Що таке IoT? І його майбутнє!
«Інтернет речей» – IoT, технічно описується як електронний пристрій, оснащений датчиками, який надсилає дані та отримує інструкції завдяки підключенню до Інтернету. Якщо описати нетехнічними термінами, мільярди фізичних пристроїв (з датчиком), підключених до Інтернету по всьому світу. IoT має різноманітне застосування в усіх секторах, щоб розширити можливості та збагатити життя людини на цій планеті.
Наприклад, давайте візьмемо смартфон, ви слухаєте пісні за допомогою навушників, підключених до смартфону, поки ви зайняті іншими справами (водінням), з’являється IoT на основі (штучного інтелекту) AI. Уявіть собі датчики Інтернету речей у навушниках, які можуть приймати дані про ваш пульс і за допомогою ШІ можуть передбачати ваші емоції. На основі цих емоцій ваш смартфон може вибрати найкращу пісню, яка зберігається десь у світі. У всьому світі є кілька мільйонів пісень, і вашому смартфону не потрібне суперсховище для зберігання всіх пісень або суперобчислювальна потужність для прикладної моделі штучного інтелекту для визначення емоцій. Все, що йому потрібно переконатися, це підключення до Інтернету.
За даними Business Insider , до 2027 року буде понад 41 мільярд пристроїв IoT, порівняно з приблизно 8 мільярдами в 2019 році. Це опитування було створено на основі 400 відповідей топ-менеджерів з усього світу. До таких компаній належать Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, VMWare, Verizon тощо. Крім того, у ньому зазначено, що до 2027 року всі пристрої, які залишаться позаду, отримають доступ до Інтернету, а ринок IoT зросте до понад 2,4 трильйона доларів на рік.
IoT у поєднанні з найдинамічнішою технологією штучного інтелекту (AI) може зробити саму систему IoT розумнішою та легко імітувати діяльність людини.
Роль штучного інтелекту в IoT
«AI + IoT = AIoT»
ШІ визначається як процес створення машин достатньо розумними, щоб виконувати завдання без втручання людини. Усі пристрої IoT разом збирають величезні дані, а з іншого боку, щоб побудувати сучасну модель ШІ, потрібні величезні дані. Таким чином, поєднання цих двох динамічних методів перетворює монотонний IoT на інтелектуальний IoT (розумні завдання без втручання людини). Потужне поєднання IoT з ШІ може стати величезним проривом у житті людини.
Отже, коли ми говоримо про штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (ML) і глибоке навчання (DL) відіграють важливішу роль, оскільки DL і ML є підмножинами ШІ.
Машинне навчання (ML): Машинне навчання має алгоритми або методи ML у формі комп’ютерної програми, яка вивчає інформацію з даних ітеративно, самостійно або за допомогою набору правил, які ми згадуємо. Існує три основні типи алгоритмів машинного навчання: контрольоване навчання та неконтрольоване навчання. Давайте розглянемо деякі з алгоритмів або моделей машинного навчання, які використовуються в IoT.
Регресія: регресія є фундаментальною концепцією машинного навчання. Це підпадає під категорію навчання під наглядом, коли модель навчається за допомогою вхідних даних (незалежна функція) і вихідних міток (залежна функція). Регресію застосовують до безперервного характеру даних. Існує два типи регресії: лінійна регресія та нелінійна регресія.
Лінійна регресія застосовується, коли вхідні дані є лінійними. Наприклад, коли вхід x змінюється, можливо, має відбутися зміна у виході y. Рівняння, яке модель лінійної регресії використовує для навчання, задається формулою Y = θ 1 + θ 2 X 1 . Наприклад, візьміть викиди CO 2 в транспортних засобах на основі розміру двигуна та кількості циліндрів. Рівень викидів має лінійну залежність від розміру двигуна та кількості циліндрів.
Нелінійна регресія, наприклад, розгляне дані валового внутрішнього доходу Китаю (GDI) за рік. Тут незалежною ознакою в даних є роки, а залежною ознакою або прогнозованою змінною є GDI. З цих даних ми могли побачити нелінійний зв’язок між змінними. Рівняння для нелінійної регресії задано Y = θ 1 + θ 2 (X 1 ) 2 .
Класифікація: класифікація є технікою навчання під наглядом. Він використовується для класифікації невідомого набору елементів на окремий набір класів. Алгоритм класифікації вивчає зв’язок між вхідною змінною ознаки та цільовою змінною, що цікавить. Цільова змінна є категоріальною з дискретними значеннями. Відомі алгоритми класифікації, які широко використовуються, це K-найближчі сусіди, дерево рішень, логістична регресія та опорна векторна машина.
Кластеризація: кластеризація означає пошук кластерів у наборі даних за допомогою техніки без нагляду. Кластер визначається як група точок даних або об’єктів у наборі даних, схожих на інші об’єкти в групі та несхожих на точки даних в іншому кластері. Широко використовуваними алгоритмами кластеризації є кластеризація K-середніх, ієрархічна кластеризація та кластеризація на основі щільності.
