們整合或區(qū)分以收集總和或速率。

對(duì)于Ubi來(lái)說(shuō),它可能是光照變化、每天有多少次對(duì)設(shè)備說(shuō)話(huà)或設(shè)備對(duì)用戶(hù)說(shuō)話(huà)(“交互作用”)、溫度變化量、達(dá)到閾值等等。 平均也是一種抽象,但可以用于個(gè)人用戶(hù)/設(shè)備或更大的用戶(hù)或設(shè)備集合。最后,將特定用戶(hù)或設(shè)備的數(shù)據(jù)與平均值進(jìn)行比較可以提供很多可操作的參考見(jiàn)解,所有這些都可以在沒(méi)有任何機(jī)器學(xué)習(xí)或AI系統(tǒng)的情況下完成。

但是,能夠讓系統(tǒng)接受訓(xùn)練來(lái)識(shí)別并標(biāo)記事件是更強(qiáng)大的。Nest在視覺(jué)處理方面做了一個(gè)有趣的工作,它們基本上是通過(guò)允許用戶(hù)在視頻反饋上畫(huà)出一個(gè)區(qū)域并將其命名為事件來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺(jué)的。 對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備公司來(lái)說(shuō),如果擁有用戶(hù)標(biāo)簽或識(shí)別事件會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)直接好處,那么為什么不應(yīng)該使用它來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別事件?聲音檢測(cè)、是否在家、暖氣或空調(diào)故障都是可以讓用戶(hù)訓(xùn)練系統(tǒng)的有用事件。然后,可以將該數(shù)據(jù)集應(yīng)用于TensorFlow等工具,并向用戶(hù)呈現(xiàn)另一輪驗(yàn)證或校正。 智能家居識(shí)別中特別有用的情報(bào)包括: ◆在家/不在家◆到達(dá)/離開(kāi)時(shí)間◆有多少人在家◆睡眠/清醒時(shí)間◆吃飯時(shí)間◆設(shè)備使用◆其他家庭活動(dòng)(例如看電視,打掃衛(wèi)生,做飯等) 把它們放在一起 更進(jìn)一步,我們可以開(kāi)始把上面的信息組合起來(lái),創(chuàng)造“知識(shí)”,最終創(chuàng)造“智慧”。

這是可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)幫助提取預(yù)測(cè)信息的地方,Target提供了一個(gè)很好的例子,他們能夠根據(jù)事件預(yù)測(cè)女性的懷孕情況。 例如,你可以開(kāi)始預(yù)測(cè)一個(gè)家庭通常在下午6點(diǎn)45吃晚餐,這些信息可以用來(lái)在下午5點(diǎn)30分觸發(fā)一個(gè)吃飯?zhí)崾?,系統(tǒng)也可以開(kāi)始測(cè)試輸入并評(píng)估效果是否對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生積極的影響。 在用餐想法場(chǎng)景中,如果用戶(hù)采用這個(gè)想法,則可以將其視為正面影響。也可以收集一些其他的情報(bào)作為評(píng)估幸福指數(shù)(語(yǔ)音分析、早睡時(shí)間、晚睡覺(jué)減少等)也與系統(tǒng)的輸入相關(guān)。 也許訓(xùn)練系統(tǒng)更好地操縱我們是一個(gè)可怕的命題。但是,如果我們的目標(biāo)是要提高自己,例如,在系統(tǒng)約束范圍內(nèi)提供一些自主性,比如家庭照明和溫度,我們可能會(huì)取得巨大成功。

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原文標(biāo)題:物聯(lián)網(wǎng)與人工智能結(jié)合帶來(lái)的巨大機(jī)遇

文章出處:【微信號(hào):iot12345,微信公眾號(hào):物聯(lián)之家網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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