Глибоке навчання (DL): глибоке навчання — це підполе машинного навчання, яке було розроблено за натхненням людського мозку та називається штучною нейронною мережею (ШНМ). Таким чином, розвиток глибоких нейронних мереж робить їх більш складними, щоб реагувати в реальному складному середовищі швидше, ніж люди.
Штучна нейронна мережа: штучна нейронна мережа була побудована в основному з трьома шарами: вхідним, прихованим і вихідним. Вхідні дані з першого шару (вхідного шару) множаться на вагу та додається зсув. Упередження та ваги спочатку є випадковими. Потім ці значення проходять через певну функцію активації (ReLU, Sigmoid, Tanh тощо), а потім переходять на наступний рівень до вихідного рівня. Цю ітерацію процесу можна повторювати, доки ми не отримаємо оптимальну продуктивність/точність.
Застосування машинного навчання до IoT
Сьогодні існує кілька алгоритмів ML, які застосовуються в IoT. Ці програми ML сильно залежать від прикладної сфери. Є кілька причин, чому машинне навчання впливає на IoT. Але спочатку, що станеться, якщо IoT буде реалізовано без машинного навчання? IoT стикається з наступними наслідками, коли він реалізується виключно без ML. Це включає інтеграцію даних із багатьох джерел, керування пристроями, обробку величезних обсягів даних і контроль версій програм.
IoT займається взаємозв’язком пристроїв з основною метою обміну інформацією (даними). Ці дані були стандартною причиною, яка робить ML більш потужним, підвищуючи ефективність IoT. Ключовими факторами, які ML сприяє IoT, є: аналіз даних і прогнозування майбутніх подій, перетворення необроблених даних у зрозумілий людині формат, система рекомендацій у реальному часі, обслуговування пристроїв (IoT) тощо.
Процес створення інтелектуального IoT і аналізу великих даних, створених мільярдами таких пристроїв, знаходять застосування в кількох сферах. Такими сферами є безпілотні транспортні засоби, носимі пристрої, промислова автоматизація, сільське господарство, охорона здоров’я та роздрібна торгівля.
Промислова автоматизація: коли справа доходить до виробничих ліній у промисловості, вам потрібна допомога автоматизованих роботів. Роботи, які працюють разом з людьми, називаються колаборативними роботами або коботами. Головним недоліком їх є те, що вони функціонують без знання будь-яких перешкод (людських), присутніх у їхньому оточенні. Ця ситуація потенційно може призвести до смертельних травм або смерті. Для того, щоб зменшити фізичні збитки для людей або зробити роботів достатньо розумними, щоб знати про робоче середовище, потрібні певні системи безпеки. З’являється застосування алгоритмів ML/DL з IoT у розробці інтелектуальної системи безпеки на основі комп’ютерного зору для роботів, що працюють разом.
Сільське господарство: Населення світу продовжує зростати. Протягом наступних 80 років до нинішнього населення буде додано 3,6 мільярда людей, тому зросте попит на їжу. Таким чином, IoT та AI разом покращують сільськогосподарське виробництво за допомогою наступних технологій,
- Інструменти точного землеробства з використанням супутникових даних. Ця методика використовувалася для зменшення використання добрив, що містять азот, і для підвищення врожайності.
- Моніторинг посівів, використовуючи дані з камер і датчиків, стан посівів можна контролювати та аналізувати. Алгоритми машинного навчання з використанням цих даних надають своєчасну інформацію фермеру про стан врожаю.
- Контроль шкідників на основі штучного інтелекту, мікросенсори Інтернету речей разом із рішеннями для контролю штучного інтелекту дають фермерам можливість обробляти рослини окремо та захищати їх від будь-яких потенційних хвороб і шкідників.
Безпілотні автомобілі: безпілотні автомобілі — це майбутнє автомобілів. Завдяки поєднанню IoT (датчики, камери, LiDAR, RADAR) і глибокої нейронної мережі можна змусити автомобіль їздити самостійно. У цій галузі ведуться активні дослідження та розробки, які проводять такі корпоративні компанії, як Tesla, Google, Uber, Volvo тощо.
Носимі пристрої та охорона здоров’я: Носимі пристрої можуть збирати необроблені дані про частоту серцевих скорочень, електроенцефалографію та дані про рухи тіла людини за допомогою вбудованих у них IoT-сенсорів. Отримання цих показників можна перетворити на більш точну та адаптовану інформацію за допомогою впровадження штучного інтелекту, щоб підвищити обізнаність про стан здоров’я та фізичної форми, раннє виявлення захворювань та уникнення потенційного ризику серцево-судинної системи.
Розумна роздрібна торгівля: зробіть покупки розумнішими! Завдяки поєднанню Інтернету речей і штучного інтелекту споживач отримує розумніший досвід під час покупок як онлайн, так і офлайн. За допомогою штучного інтелекту це також може допомогти роздрібному продавцю зрозуміти модель купівлі споживачів. Багатонаціональна компанія з роздрібної торгівлі одягом H&M запропонувала своїм клієнтам новий досвід покупок за допомогою концепції Smart mirror.
